論文の概要: Diversity and Inclusion in Artificial Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12728v1
- Date: Mon, 22 May 2023 05:33:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-23 18:19:20.348508
- Title: Diversity and Inclusion in Artificial Intelligence
- Title(参考訳): 人工知能の多様性と包摂性
- Authors: Didar Zowghi and Francesca da Rimini
- Abstract要約: 我々は、AIにおける多様性と包摂性を明確に定義し、この概念を進化的で総合的なエコシステムの中に位置づける。
私たちはこの定義と概念的フレーミングを使って、主にAI技術者、データサイエンティスト、プロジェクトリーダーを対象とした実践的なガイドラインを提示します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.4646560112467037
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To date, there has been little concrete practical advice about how to ensure
that diversity and inclusion considerations should be embedded within both
specific Artificial Intelligence (AI) systems and the larger global AI
ecosystem. In this chapter, we present a clear definition of diversity and
inclusion in AI, one which positions this concept within an evolving and
holistic ecosystem. We use this definition and conceptual framing to present a
set of practical guidelines primarily aimed at AI technologists, data
scientists and project leaders.
- Abstract(参考訳): これまで、多様性と包摂性の考慮事項を、特定の人工知能(AI)システムと、より大きなグローバルAIエコシステムの両方に組み込むための具体的な実践的なアドバイスはほとんどなかった。
この章では、AIにおける多様性と包摂性を明確に定義し、この概念を進化的で総合的なエコシステムの中に位置づける。
私たちはこの定義と概念的フレーミングを使って、主にAI技術者、データサイエンティスト、プロジェクトリーダーを対象とした実践的なガイドラインを提示します。
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