論文の概要: Introducing Construct Theory as a Standard Methodology for Inclusive AI Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09867v1
• Date: Wed, 19 Apr 2023 01:01:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 15:34:24.702420
• Title: Introducing Construct Theory as a Standard Methodology for Inclusive AI Models
• Title（参考訳）: 包括的AIモデルの標準方法論としての構成理論の導入
• Authors: Susanna Raj, Sudha Jamthe, Yashaswini Viswanath, Suresh Lokiah
• Abstract要約: Google Cloud Vision APIとMicrosoft Cognitive Services APIをテストし、50のサブエレメントで、顔の構成の15の要素を提示します。 この結果から, 傾斜率の差が正確に分かる。 実験結果から,AIMLモデルの業界標準として,検証された包括的構成が提案される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Construct theory in social psychology, developed by George Kelly are mental constructs to predict and anticipate events. Constructs are how humans interpret, curate, predict and validate data; information. AI today is biased because it is trained with a narrow construct as defined by the training data labels. Machine Learning algorithms for facial recognition discriminate against darker skin colors and in the ground breaking research papers (Buolamwini, Joy and Timnit Gebru. Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification. FAT (2018), the inclusion of phenotypic labeling is proposed as a viable solution. In Construct theory, phenotype is just one of the many subelements that make up the construct of a face. In this paper, we present 15 main elements of the construct of face, with 50 subelements and tested Google Cloud Vision API and Microsoft Cognitive Services API using FairFace dataset that currently has data for 7 races, genders and ages, and we retested against FairFace Plus dataset curated by us. Our results show exactly where they have gaps for inclusivity. Based on our experiment results, we propose that validated, inclusive constructs become industry standards for AI ML models going forward.
• Abstract（参考訳）: ジョージ・ケリーによって開発された社会心理学における構成理論は、事象を予測し予測するための精神構成である。 構成は、人間がデータを解釈し、キュレートし、予測し、検証する方法です。 今日のaiは、トレーニングデータラベルで定義された狭いコンストラクタでトレーニングされるため、偏りがある。 顔認識のための機械学習アルゴリズムは、より暗い肌の色と地上での研究論文(Buolamwini、Joy、Timnit Gebru)を識別する。 ジェンダーシェード:商業性分類における交叉精度の差。 FAT (2018) では, 表現型ラベリングが有効解として提案されている。 構成論において、表現型は顔の構成を構成する多くの部分要素の1つである。 本稿では、現在7つの人種、性別、年齢のデータを保有しているFairFaceデータセットを使用して、50のサブエレメントとテストされたGoogle Cloud Vision APIとMicrosoft Cognitive Services APIを用いて、顔の構成の15の要素を提示する。 この結果から, 傾斜率の差が正確に分かる。 実験結果に基づき,検証されたインクルーシブコンストラクタが今後,ai mlモデルの業界標準となることを提案する。

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