論文の概要: Algorithmic neutrality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05103v1
• Date: Thu, 9 Mar 2023 08:23:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-10 15:34:23.953082
• Title: Algorithmic neutrality
• Title（参考訳）: アルゴリズム中立性
• Authors: Milo Phillips-Brown
• Abstract要約: バイアスは我々の生活をコントロールしやすくするアルゴリズムに感染する。 検索エンジンは、政治的イデオロギーや検索エンジン運営者の金銭的利益といった特定の価値が、検索エンジンがページのランク付けに何の役割も果たさない場合に限り中立である。 私は2つの形態のバイアスと、失敗する期間バイアスと、他の価値バイアスを区別します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Bias infects the algorithms that wield increasing control over our lives. Predictive policing systems overestimate crime in communities of color; hiring algorithms dock qualified female candidates; and facial recognition software struggles to recognize dark-skinned faces. Algorithmic bias has received significant attention. Algorithmic neutrality, in contrast, has been largely neglected. Algorithmic neutrality is my topic. I take up three questions. What is algorithmic neutrality? Is algorithmic neutrality possible? When we have an eye to algorithmic neutrality, what can we learn about algorithmic bias? To answer these questions in concrete terms, I work with a case study: search engines. Drawing on work about neutrality in science, I say that a search engine is neutral only if certain values, like political ideologies or the financial interests of the search engine operator, play no role in how the search engine ranks pages. Search neutrality, I argue, is impossible. Its impossibility seems to threaten the significance of search bias: if no search engine is neutral, then every search engine is biased. To defuse this threat, I distinguish two forms of bias, failing-on-its-own-terms bias and other-values bias. This distinction allows us to make sense of search bias, and capture its normative complexion, despite the impossibility of neutrality.
• Abstract（参考訳）: バイアスは我々の生活をコントロールしやすくするアルゴリズムに感染する。 色コミュニティにおける犯罪を過大評価する予測警察システム、女性候補を雇用するアルゴリズム、そして顔認識ソフトウェアは、浅黒い肌の顔を認識するのに苦労している。 アルゴリズムバイアスは注目されている。 対照的にアルゴリズム中立性は無視されている。 アルゴリズム中立性は私のトピックです。 私は3つの質問を受け取ります。 アルゴリズム中立とは何か? アルゴリズム中立性は可能か? アルゴリズムの中立性に目を向けると、アルゴリズムのバイアスについて何を学べますか? これらの疑問に具体的な言葉で答えるために、私はケーススタディである検索エンジンに取り組んでいます。 科学における中立性に関する著作を引用すると、検索エンジンが中立であることは、政治イデオロギーや検索エンジン運営者の金銭的利益といった特定の価値が、検索エンジンがページのランク付けに何の役割も果たさない場合に限ると私は言う。 検索中立性は不可能だ、と私は思う。 検索エンジンが中立でなければ、どの検索エンジンにもバイアスがかかる。 この脅威を解消するために、私は2種類のバイアス、未熟な期間バイアスと他の価値バイアスを区別します。 この区別により、中立性の欠如にもかかわらず、探索バイアスを理解し、その規範的な複雑さを捉えることができる。

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