論文の概要: Implementing Responsible AI: Tensions and Trade-Offs Between Ethics Aspects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08275v1
• Date: Mon, 17 Apr 2023 13:43:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 15:09:03.977665
• Title: Implementing Responsible AI: Tensions and Trade-Offs Between Ethics Aspects
• Title（参考訳）: 責任あるAIを実装する:倫理的側面の緊張とトレードオフ
• Authors: Conrad Sanderson, David Douglas, Qinghua Lu
• Abstract要約: 我々は、多種多様な文献にまたがるサポートに焦点をあてて、双方向のインタラクションに焦点をあてる。 このカタログは、倫理原則の側面間の相互作用の可能性の認識を高めるのに役立つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.240779916169537
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many sets of ethics principles for responsible AI have been proposed to allay concerns about misuse and abuse of AI/ML systems. The underlying aspects of such sets of principles include privacy, accuracy, fairness, robustness, explainability, and transparency. However, there are potential tensions between these aspects that pose difficulties for AI/ML developers seeking to follow these principles. For example, increasing the accuracy of an AI/ML system may reduce its explainability. As part of the ongoing effort to operationalise the principles into practice, in this work we compile and discuss a catalogue of 10 notable tensions, trade-offs and other interactions between the underlying aspects. We primarily focus on two-sided interactions, drawing on support spread across a diverse literature. This catalogue can be helpful in raising awareness of the possible interactions between aspects of ethics principles, as well as facilitating well-supported judgements by the designers and developers of AI/ML systems.
• Abstract（参考訳）: 責任あるAIに対する多くの倫理原則が、AI/MLシステムの誤用と悪用に関する懸念を和らげるために提案されている。 このような原則の基本的な側面は、プライバシー、正確性、公正性、堅牢性、説明可能性、透明性である。 しかし、これらの側面の間には潜在的な緊張関係があり、これらの原則に従おうとするAI/ML開発者には困難をもたらしている。 例えば、AI/MLシステムの精度を高めることで、その説明可能性を減らすことができる。 この作業では、原則を実践するための継続的な取り組みの一環として、10の顕著な緊張、トレードオフ、および基盤となる側面の間のその他の相互作用のカタログをまとめ、議論します。 主に双方向の対話に焦点を合わせ、さまざまな文献にまたがるサポートを描いています。 このカタログは、倫理原則の側面間の相互作用の認識を高めるとともに、AI/MLシステムのデザイナと開発者による十分に支持された判断を促進するのに役立つ。

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