Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Learning and Ethics

論文の概要: Deep Learning and Ethics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15239v2
Date: Tue, 20 Jun 2023 15:50:48 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-22 01:50:13.229363
Title: Deep Learning and Ethics
Title（参考訳）: 深層学習と倫理
Authors: Travis LaCroix and Simon J. D. Prince
Abstract要約: この章では、AIシステムの設計と使用から生じる潜在的な害について考察する。これにはアルゴリズムバイアス、説明可能性の欠如、データのプライバシー侵害、軍事化、詐欺、環境問題などが含まれる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3842793760651557
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: This article appears as chapter 21 of Prince (2023, Understanding Deep Learning); a complete draft of the textbook is available here: http://udlbook.com. This chapter considers potential harms arising from the design and use of AI systems. These include algorithmic bias, lack of explainability, data privacy violations, militarization, fraud, and environmental concerns. The aim is not to provide advice on being more ethical. Instead, the goal is to express ideas and start conversations in key areas that have received attention in philosophy, political science, and the broader social sciences.
Abstract（参考訳）: この記事は、prince (2023, understanding deep learning)の21章として表示され、教科書の完全な草案はここで入手できる。本章では、aiシステムの設計と利用から生じる潜在的な害について考察する。これにはアルゴリズムバイアス、説明可能性の欠如、データのプライバシー侵害、軍事化、詐欺、環境問題などが含まれる。目的は、もっと倫理的になるためのアドバイスを提供することではない。その代わり、思想を表現し、哲学、政治科学、より広い社会科学に注目された重要な領域で会話を始めることが目的である。

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