論文の概要: FATE in AI: Towards Algorithmic Inclusivity and Accessibility

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01590v2
• Date: Mon, 13 Nov 2023 01:54:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 22:43:43.758231
• Title: FATE in AI: Towards Algorithmic Inclusivity and Accessibility
• Title（参考訳）: aiの運命:アルゴリズムによる排他性とアクセシビリティを目指して
• Authors: Isa Inuwa-Dutse
• Abstract要約: AIにおけるアルゴリズム上の格差、公平性、説明責任、透明性、倫理(FATE)が実装されている。 本研究では、AIによって守られている世界南部地域のFATE関連デシダータ、特に透明性と倫理について検討する。 インクリシティを促進するために、コミュニティ主導の戦略が提案され、責任あるAI設計のための代表データを収集し、キュレートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) is at the forefront of modern technology, and its effects are felt in many areas of society. To prevent algorithmic disparities, fairness, accountability, transparency, and ethics (FATE) in AI are being implemented. However, the current discourse on these issues is largely dominated by more economically developed countries (MEDC), leaving out local knowledge, cultural pluralism, and global fairness. This study aims to address this gap by examining FATE-related desiderata, particularly transparency and ethics, in areas of the global South that are underserved by AI. A user study (n=43) and a participatory session (n=30) were conducted to achieve this goal. The results showed that AI models can encode bias and amplify stereotypes. To promote inclusivity, a community-led strategy is proposed to collect and curate representative data for responsible AI design. This will enable the affected community or individuals to monitor the increasing use of AI-powered systems. Additionally, recommendations based on public input are provided to ensure that AI adheres to social values and context-specific FATE needs.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(ai)は現代技術の最前線にあり、その影響は社会の多くの領域で感じられている。 AIにおけるアルゴリズム上の格差、公平性、説明責任、透明性、倫理(FATE)が実装されている。 しかし、これらの問題についての現在の議論は、地域知識、文化多元主義、グローバルフェアネスを排除し、経済発展途上国(MEDC)が中心となっている。 本研究は,aiが不足している南半球の地域において,運命に関連したデシデラタ,特に透明性と倫理について検討することで,このギャップに対処することを目的としている。 この目的を達成するためにユーザ調査(n=43)と参加セッション(n=30)を実施した。 その結果、AIモデルはバイアスを符号化し、ステレオタイプを増幅できることがわかった。 独占性を促進するために、責任あるai設計のための代表データを収集し、キュレーションするためのコミュニティ主導の戦略が提案されている。 これにより、影響を受けるコミュニティや個人がAIシステムの利用の増加を監視できるようになる。 さらに、AIが社会的価値とコンテキスト固有のFATEニーズに準拠することを保証するために、公開入力に基づくレコメンデーションが提供される。

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