論文の概要: The Butterfly Effect in AI Fairness and Bias
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05842v2
- Date: Thu, 13 Jul 2023 02:11:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-14 10:12:05.683945
- Title: The Butterfly Effect in AI Fairness and Bias
- Title（参考訳）: AIフェアネスとバイアスにおける蝶効果
- Authors: Emilio Ferrara
- Abstract要約: Butterflyエフェクトは、小さな変化がAIシステムに大きく、予測不可能な影響を及ぼす可能性があることを強調している。
本稿では,バタフライ効果の検出,定量化,緩和を行うアルゴリズム的戦略と実証的戦略の両方を想定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.518246954832593
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Butterfly Effect, a concept originating from chaos theory, underscores
how small changes can have significant and unpredictable impacts on complex
systems. In the context of AI fairness and bias, the Butterfly Effect can stem
from a variety of sources, such as small biases or skewed data inputs during
algorithm development, saddle points in training, or distribution shifts in
data between training and testing phases. These seemingly minor alterations can
lead to unexpected and substantial unfair outcomes, disproportionately
affecting underrepresented individuals or groups and perpetuating pre-existing
inequalities. Moreover, the Butterfly Effect can amplify inherent biases within
data or algorithms, exacerbate feedback loops, and create vulnerabilities for
adversarial attacks. Given the intricate nature of AI systems and their
societal implications, it is crucial to thoroughly examine any changes to
algorithms or input data for potential unintended consequences. In this paper,
we envision both algorithmic and empirical strategies to detect, quantify, and
mitigate the Butterfly Effect in AI systems, emphasizing the importance of
addressing these challenges to promote fairness and ensure responsible AI
development.
- Abstract（参考訳）: カオス理論を起源とするバタフライ効果は、小さな変化が複雑なシステムに対して、いかに重要かつ予測不能な影響をもたらすかを強調するものだ。
AIフェアネスとバイアスの文脈では、バタフライエフェクトは、アルゴリズム開発中の小さなバイアスや歪んだデータ入力、トレーニング中のサドルポイント、トレーニングとテストフェーズ間のデータの分散シフトなど、さまざまなソースに由来する可能性がある。
これらの一見小さな変化は、予期せぬ、実質的な不公平な結果をもたらす可能性がある。
さらに、バタフライエフェクトは、データやアルゴリズム内の固有のバイアスを増幅し、フィードバックループを悪化させ、敵攻撃の脆弱性を作成することができる。
AIシステムの複雑な性質とその社会的意味を考えると、意図しない結果をもたらす可能性のあるアルゴリズムや入力データの変更を徹底的に検討することが不可欠である。
本稿では,aiシステムにおけるバタフライ効果の検出,定量化,緩和のためのアルゴリズム的戦略と経験的戦略の両方を想定し,公平性を促進し,責任あるai開発を確実にするためにこれらの課題に取り組むことの重要性を強調する。
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