論文の概要: On the Limits of Design: What Are the Conceptual Constraints on Designing Artificial Intelligence for Social Good?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04165v1
• Date: Sun, 7 Nov 2021 19:56:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-10 04:41:13.749814
• Title: On the Limits of Design: What Are the Conceptual Constraints on Designing Artificial Intelligence for Social Good?
• Title（参考訳）: デザインの限界:社会的善のための人工知能設計における概念制約とは何か?
• Authors: Jakob Mokander
• Abstract要約: AIを社会的善のために設計する際の概念的制約は何か? 主な論点は、デザインは技術や社会を形成する上で有用な概念的ツールであるが、将来の社会をデザインするための集合的努力は、内的要因と外的要因の両方によって制約されるということである。 5つの設計原則が提示され、政策立案者が設計の内部的および外部的制約を管理するのを支援することを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence AI can bring substantial benefits to society by helping to reduce costs, increase efficiency and enable new solutions to complex problems. Using Floridi's notion of how to design the 'infosphere' as a starting point, in this chapter I consider the question: what are the limits of design, i.e. what are the conceptual constraints on designing AI for social good? The main argument of this chapter is that while design is a useful conceptual tool to shape technologies and societies, collective efforts towards designing future societies are constrained by both internal and external factors. Internal constraints on design are discussed by evoking Hardin's thought experiment regarding 'the Tragedy of the Commons'. Further, Hayek's classical distinction between 'cosmos' and 'taxis' is used to demarcate external constraints on design. Finally, five design principles are presented which are aimed at helping policymakers manage the internal and external constraints on design. A successful approach to designing future societies needs to account for the emergent properties of complex systems by allowing space for serendipity and socio-technological coevolution.
• Abstract（参考訳）: 人工知能AIは、コスト削減、効率の向上、複雑な問題に対する新しい解決策の実現を支援することで、社会に多大な利益をもたらすことができる。 この章では、フローリディの「環境」を出発点として設計する方法という概念を使って、デザインの限界とは何か、つまり、社会的善のためにAIを設計するという概念的な制約は何か、という疑問を考えます。 この章の主な論点は、デザインは技術や社会を形成する上で有用な概念的ツールであるが、将来の社会をデザインするための集団的努力は、内的要因と外的要因の両方によって制約されるということである。 設計に関する内部制約は、ハーディンの「庶民の悲劇」に関する思考実験によって議論される。 さらに、ハイエクの古典的な「コスモス」と「タキシー」の区別は、デザインの外部的制約を明確にするために用いられる。 最後に、政策立案者が設計に関する内外の制約を管理するのを支援する5つの設計原則が提示される。 将来の社会をデザインするのに成功するアプローチは、セレンディピティと社会技術共進化のための空間を許可することで、複雑なシステムの創発的特性を考慮しなければならない。

関連論文リスト

• LogiCity: Advancing Neuro-Symbolic AI with Abstract Urban Simulation [60.920536939067524]
  我々は,複数の動的エージェントを持つ都市型環境を対象とした,カスタマイズ可能な一階述語論理(FOL)に基づく最初のシミュレータであるLogiCityを紹介する。 LogiCityは、IsAmbulance(X)やIsClose(X, Y)のような意味的および空間的概念を用いた多様な都市要素をモデル化する LogiCityの重要な機能は、ユーザ設定可能な抽象化のサポートであり、論理的推論のためにカスタマイズ可能なシミュレーションの複雑さを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T17:59:46Z)
• Improving Intervention Efficacy via Concept Realignment in Concept Bottleneck Models [57.86303579812877]
  概念ボトルネックモデル (Concept Bottleneck Models, CBM) は、人間の理解可能な概念に基づいて、解釈可能なモデル決定を可能にする画像分類である。 既存のアプローチは、強いパフォーマンスを達成するために、画像ごとに多数の人間の介入を必要とすることが多い。 本稿では,概念関係を利用した学習型概念認識介入モジュールについて紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-02T17:59:01Z)
• Augmented Computational Design: Methodical Application of Artificial Intelligence in Generative Design [0.1638581561083717]
  本章では、生成設計における人工知能の必要性と有用性に関する方法論的考察を紹介する。 パフォーマンスベースの生成設計パラダイムの中核は、これらの選択と結果の間に統計的またはシミュレーション駆動の関連を作ることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-13T16:47:35Z)
• Seamful XAI: Operationalizing Seamful Design in Explainable AI [59.89011292395202]
  AIシステムのミスは必然的であり、技術的制限と社会技術的ギャップの両方から生じる。 本稿では, 社会工学的・インフラ的ミスマッチを明らかにすることにより, シームレスな設計がAIの説明可能性を高めることを提案する。 43人のAI実践者と実際のエンドユーザでこのプロセスを探求します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-12T21:54:05Z)
• Responsible AI Implementation: A Human-centered Framework for Accelerating the Innovation Process [0.8481798330936974]
  本稿では,人工知能(AI)の実装に関する理論的枠組みを提案する。 提案されたフレームワークは、アジャイル共同創造プロセスのための相乗的ビジネス技術アプローチを強調している。 このフレームワークは,AIの人間中心の設計とアジャイル開発を通じて,信頼の確立と維持を重視している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-15T06:24:01Z)
• Investigating Positive and Negative Qualities of Human-in-the-Loop Optimization for Designing Interaction Techniques [55.492211642128446]
  設計者は、与えられた目的の集合を最大化する設計パラメータの組み合わせを見つけるよう求められる設計最適化タスクに苦労すると言われている。 モデルベースの計算設計アルゴリズムは、設計中に設計例を生成することでデザイナを支援する。 一方、補助のためのブラックボックスメソッドは、あらゆる設計問題に対処できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-15T20:40:43Z)
• Problem examination for AI methods in product design [4.020523898765404]
  本稿ではまず,製品設計におけるAI手法の学際領域に関する重要な用語と概念を明らかにする。 重要な貢献は、4つの特徴の分解可能性、相互依存、革新、創造性を使った設計問題の新たな分類である。 これらの概念をAIソリューションに初期のマッピングすることは、設計例を使ってスケッチされ、検証される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-19T15:19:29Z)
• Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
  近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。 倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。 このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-25T22:31:55Z)
• Counterfactual Explanations as Interventions in Latent Space [62.997667081978825]
  反現実的な説明は、望ましい結果を達成するために変更が必要な機能のセットをエンドユーザに提供することを目的としています。 現在のアプローチでは、提案された説明を達成するために必要な行動の実現可能性を考慮することはめったにない。 本稿では,非現実的説明を生成する手法として,潜時空間における干渉としての対実的説明(CEILS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-14T20:48:48Z)
• Expanding Explainability: Towards Social Transparency in AI systems [20.41177660318785]
  社会透明性(英: Social Transparency、ST)とは、社会的な組織的文脈をAIによる意思決定の説明に取り入れた社会工学的な視点である。 XAIの設計空間を拡大することで、人間中心XAIの議論に貢献しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-12T19:44:27Z)
• Designing for Human Rights in AI [0.0]
  AIシステムは、エビデンス駆動で効率的な決定を下すのに役立ちます。 これらの技術開発が人々の基本的人権と一致していることは明らかになっている。 これらの複雑な社会倫理問題に対する技術的な解決策は、しばしば社会的文脈の実証的研究なしで開発される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-11T09:21:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。