論文の概要: Beyond Bias and Compliance: Towards Individual Agency and Plurality of
Ethics in AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12149v1
- Date: Thu, 23 Feb 2023 16:33:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-24 14:31:01.715751
- Title: Beyond Bias and Compliance: Towards Individual Agency and Plurality of
Ethics in AI
- Title（参考訳）: バイアスとコンプライアンスを超えて:aiにおける個別機関と複数の倫理に向けて
- Authors: Thomas Krendl Gilbert, Megan Welle Brozek, Andrew Brozek
- Abstract要約: データをラベル付けする方法は、AIの振る舞いに不可欠な役割を担っている、と私たちは主張する。
本稿では,複数の値と個々人の表現の自由を許容する代替経路を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI ethics is an emerging field with multiple, competing narratives about how
to best solve the problem of building human values into machines. Two major
approaches are focused on bias and compliance, respectively. But neither of
these ideas fully encompasses ethics: using moral principles to decide how to
act in a particular situation. Our method posits that the way data is labeled
plays an essential role in the way AI behaves, and therefore in the ethics of
machines themselves. The argument combines a fundamental insight from ethics
(i.e. that ethics is about values) with our practical experience building and
scaling machine learning systems. We want to build AI that is actually ethical
by first addressing foundational concerns: how to build good systems, how to
define what is good in relation to system architecture, and who should provide
that definition.
Building ethical AI creates a foundation of trust between a company and the
users of that platform. But this trust is unjustified unless users experience
the direct value of ethical AI. Until users have real control over how
algorithms behave, something is missing in current AI solutions. This causes
massive distrust in AI, and apathy towards AI ethics solutions. The scope of
this paper is to propose an alternative path that allows for the plurality of
values and the freedom of individual expression. Both are essential for
realizing true moral character.
- Abstract（参考訳）: AI倫理は、人間の価値を機械に組み込むという問題を解決する方法について、複数の競合する物語を持つ新興分野である。
2つの主要なアプローチは、それぞれバイアスとコンプライアンスに焦点を当てている。
しかし、これらのアイデアはいずれも倫理を完全に包含していない:道徳的原則を使って特定の状況でどのように行動するかを決定する。
我々の手法は、データがラベル付けされる方法がAIの振る舞いに不可欠な役割を担っていることを示唆している。
この議論は、倫理(すなわち倫理は価値に関するものである)からの基本的な洞察と、機械学習システムの構築とスケーリングに関する実践的な経験を組み合わせる。
私たちはまず、優れたシステムを構築する方法、システムアーキテクチャに関して何が良いかを定義する方法、そして誰がその定義を提供するべきかという、基礎的な懸念に対処することで、実際に倫理的なaiを構築したいと考えています。
倫理的AIの構築は、企業とプラットフォームのユーザの間の信頼の基盤を生み出します。
しかし、ユーザーが倫理的AIの直接的な価値を経験しない限り、この信頼は不当である。
ユーザーがアルゴリズムの動作を実際に制御するまで、現在のAIソリューションには何かが欠けている。
これはAIに対する大きな不信と、AI倫理ソリューションに対する無関心を引き起こす。
本研究の目的は,複数の値と個々人の表現の自由を許容する代替経路を提案することである。
どちらも真の道徳的性格の実現に不可欠である。
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