論文の概要: Towards FATE in AI for Social Media and Healthcare: A Systematic Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05372v1
- Date: Mon, 5 Jun 2023 17:25:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-09 13:06:23.321030
- Title: Towards FATE in AI for Social Media and Healthcare: A Systematic Review
- Title（参考訳）: ソーシャルメディアと医療におけるaiの運命に向けて:体系的レビュー
- Authors: Aditya Singhal, Hasnaat Tanveer, Vijay Mago
- Abstract要約: この調査は、AIの文脈における公正性、説明責任、透明性、倫理(FATE)の概念に焦点を当てている。
統計的および交差点的公正性は,ソーシャルメディアプラットフォーム上での医療の公平性を支持することが判明した。
シミュレーション、データ分析、自動システムといったソリューションは広く使われているが、その効果は様々である。
- 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: As artificial intelligence (AI) systems become more prevalent, ensuring
fairness in their design becomes increasingly important. This survey focuses on
the subdomains of social media and healthcare, examining the concepts of
fairness, accountability, transparency, and ethics (FATE) within the context of
AI. We explore existing research on FATE in AI, highlighting the benefits and
limitations of current solutions, and provide future research directions. We
found that statistical and intersectional fairness can support fairness in
healthcare on social media platforms, and transparency in AI is essential for
accountability. While solutions like simulation, data analytics, and automated
systems are widely used, their effectiveness can vary, and keeping up-to-date
with the latest research is crucial.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)システムがより普及するにつれて、その設計の公正性を保証することがますます重要になる。
この調査は、ソーシャルメディアと医療のサブドメインに焦点を当て、AIの文脈における公正性、説明責任、透明性、倫理(FATE)の概念を調査します。
我々は、AIにおけるFATEに関する既存の研究を探求し、現在のソリューションの利点と限界を強調し、将来の研究方向性を提供する。
ソーシャルメディアプラットフォーム上では,統計的および交差点フェアネスが医療の公平性を支えること,そしてAIの透明性は説明責任に不可欠であることがわかった。
シミュレーションやデータ分析、自動化システムといったソリューションは広く利用されているが、その有効性は異なり、最新の研究を最新に保つことが重要である。
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