論文の概要: On the Need and Applicability of Causality for Fairness: A Unified Framework for AI Auditing and Legal Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04053v4
• Date: Wed, 19 Mar 2025 13:15:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:21:27.852389
• Title: On the Need and Applicability of Causality for Fairness: A Unified Framework for AI Auditing and Legal Analysis
• Title（参考訳）: 公正性のための因果性の必要性と適用性について:AI監査と法的分析のための統一フレームワーク
• Authors: Ruta Binkyte, Ljupcho Grozdanovski, Sami Zhioua,
• Abstract要約: アルゴリズム的差別に対処する上での因果推論の重要性について考察する。 ランドマークの事例と規制の枠組みをレビューすることで、原因的主張の証明に固有の課題を説明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: As Artificial Intelligence (AI) increasingly influences decisions in critical societal sectors, understanding and establishing causality becomes essential for evaluating the fairness of automated systems. This article explores the significance of causal reasoning in addressing algorithmic discrimination, emphasizing both legal and societal perspectives. By reviewing landmark cases and regulatory frameworks, particularly within the European Union, we illustrate the challenges inherent in proving causal claims when confronted with opaque AI decision-making processes. The discussion outlines practical obstacles and methodological limitations in applying causal inference to real-world fairness scenarios, proposing actionable solutions to enhance transparency, accountability, and fairness in algorithm-driven decisions.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)が重要な社会分野の意思決定に影響を及ぼすにつれ、自動システムの公正性を評価する上で、因果関係の理解と確立が不可欠となる。 本稿では,アルゴリズム的差別に対処する上での因果推論の重要性を考察し,法的・社会的視点の両面を強調した。 目立ったケースや規制の枠組みをレビューすることで、特に欧州連合内では、不透明なAI意思決定プロセスに直面した場合、因果関係の主張を証明する上での課題を説明します。 この議論は、現実の公正性シナリオに因果推論を適用し、透明性、説明責任、公正性を高めるための実行可能なソリューションを提案するための実践的な障害と方法論的制限を概説している。

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