論文の概要: Pseudo AI Bias

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08141v1
• Date: Fri, 14 Oct 2022 22:53:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 17:42:26.431528
• Title: Pseudo AI Bias
• Title（参考訳）: Pseudo AIのバイアス
• Authors: Xiaoming Zhai, Joseph Krajcik
• Abstract要約: Pseudo Artificial Intelligence bias (PAIB) は文学において広く普及している。 誤解、疑似機械的偏見、アルゴリズム予測の過剰な発見によるPAIBは社会的に有害である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pseudo Artificial Intelligence bias (PAIB) is broadly disseminated in the literature, which can result in unnecessary AI fear in society, exacerbate the enduring inequities and disparities in access to and sharing the benefits of AI applications, and waste social capital invested in AI research. This study systematically reviews publications in the literature to present three types of PAIBs identified due to: a) misunderstandings, b) pseudo mechanical bias, and c) over-expectations. We discussed the consequences of and solutions to PAIBs, including certifying users for AI applications to mitigate AI fears, providing customized user guidance for AI applications, and developing systematic approaches to monitor bias. We concluded that PAIB due to misunderstandings, pseudo mechanical bias, and over-expectations of algorithmic predictions is socially harmful.
• Abstract（参考訳）: Pseudo Artificial Intelligence bias (PAIB) は、社会における不必要なAIの恐れを生じさせ、AIアプリケーションの利点にアクセスし、共有する際の永続的な不平等と格差を悪化させ、AI研究に投資する社会的資本を無駄にする文学において広く普及している。 本研究は,文献中の出版物を体系的にレビューし,以下の3種類のpaibを提示する。 a)誤解 b) 擬似機械バイアス,及び c) 過剰な期待。 我々は、AIの恐怖を軽減するためにAIアプリケーションのユーザを認定すること、AIアプリケーションのカスタマイズされたユーザーガイダンスを提供すること、バイアスを監視するための体系的なアプローチの開発など、PAIBの結果と解決策について議論した。 我々は,誤解,疑似機械バイアス,アルゴリズム予測の過度な発見によるPAIBは社会的に有害であると結論付けた。

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