論文の概要: Choices, Risks, and Reward Reports: Charting Public Policy for Reinforcement Learning Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.05716v1
• Date: Fri, 11 Feb 2022 15:54:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-14 16:38:52.318864
• Title: Choices, Risks, and Reward Reports: Charting Public Policy for Reinforcement Learning Systems
• Title（参考訳）: 選択・リスク・リワードレポート:強化学習システムのための公共政策のチャート化
• Authors: Thomas Krendl Gilbert, Sarah Dean, Tom Zick, Nathan Lambert
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は多くのAI理論家によって、人工知能への最も有望な道であると考えられている。 このホワイトペーパーでは、この可能性と、エネルギーインフラ、ソーシャルメディアレコメンデーターシステム、輸送といった分野において技術的にどのように実現されるかを説明します。 RL設計選択から生じるリスクの新たなタイプは、水平線をスコーピングし、報酬を定義し、情報を抽出し、複数のエージェントを訓練する4つのカテゴリに分類される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.104100616661016
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the long term, reinforcement learning (RL) is considered by many AI theorists to be the most promising path to artificial general intelligence. This places RL practitioners in a position to design systems that have never existed before and lack prior documentation in law and policy. Public agencies could intervene on complex dynamics that were previously too opaque to deliberate about, and long-held policy ambitions would finally be made tractable. In this whitepaper we illustrate this potential and how it might be technically enacted in the domains of energy infrastructure, social media recommender systems, and transportation. Alongside these unprecedented interventions come new forms of risk that exacerbate the harms already generated by standard machine learning tools. We correspondingly present a new typology of risks arising from RL design choices, falling under four categories: scoping the horizon, defining rewards, pruning information, and training multiple agents. Rather than allowing RL systems to unilaterally reshape human domains, policymakers need new mechanisms for the rule of reason, foreseeability, and interoperability that match the risks these systems pose. We argue that criteria for these choices may be drawn from emerging subfields within antitrust, tort, and administrative law. It will then be possible for courts, federal and state agencies, and non-governmental organizations to play more active roles in RL specification and evaluation. Building on the "model cards" and "datasheets" frameworks proposed by Mitchell et al. and Gebru et al., we argue the need for Reward Reports for AI systems. Reward Reports are living documents for proposed RL deployments that demarcate design choices.
• Abstract（参考訳）: 長期的には、強化学習(RL)は、多くのAI理論家によって、人工知能への最も有望な道であると考えられている。 これにより、RL実践者は、これまで存在しなかったシステムを設計し、法律や政策に関する事前の文書を欠いている立場に置かれる。 公共機関は、これまで考えづらいほど不透明な複雑なダイナミクスに介入し、長期にわたる政策の野望を最終的に引き付けることができるだろう。 このホワイトペーパーでは、この可能性と、エネルギーインフラ、ソーシャルメディアレコメンデーターシステム、輸送といった分野において技術的にどのように実現されるかを説明します。 こうした前例のない介入に加えて、標準的な機械学習ツールによってすでに生成される害を悪化させる新たなタイプのリスクがもたらされる。 RL設計選択から生じるリスクの新たなタイプロジとして,水平線のスコーピング,報酬の定義,情報の抽出,複数エージェントの訓練の4つのカテゴリに該当する。 rlシステムが一方的に人間のドメインを再構築する代わりに、政策立案者は、理性、予測可能性、そしてそれらのシステムがもたらすリスクに合致する相互運用性の新しいメカニズムを必要とします。 これらの選択の基準は、反トラスト法、トレント法、行政法における新興のサブフィールドから引き出される可能性がある。 その後、裁判所、連邦、州機関、および非政府組織がRL仕様および評価においてより積極的な役割を果たすことができる。 Mitchell氏らによって提案された"モデルカード"と"データシート"フレームワークに基づいて、AIシステムに対するリワードレポートの必要性を論じる。 Reward Reportsは、設計選択を分離する提案されたRLデプロイメントのための生きたドキュメントである。

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