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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09826v2
• Date: Wed, 19 Jul 2023 19:30:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 18:06:32.026129
• 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見て、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ます。 偏りのあるモデルが特定のグループに対してよりネガティブな現実的な結果をもたらすかについて議論する。 問題が続くと、他のリスクとの相互作用によって強化され、社会不安という形で社会に深刻な影響を及ぼす可能性がある。
• 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. AI fairness focuses on mitigating such biases to ensure AI decision making is not discriminatory towards certain groups. We take a closer look at AI fairness and analyze how lack of AI fairness can lead to deepening of biases over time and act as a social stressor. More specifically, we discuss how biased models can lead to more negative real-world outcomes for certain groups, which may then become more prevalent by deploying new AI models trained on increasingly biased data, resulting in a feedback loop. If the issues persist, they could be reinforced by interactions with other risks and have severe implications on society in the form of social unrest. 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 causing society's collapse.
• 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公正性は、AI決定が特定のグループに対して差別的でないことを保証するために、そのようなバイアスを緩和することに焦点を当てている。 AIフェアネスを詳しく見て、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を招き、社会的ストレス要因として機能する可能性があるかを分析します。 より具体的には、偏りのあるモデルが特定のグループに対してよりネガティブな現実的な結果をもたらす可能性について論じる。 問題が続くと、他のリスクとの相互作用によって強化され、社会不安という形で社会に深刻な影響を及ぼす可能性がある。 aiの公平性を改善するための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、社会の崩壊を引き起こすことなく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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