論文の概要: Towards Trustworthy AI-Empowered Real-Time Bidding for Online Advertisement Auctioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07770v1
• Date: Wed, 21 Sep 2022 08:21:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-23 21:02:01.020202
• Title: Towards Trustworthy AI-Empowered Real-Time Bidding for Online Advertisement Auctioning
• Title（参考訳）: 信頼度の高いaiによるオンライン広告オークションのリアルタイム入札に向けて
• Authors: Xiaoli Tang and Han Yu
• Abstract要約: 人工知能が採用するリアルタイム入札(AIRTB)は、オンライン広告において最も実現可能な技術の1つである。 パターン認識、ゲーム理論、機構設計など様々な分野から注目されている。 近年,この分野における研究の方向性として,信頼性の高いAIRTBオークションシステムの構築が注目されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.410324763825733
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial intelligence-empowred Real-Time Bidding (AIRTB) is regarded as one of the most enabling technologies for online advertising. It has attracted significant research attention from diverse fields such as pattern recognition, game theory and mechanism design. Despite of its remarkable development and deployment, the AIRTB system can sometimes harm the interest of its participants (e.g., depleting the advertisers' budget with various kinds of fraud). As such, building trustworthy AIRTB auctioning systems has emerged as an important direction of research in this field in recent years. Due to the highly interdisciplinary nature of this field and a lack of a comprehensive survey, it is a challenge for researchers to enter this field and contribute towards building trustworthy AIRTB technologies. This paper bridges this important gap in trustworthy AIRTB literature. We start by analysing the key concerns of various AIRTB stakeholders and identify three main dimensions of trust building in AIRTB, namely security, robustness and fairness. For each of these dimensions, we propose a unique taxonomy of the state of the art, trace the root causes of possible breakdown of trust, and discuss the necessity of the given dimension. This is followed by a comprehensive review of existing strategies for fulfilling the requirements of each trust dimension. In addition, we discuss the promising future directions of research essential towards building trustworthy AIRTB systems to benefit the field of online advertising.
• Abstract（参考訳）: 人工知能が採用するリアルタイム入札(AIRTB)は、オンライン広告において最も実現可能な技術の1つである。 パターン認識、ゲーム理論、機構設計といった様々な分野から大きな研究の注目を集めている。 その顕著な開発と展開にもかかわらず、AIRTBシステムは参加者の興味を損なうことがある(例えば、広告主の予算を様々な種類の詐欺で損なう)。 近年,この分野では,信頼性の高いAIRTBオークションシステムの構築が重要視されている。 この分野の学際的な性質と包括的調査の欠如のため,研究者がこの分野に参入し,信頼できるAIRTB技術の構築に貢献することは困難である。 本稿では,信頼性のあるAIRTB文学におけるこの重要なギャップを橋渡しする。 まず、様々なAIRTB利害関係者の主要な関心事を分析し、AIRTBにおける信頼構築の3つの主要な側面、すなわちセキュリティ、堅牢性、公正性を特定します。 それぞれの次元について,芸術の状況に関する一意な分類法を提案し,信頼の崩壊の根本原因を追跡し,与えられた次元の必要性について議論する。 続いて、各信頼次元の要件を満たすための既存の戦略の包括的なレビューが行われる。 また,オンライン広告の分野において,信頼性の高いAIRTBシステム構築に必要な研究の今後の方向性についても論じる。

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