論文の概要: Fairness in AI and Its Long-Term Implications on Society

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09826v1
• Date: Sun, 16 Apr 2023 11:22:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 13:27:25.811571
• Title: Fairness in AI and Its Long-Term Implications on Society
• Title（参考訳）: AIの公正性と社会への長期的影響
• Authors: Ondrej Bohdal, Timothy Hospedales, Philip H.S. Torr, Fazl Barez
• Abstract要約: AIフェアネスを詳しく調べて、AIフェアネスの欠如が、時間の経過とともにバイアスの深化につながるかを分析し、社会的ストレス要因として機能する。 我々は、AIの公正性を改善するための現在の戦略を検討し、現実の展開の観点からその限界を評価し、社会のかなりの部分を損なうことなくAIの利益を享受するための潜在的な道を探る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.8204255655161
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Successful deployment of artificial intelligence (AI) in various settings has led to numerous positive outcomes for individuals and society. However, AI systems have also been shown to harm parts of the population due to biased predictions. We take a closer look at AI fairness and analyse how lack of AI fairness can lead to deepening of biases over time and act as a social stressor. If the issues persist, it could have undesirable long-term implications on society, reinforced by interactions with other risks. We examine current strategies for improving AI fairness, assess their limitations in terms of real-world deployment, and explore potential paths forward to ensure we reap AI's benefits without harming significant parts of the society.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)の様々な環境での展開が成功し、個人や社会に多くの肯定的な結果をもたらした。 しかし、aiシステムは偏りのある予測のために人口の一部を傷つけることも示されている。 AIフェアネスを詳しく調べて、AIフェアネスの欠如が、時間の経過とともにバイアスの深化につながるかを分析し、社会的ストレス要因として機能する。 問題が継続すれば、他のリスクとの相互作用によって強化され、社会に望ましくない長期的な影響をもたらす可能性がある。 aiの公平性を改善する現在の戦略を検証し、現実の展開の観点からその限界を評価し、社会の大きな部分を傷つけることなくaiの利益を確実に享受するための今後の道を探る。

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