論文の概要: How Platform-User Power Relations Shape Algorithmic Accountability: A Case Study of Instant Loan Platforms and Financially Stressed Users in India

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05661v1
• Date: Wed, 11 May 2022 17:43:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-12 18:42:11.303721
• Title: How Platform-User Power Relations Shape Algorithmic Accountability: A Case Study of Instant Loan Platforms and Financially Stressed Users in India
• Title（参考訳）: プラットフォーム・ユーザ関係がアルゴリズム的説明責任をどのように形作るか--インドにおけるインスタントローンプラットフォームと金融ストレスユーザーを事例として
• Authors: Divya Ramesh, Vaishnav Kameswaran, Ding Wang, Nithya Sambasivan
• Abstract要約: インドにおけるインスタントローンプラットフォームの利用者29名の質的研究について報告する。 即時融資の「報奨」に対して,利用者が過度に不信感を感じていることが判明した。 ローンプラットフォームに激怒する代わりに、ユーザはネガティブな経験に対して責任を負った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.415169392641026
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accountability, a requisite for responsible AI, can be facilitated through transparency mechanisms such as audits and explainability. However, prior work suggests that the success of these mechanisms may be limited to Global North contexts; understanding the limitations of current interventions in varied socio-political conditions is crucial to help policymakers facilitate wider accountability. To do so, we examined the mediation of accountability in the existing interactions between vulnerable users and a 'high-risk' AI system in a Global South setting. We report on a qualitative study with 29 financially-stressed users of instant loan platforms in India. We found that users experienced intense feelings of indebtedness for the 'boon' of instant loans, and perceived huge obligations towards loan platforms. Users fulfilled obligations by accepting harsh terms and conditions, over-sharing sensitive data, and paying high fees to unknown and unverified lenders. Users demonstrated a dependence on loan platforms by persisting with such behaviors despite risks of harms such as abuse, recurring debts, discrimination, privacy harms, and self-harm to them. Instead of being enraged with loan platforms, users assumed responsibility for their negative experiences, thus releasing the high-powered loan platforms from accountability obligations. We argue that accountability is shaped by platform-user power relations, and urge caution to policymakers in adopting a purely technical approach to fostering algorithmic accountability. Instead, we call for situated interventions that enhance agency of users, enable meaningful transparency, reconfigure designer-user relations, and prompt a critical reflection in practitioners towards wider accountability. We conclude with implications for responsibly deploying AI in FinTech applications in India and beyond.
• Abstract（参考訳）: 責任あるAIに必要な説明責任は、監査や説明責任といった透明性メカニズムを通じて促進される。 しかしながら、以前の研究は、これらのメカニズムの成功はグローバル・ノースの文脈に限られている可能性を示唆しており、様々な社会・政治条件における現在の介入の限界を理解することは、政策立案者がより広い説明責任を促進するのに不可欠である。 そこで我々は,グローバル・サウス・セッティングにおける,脆弱なユーザと高リスクなAIシステムとの間の既存のインタラクションにおける説明責任の仲介について検討した。 インドにおけるインスタントローンプラットフォームの利用者29名の質的研究について報告する。 その結果,インスタントローンの「ブーム」に対して,利用者は過酷な感情を抱いており,ローンプラットフォームに対する大きな義務を感じていた。 ユーザーは厳しい条件や条件を受け入れ、機密データを過度に共有し、未知の銀行に高い手数料を支払うことで義務を果たす。 ユーザは、虐待、繰り返し負債、差別、プライバシの害、自己損などの危害のリスクにもかかわらず、こうした行為を継続することで、ローンプラットフォームへの依存を示しました。 ユーザはローンプラットフォームに激怒する代わりに、ネガティブな経験の責任を負い、高いパワーを持つローンプラットフォームを説明責任から解放しました。 我々は、説明責任はプラットフォームとユーザ間の力関係によって形成されており、アルゴリズムによる説明責任の育成に純粋に技術的アプローチを採用することを政策立案者に警告する。 代わりに、ユーザエージェンシーを強化し、意味のある透明性を実現し、デザイナとユーザの関係を再構築し、より広い説明責任に対する実践者の批判的なリフレクションを促すような、配置された介入を要求します。 私たちは、インドのFinTechアプリケーションにAIを責任を持ってデプロイすることの意味で締めくくります。

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