論文の概要: To what extent should we trust AI models when they extrapolate?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11260v1
• Date: Thu, 27 Jan 2022 01:27:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-28 14:01:20.190067
• Title: To what extent should we trust AI models when they extrapolate?
• Title（参考訳）: エクスポーレーション時に、どの程度AIモデルを信頼すべきなのか?
• Authors: Roozbeh Yousefzadeh and Xuenan Cao
• Abstract要約: モデルは頻繁に外挿され、外挿の程度は様々であり、社会的に連続的であることを示す。 本稿では,AIの社会的応用について検討し,モデルが不注意に外挿する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many applications affecting human lives rely on models that have come to be known under the umbrella of machine learning and artificial intelligence. These AI models are usually complicated mathematical functions that map from an input space to an output space. Stakeholders are interested to know the rationales behind models' decisions and functional behavior. We study this functional behavior in relation to the data used to create the models. On this topic, scholars have often assumed that models do not extrapolate, i.e., they learn from their training samples and process new input by interpolation. This assumption is questionable: we show that models extrapolate frequently; the extent of extrapolation varies and can be socially consequential. We demonstrate that extrapolation happens for a substantial portion of datasets more than one would consider reasonable. How can we trust models if we do not know whether they are extrapolating? Given a model trained to recommend clinical procedures for patients, can we trust the recommendation when the model considers a patient older or younger than all the samples in the training set? If the training set is mostly Whites, to what extent can we trust its recommendations about Black and Hispanic patients? Which dimension (race, gender, or age) does extrapolation happen? Even if a model is trained on people of all races, it still may extrapolate in significant ways related to race. The leading question is, to what extent can we trust AI models when they process inputs that fall outside their training set? This paper investigates several social applications of AI, showing how models extrapolate without notice. We also look at different sub-spaces of extrapolation for specific individuals subject to AI models and report how these extrapolations can be interpreted, not mathematically, but from a humanistic point of view.
• Abstract（参考訳）: 人間の生活に影響を与える多くのアプリケーションは、機械学習と人工知能の傘の下で知られるようになったモデルに依存している。 これらのAIモデルは、通常、入力空間から出力空間にマッピングする複雑な数学的関数である。 利害関係者は、モデルの意思決定と機能的行動の背後にある理論的根拠を知りたがっている。 モデル作成に使用するデータに関連して,この機能挙動について検討する。 この話題について、学者はしばしばモデルを外挿しない、すなわち訓練サンプルから学習し、補間によって新しい入力を処理すると仮定している。 この仮定は疑わしい: モデルは頻繁に外挿することを示し、外挿の程度は異なり、社会的に連続的である。 我々は、1つ以上のデータセットのかなりの部分で外挿が合理的と考えられることを実証する。 モデルが外挿しているかどうかを知らなければ、どうやってモデルを信じられるのか? 患者に対して臨床手順を推奨するモデルを考えると、トレーニングセットのすべてのサンプルより高齢または若年者を考慮した場合、推奨を信頼できるだろうか? トレーニングセットが大半が白人であれば、ブラックとヒスパニックの患者の推奨事項をどの程度信頼できるだろうか? どの次元(人種、性別、年齢)が外挿されるのか? たとえモデルが全ての人種の人々に訓練されたとしても、レースに関連する重要な方法で外挿される可能性がある。 最大の疑問は、トレーニングセット外にある入力を処理する場合、AIモデルをどの程度信頼できるのか、ということです。 本稿では,AIの社会的応用について検討し,モデルが不注意に外挿する方法を示す。 また、AIモデルに属する特定の個人に対する外挿の異なる部分空間を調べ、これらの外挿がどのように解釈できるかを数学的ではなく人文論的観点から報告する。

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