論文の概要: Automating Ambiguity: Challenges and Pitfalls of Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04179v1
- Date: Wed, 8 Jun 2022 22:05:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 17:39:38.880622
- Title: Automating Ambiguity: Challenges and Pitfalls of Artificial Intelligence
- Title（参考訳）: 曖昧さの自動化 - 人工知能の課題と落とし穴
- Authors: Abeba Birhane
- Abstract要約: この論文は、科学と倫理の課題、落とし穴、AIの問題を調査するために、明らかに異なる分野の探求を織り交ぜている。
これらのシステムの様々な課題、問題、落とし穴は、批判的データ/アルゴリズム研究、科学と技術研究(STS)、具体化され活発な認知科学、複雑性科学、アフロフェミニズム、そして広く解釈された公正、説明責任、透明性の分野(FAccT)など、様々な分野の研究のホットトピックである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) tools increasingly
permeate every possible social, political, and economic sphere; sorting,
taxonomizing and predicting complex human behaviour and social phenomena.
However, from fallacious and naive groundings regarding complex adaptive
systems to datasets underlying models, these systems are beset by problems,
challenges, and limitations. They remain opaque and unreliable, and fail to
consider societal and structural oppressive systems, disproportionately
negatively impacting those at the margins of society while benefiting the most
powerful.
The various challenges, problems and pitfalls of these systems are a hot
topic of research in various areas, such as critical data/algorithm studies,
science and technology studies (STS), embodied and enactive cognitive science,
complexity science, Afro-feminism, and the broadly construed emerging field of
Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT). Yet, these fields of
enquiry often proceed in silos. This thesis weaves together seemingly disparate
fields of enquiry to examine core scientific and ethical challenges, pitfalls,
and problems of AI.
In this thesis I, a) review the historical and cultural ecology from which AI
research emerges, b) examine the shaky scientific grounds of machine prediction
of complex behaviour illustrating how predicting complex behaviour with
precision is impossible in principle, c) audit large scale datasets behind
current AI demonstrating how they embed societal historical and structural
injustices, d) study the seemingly neutral values of ML research and put
forward 67 prominent values underlying ML research, e) examine some of the
insidious and worrying applications of computer vision research, and f) put
forward a framework for approaching challenges, failures and problems
surrounding ML systems as well as alternative ways forward.
- Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)と人工知能(AI)ツールは、複雑な人間の行動や社会現象を分類、分類、予測するあらゆる社会的、政治的、経済的領域に浸透する。
しかしながら、複雑な適応システムに関する虚偽かつナイーブな根拠から、基礎となるモデルであるデータセットまで、これらのシステムは問題、挑戦、制限によって設定されます。
それらは相変わらず不透明で信頼できないままであり、社会的および構造的な抑圧的な制度を考慮せず、社会的利益を享受しながら、社会の限界において不釣り合いに否定的な影響を及ぼしている。
これらのシステムの様々な課題、問題、落とし穴は、批判的データ/アルゴリズム研究、科学および技術研究(sts)、具体化およびエンアクティブな認知科学、複雑性科学、アフロフェミニズム、そして広く構成されたフェアネス、説明責任、透明性(facct)といった様々な分野の研究のホットなトピックである。
しかし、これらの問合せの分野はしばしばサイロで進行する。
この論文は、科学と倫理の課題、落とし穴、そしてAIの問題を調査するために、明らかに異なる分野の探究をまとめている。
この論文 i では
a)AI研究が出現する歴史的・文化的生態学の見直し
b) 複雑行動の機械予測の不安定な科学的根拠の検討 原理上、複雑行動の正確さによる予測が不可能であることを示す。
c) 現在のaiの背後にある大規模データセットの監査 社会的な歴史的及び構造的不正を組み込む方法を示す。
d)ML研究の一見中立的な価値を研究し、ML研究の根底にある67の顕著な価値を提示する。
e)コンピュータビジョン研究の難解で心配な応用について検討すること,及び
f) MLシステムを取り巻く課題や失敗,問題にアプローチするためのフレームワークと,それに代わる方法を提案する。
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