論文の概要: Positive AI: Key Challenges for Designing Wellbeing-aligned Artificial Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12241v3
• Date: Thu, 14 Sep 2023 09:28:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-15 19:11:00.525996
• Title: Positive AI: Key Challenges for Designing Wellbeing-aligned Artificial Intelligence
• Title（参考訳）: 肯定的AI:ウェルビーイング・アライン・人工知能設計の鍵となる課題
• Authors: Willem van der Maden, Derek Lomas, Malak Sadek, Paul Hekkert
• Abstract要約: この記事では、知識の欠如とモチベーションの欠如という、2つのカテゴリにまたがる12の主要な課題を特定するために、サイバネティックな視点を採用します。 知識障壁には、概念化、測定、幸福のために最適化し、適切なAIアクションを設計する際の課題が含まれる。 モチベーション障壁には、不正なインセンティブ、財務と広報のリスク、幸福に関するデータアクセス防止(第三者)研究の欠如などが含まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5461938536945723
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) is rapidly transforming society, creating an urgent need to ensure its positive impact. In this article, we take a positive design approach towards this issue, viewing it as a matter of designing AI systems that actively support human wellbeing. However, designing wellbeing-aligned AI systems is difficult. This article adopts a cybernetic perspective to identify twelve key challenges across two categories: lack of knowledge and lack of motivation. Knowledge barriers include challenges in conceptualizing, measuring, and optimizing for wellbeing, then designing appropriate AI actions. Motivation barriers include misaligned incentives, financial and publicity risks, and a lack of data access preventing (third-party) research on wellbeing. To address these challenges we have captured our key takeaways in a research agenda related to 1) advancing the scientific understanding of the impact of AI systems on wellbeing, and 2) guiding design actions on how AI systems might be intentionally designed to promote and sustain wellbeing.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は社会を急速に変革させ、その肯定的な影響を確実にする緊急の必要性を生み出している。 本稿では、人間の幸福を積極的に支援するAIシステムを設計する問題として、この問題に対してポジティブなデザインアプローチを取ります。 しかし、健全なAIシステムの設計は困難である。 この記事では、知識の欠如とモチベーションの欠如という2つのカテゴリにわたる12の課題を特定するために、サイバーネティックな視点を採用します。 知識障壁には、概念化、測定、幸福のために最適化し、適切なAIアクションを設計する際の課題が含まれる。 モチベーション障壁には、不正なインセンティブ、財務と広報のリスク、幸福に関するデータアクセス防止(第三者)研究の欠如などが含まれる。 これらの課題に対処するため、我々は、研究課題における重要な教訓を捉えました。 1)AIシステムの健康への影響に関する科学的理解の進展、及び 2) 福祉の促進と維持を目的として意図的に設計されるAIシステムの設計行動を導く。

関連論文リスト

• Imagining and building wise machines: The centrality of AI metacognition [78.76893632793497]
  AIシステムは知恵を欠いている。 AI研究はタスクレベルの戦略に焦点を当てているが、メタ認知はAIシステムでは未発達である。 メタ認知機能をAIシステムに統合することは、その堅牢性、説明可能性、協力性、安全性を高めるために不可欠である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T18:10:10Z)
• Rolling in the deep of cognitive and AI biases [1.556153237434314]
  我々は、AIが設計、開発、デプロイされる状況とは切り離せない社会技術システムとして理解する必要があると論じる。 我々は、人間の認知バイアスがAIフェアネスの概観の中核となる急進的な新しい方法論に従うことで、この問題に対処する。 我々は、人間にAIバイアスを正当化する新しいマッピングを導入し、関連する公正度と相互依存を検出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-30T21:34:04Z)
• Lifelong learning challenges in the era of artificial intelligence: a computational thinking perspective [0.0]
  人工知能(AI)の急速な進歩は、職場での人間とAIのコラボレーションにAIを活用するために必要な教育と労働力のスキルに大きな課題をもたらした。 本稿では,AI時代の生涯学習の課題を,計算的思考の観点から概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T08:46:11Z)
• Managing extreme AI risks amid rapid progress [171.05448842016125]
  我々は、大規模社会被害、悪意のある使用、自律型AIシステムに対する人間の制御の不可逆的な喪失を含むリスクについて説明する。 このようなリスクがどのように発生し、どのように管理するかについては、合意の欠如があります。 現在のガバナンスイニシアチブには、誤用や無謀を防ぎ、自律システムにほとんど対処するメカニズムや制度が欠けている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T17:59:06Z)
• Fairness in AI and Its Long-Term Implications on Society [68.8204255655161]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-16T11:22:59Z)
• AI Challenges for Society and Ethics [0.0]
  人工知能はすでに、医療、金融、警察など、社会の重要な分野に応用され、影響を及ぼしている。 AIガバナンスの役割は、最終的に、AIにおけるイノベーションのメリットを実現しつつ、この危害のリスクを軽減するための実践的なステップを取ることです。 また、社会におけるAIの有益な利用がどのようなものかという規範的な質問を通じて考えることも必要だ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-22T13:33:11Z)
• Cybertrust: From Explainable to Actionable and Interpretable AI (AI2) [58.981120701284816]
  Actionable and Interpretable AI (AI2)は、AIレコメンデーションにユーザの信頼度を明確に定量化し視覚化する。 これにより、AIシステムの予測を調べてテストすることで、システムの意思決定に対する信頼の基盤を確立することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-26T18:53:09Z)
• Trustworthy AI: A Computational Perspective [54.80482955088197]
  我々は,信頼に値するAIを実現する上で最も重要な6つの要素,(i)安全とロバスト性,(ii)非差別と公正,(iii)説明可能性,(iv)プライバシー,(v)説明可能性と監査性,(vi)環境ウェルビーイングに焦点をあてる。 各次元について、分類学に基づく最近の関連技術について概観し、実世界のシステムにおけるそれらの応用を概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-12T14:21:46Z)
• Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
  近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。 倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。 このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-25T22:31:55Z)
• Socially Responsible AI Algorithms: Issues, Purposes, and Challenges [31.382000425295885]
  技術者とAI研究者は、信頼できるAIシステムを開発する責任がある。 AIと人間の長期的な信頼を構築するためには、アルゴリズムの公正性を超えて考えることが鍵だ、と私たちは主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-01T17:34:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。