論文の概要: Five Ps: Leverage Zones Towards Responsible AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01070v1
• Date: Wed, 20 Apr 2022 04:20:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-09 04:04:15.095270
• Title: Five Ps: Leverage Zones Towards Responsible AI
• Title（参考訳）: 5つのP: 責任あるAIに向けたレバレッジゾーン
• Authors: Ehsan Nabavi, Chris Browne
• Abstract要約: 我々は介入が効果的であると理解される範囲を改善する機会があると主張している。 システム思考」の文献から適応したレバレッジゾーンの概念を用いて,介入の有効性を評価する新しいアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There is a growing debate amongst academics and practitioners on whether interventions made, thus far, towards Responsible AI would have been enough to engage with root causes of AI problems. Failure to effect meaningful changes in this system could see these initiatives to not reach their potential and lead to the concept becoming another buzzword for companies to use in their marketing campaigns. We propose that there is an opportunity to improve the extent to which interventions are understood to be effective in their contribution to the change required for Responsible AI. Using the notions of leverage zones adapted from the 'Systems Thinking' literature, we suggest a novel approach to evaluate the effectiveness of interventions, to focus on those that may bring about the real change that is needed. In this paper we argue that insights from using this perspective demonstrate that the majority of current initiatives taken by various actors in the field, focus on low-order interventions, such as short-term fixes, tweaking algorithms and updating parameters, absent from higher-order interventions, such as redefining the system's foundational structures that govern those parameters, or challenging the underlying purpose upon which those structures are built and developed in the first place(high-leverage). This paper presents a conceptual framework called the Five Ps to identify interventions towards Responsible AI and provides a scaffold for transdisciplinary question asking to improve outcomes towards Responsible AI.
• Abstract（参考訳）: これまでのところ、責任あるAIへの介入がAI問題の根本原因に関与するのに十分であったかどうか、学者や実践者の間で議論が続いている。 このシステムで有意義な変化を起こすことができないと、これらのイニシアチブが潜在能力に到達できず、企業がマーケティングキャンペーンで使用する新たなバズワードになる可能性がある。 我々は,Responsible AIに必要な変化に対して,介入が効果的であると理解される範囲を改善する機会があることを提案する。 本稿では,「システム思考」文献から適応したレバレッジゾーンの概念を用いて,介入の効果を評価する新しい手法を提案する。 In this paper we argue that insights from using this perspective demonstrate that the majority of current initiatives taken by various actors in the field, focus on low-order interventions, such as short-term fixes, tweaking algorithms and updating parameters, absent from higher-order interventions, such as redefining the system's foundational structures that govern those parameters, or challenging the underlying purpose upon which those structures are built and developed in the first place(high-leverage). 本稿では、責任あるAIに対する介入を特定するためのFive Psと呼ばれる概念的枠組みを提案し、責任あるAIに対する結果を改善するための学際的質問のための足場を提供する。

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