論文の概要: Why we need biased AI -- How including cognitive and ethical machine
biases can enhance AI systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09911v1
- Date: Fri, 18 Mar 2022 12:39:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-21 13:52:05.407536
- Title: Why we need biased AI -- How including cognitive and ethical machine
biases can enhance AI systems
- Title(参考訳): 偏りのあるaiが必要な理由 - 認知的および倫理的なマシンバイアスがaiシステムをいかに強化できるか
- Authors: Sarah Fabi, Thilo Hagendorff
- Abstract要約: 学習アルゴリズムにおける人間の認知バイアスの構造的実装について論じる。
倫理的マシン動作を達成するには、フィルタ機構を適用する必要がある。
本論文は、機械バイアスの倫理的重要性を再評価するアイデアを明示的に追求する最初の仮段階である。
- 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: This paper stresses the importance of biases in the field of artificial
intelligence (AI) in two regards. First, in order to foster efficient
algorithmic decision-making in complex, unstable, and uncertain real-world
environments, we argue for the structurewise implementation of human cognitive
biases in learning algorithms. Secondly, we argue that in order to achieve
ethical machine behavior, filter mechanisms have to be applied for selecting
biased training stimuli that represent social or behavioral traits that are
ethically desirable. We use insights from cognitive science as well as ethics
and apply them to the AI field, combining theoretical considerations with seven
case studies depicting tangible bias implementation scenarios. Ultimately, this
paper is the first tentative step to explicitly pursue the idea of a
re-evaluation of the ethical significance of machine biases, as well as putting
the idea forth to implement cognitive biases into machines.
- Abstract(参考訳): 本稿では,人工知能(AI)分野におけるバイアスの重要性を2つの点で強調する。
まず,複雑で不安定で不確定な実環境において効率的なアルゴリズム意思決定を促進するために,学習アルゴリズムにおける人間の認知バイアスの構造的実装を議論する。
第2に、倫理的機械行動を達成するためには、倫理的に望ましい社会的・行動的特性を表す偏りのある訓練刺激を選択するためにフィルタ機構を適用する必要がある。
我々は、認知科学の知見と倫理をAI分野に適用し、理論的考察と有形のバイアス実装シナリオを描いた7つのケーススタディを組み合わせる。
最終的に、この論文は、マシンバイアスの倫理的重要性を再評価するアイデアを明示的に追求し、マシンに認知バイアスを実装するためのアイデアを提示する最初の仮のステップである。
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