Fugu-MT 論文翻訳(概要): Inclusive Artificial Intelligence

論文の概要: Inclusive Artificial Intelligence

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12633v1
Date: Sat, 24 Dec 2022 02:13:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-27 13:50:33.478619
Title: Inclusive Artificial Intelligence
Title（参考訳）: 包括的人工知能
Authors: Dilip Arumugam, Shi Dong, Benjamin Van Roy
Abstract要約: 生成的AIを評価し比較する方法は、仮説的代表者に役立つ応答を動機付ける。インクルーシブAIを優先する代替評価手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.09425461169165
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Prevailing methods for assessing and comparing generative AIs incentivize responses that serve a hypothetical representative individual. Evaluating models in these terms presumes homogeneous preferences across the population and engenders selection of agglomerative AIs, which fail to represent the diverse range of interests across individuals. We propose an alternative evaluation method that instead prioritizes inclusive AIs, which provably retain the requisite knowledge not only for subsequent response customization to particular segments of the population but also for utility-maximizing decisions.
Abstract（参考訳）: 生成的AIを評価し比較する一般的な方法は、仮説的な代表者に役立つ応答を動機付ける。これらの用語におけるモデルの評価は、人口全体にわたる均質な選好を前提としており、個人間の多様な関心を表わさない凝集性aiの選択をエンエンダーに求める。そこで本研究では,AIを優先する代替評価手法を提案する。これは,集団の特定のセグメントに対するその後の応答のカスタマイズだけでなく,ユーティリティを最大化する決定にも必要不可欠な知識を確実に保持する。

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