論文の概要: Towards Theory-based Moral AI: Moral AI with Aggregating Models Based on Normative Ethical Theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11432v1
• Date: Tue, 20 Jun 2023 10:22:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 14:53:43.013251
• Title: Towards Theory-based Moral AI: Moral AI with Aggregating Models Based on Normative Ethical Theory
• Title（参考訳）: 理論に基づくモラルAI:規範的倫理理論に基づくモデル集約型モラルAI
• Authors: Masashi Takeshita and Rzepka Rafal and Kenji Araki
• Abstract要約: 道徳的AIは哲学と人工知能の分野で研究されている。 近年のAIの発展により、AIを道徳的に実装する必要がますます高まっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.412445894287708
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Moral AI has been studied in the fields of philosophy and artificial intelligence. Although most existing studies are only theoretical, recent developments in AI have made it increasingly necessary to implement AI with morality. On the other hand, humans are under the moral uncertainty of not knowing what is morally right. In this paper, we implement the Maximizing Expected Choiceworthiness (MEC) algorithm, which aggregates outputs of models based on three normative theories of normative ethics to generate the most appropriate output. MEC is a method for making appropriate moral judgments under moral uncertainty. Our experimental results suggest that the output of MEC correlates to some extent with commonsense morality and that MEC can produce equally or more appropriate output than existing methods.
• Abstract（参考訳）: 道徳的AIは哲学と人工知能の分野で研究されている。 既存の研究のほとんどは理論的にのみ存在するが、近年のAIの発展により、道徳的なAIを実装する必要性がますます高まっている。 一方、人間は道徳的に正しいことを知らないという道徳的不確実性の下にいる。 本稿では、3つの規範的倫理理論に基づいてモデルの出力を集約し、最も適切な出力を生成する最大選択性(MEC)アルゴリズムを実装した。 MECは道徳的不確実性の下で適切な道徳判断を行う方法である。 実験の結果,MECの出力はコモンセンスのモラルとある程度相関し,MECが既存手法と同等以上の出力を生成できることが示唆された。

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