論文の概要: The Algorithmic Imprint

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03275v1
• Date: Fri, 3 Jun 2022 15:44:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-08 16:03:29.257197
• Title: The Algorithmic Imprint
• Title（参考訳）: アルゴリズムインプリント
• Authors: Upol Ehsan, Ranjit Singh, Jacob Metcalf, Mark O. Riedl
• Abstract要約: アルゴリズムを単に取り除くだけでは必ずしもその結果が失われたり緩和されるとは限らないことを示すために、"アルゴリズムのインプリント"の概念を紹介します。 本研究は,学生,教師,両親の生活を形作る社会技術基盤のアルゴリズム的インプリントを解き放たなかったかを示す。 バングラデシュのケーススタディでは、グローバル・ノースで作られたアルゴリズムが、グローバル・サウスの利害関係者にいかに不公平に影響を及ぼすかを説明しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.273400795479223
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: When algorithmic harms emerge, a reasonable response is to stop using the algorithm to resolve concerns related to fairness, accountability, transparency, and ethics (FATE). However, just because an algorithm is removed does not imply its FATE-related issues cease to exist. In this paper, we introduce the notion of the "algorithmic imprint" to illustrate how merely removing an algorithm does not necessarily undo or mitigate its consequences. We operationalize this concept and its implications through the 2020 events surrounding the algorithmic grading of the General Certificate of Education (GCE) Advanced (A) Level exams, an internationally recognized UK-based high school diploma exam administered in over 160 countries. While the algorithmic standardization was ultimately removed due to global protests, we show how the removal failed to undo the algorithmic imprint on the sociotechnical infrastructures that shape students', teachers', and parents' lives. These events provide a rare chance to analyze the state of the world both with and without algorithmic mediation. We situate our case study in Bangladesh to illustrate how algorithms made in the Global North disproportionately impact stakeholders in the Global South. Chronicling more than a year-long community engagement consisting of 47 inter-views, we present the first coherent timeline of "what" happened in Bangladesh, contextualizing "why" and "how" they happened through the lenses of the algorithmic imprint and situated algorithmic fairness. Analyzing these events, we highlight how the contours of the algorithmic imprints can be inferred at the infrastructural, social, and individual levels. We share conceptual and practical implications around how imprint-awareness can (a) broaden the boundaries of how we think about algorithmic impact, (b) inform how we design algorithms, and (c) guide us in AI governance.
• Abstract（参考訳）: アルゴリズムに害が及ぶと、公正性、説明責任、透明性、倫理(FATE)に関する懸念を解決するためにアルゴリズムを使うのをやめる。 しかし、アルゴリズムが削除されたからといって、FATE関連の問題は存在しない。 本稿では,アルゴリズムを単に取り除いただけでは必ずしもその影響を和らげたり軽減したりしないことを示すために,アルゴリズムインプリントの概念を紹介する。 我々は、この概念とその意味を、160か国以上で実施されている、国際的に認められたイギリスの高校卒業試験である、GCE(General Certificate of Education)Advanced (A) Level Testingsのアルゴリズムグレーティングを取り巻く2020年の出来事を通じて運用する。 アルゴリズムの標準化は最終的にグローバルな抗議活動によって取り除かれたが、学生、教師、そして両親の生活を形作る社会技術基盤にアルゴリズムのインプリントを解き放たなかったことを示す。 これらの出来事は、アルゴリズムの仲介なしに世界の状態を解析する稀な機会を提供する。 バングラデシュのケーススタディでは、グローバル・ノースにおけるアルゴリズムが、グローバル・サウスの利害関係者に不釣り合いに影響を与えていることを説明しています。 47のインタービューからなる1年以上にわたるコミュニティの関与を慢性的に記録し、バングラデシュで起こった「なぜ」と「どのように」がアルゴリズムのインプリントと位置するアルゴリズムの公正さのレンズを通して起こったかという、最初のコヒーレントなタイムラインを提示する。 これらの事象を分析し, アルゴリズム的インプリントの輪郭がインフラ, 社会的, 個人レベルでどのように推測されるかを強調する。 インプリント認識に関する概念的および実践的意味を共有します。 a) アルゴリズムの影響についての考え方の境界を広げる。 b) アルゴリズムの設計方法を知らせる, c) aiガバナンスにおいて私たちを導く。

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