論文の概要: Sources of Opacity in Computer Systems: Towards a Comprehensive Taxonomy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.14232v1
- Date: Wed, 26 Jul 2023 15:00:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-27 12:10:27.562434
- Title: Sources of Opacity in Computer Systems: Towards a Comprehensive Taxonomy
- Title(参考訳): コンピュータシステムにおけるOpacityの源泉 : 包括的分類学を目指して
- Authors: Sara Mann, Barnaby Crook, Lena K\"astner, Astrid Schom\"acker, Timo
Speith
- Abstract要約: システム透過性を達成するための最善の戦略は、与えられた文脈で一般的な不透明性の特定の源によって異なることを示唆する。
本稿では,8つの不透明度源からなり,建築,分析,社会技術という3つのカテゴリに分類される分類法を提案する。
- 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: Modern computer systems are ubiquitous in contemporary life yet many of them
remain opaque. This poses significant challenges in domains where desiderata
such as fairness or accountability are crucial. We suggest that the best
strategy for achieving system transparency varies depending on the specific
source of opacity prevalent in a given context. Synthesizing and extending
existing discussions, we propose a taxonomy consisting of eight sources of
opacity that fall into three main categories: architectural, analytical, and
socio-technical. For each source, we provide initial suggestions as to how to
address the resulting opacity in practice. The taxonomy provides a starting
point for requirements engineers and other practitioners to understand
contextually prevalent sources of opacity, and to select or develop appropriate
strategies for overcoming them.
- Abstract(参考訳): 現代のコンピュータシステムは現代では至る所に存在するが、その多くが不透明である。
これはフェアネスや説明責任といったデシデラタが重要な領域において大きな課題となる。
システム透過性を達成するための最善の戦略は、与えられた文脈に共通する不透明さの特定の源によって異なります。
既存の議論を合成し、拡張し、アーキテクチャ、分析、社会工学の3つの主要なカテゴリに分類される不透明性の8つの源からなる分類法を提案する。
各ソースに対して,結果の不透明性に対処する方法について,まず最初に提案する。
分類学は、要件エンジニアや他の実践者が、文脈的に一般的な不透明性のソースを理解し、それらを克服するための適切な戦略を選択または開発するための出発点を提供する。
関連論文リスト
- Fairness and Bias Mitigation in Computer Vision: A Survey [61.01658257223365]
コンピュータビジョンシステムは、高精細な現実世界のアプリケーションにますますデプロイされている。
歴史的または人為的なデータにおいて差別的な傾向を伝播または増幅しないことを確実にする必要がある。
本稿では,コンピュータビジョンの文脈における現在進行中の傾向と成功をまとめた,公平性に関する総合的な調査を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-05T13:44:22Z) - Data Science Principles for Interpretable and Explainable AI [0.7581664835990121]
解釈可能でインタラクティブな機械学習は、複雑なモデルをより透明で制御しやすいものにすることを目的としている。
本論は, この分野における文献の発達から重要な原則を合成するものである。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-17T05:32:27Z) - Beyond Efficiency: A Systematic Survey of Resource-Efficient Large Language Models [33.50873478562128]
LLM(Large Language Models)は、計算、メモリ、エネルギー、金融資源の高消費に課題をもたらす。
本調査は, LLMの資源効率向上を目的とした多種多様な手法を概観することにより, これらの課題を体系的に解決することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-01T01:12:42Z) - Foundations for Transfer in Reinforcement Learning: A Taxonomy of
Knowledge Modalities [28.65224261733876]
我々は、知識の一般化と伝達を精査する機会と課題を考察する。
強化学習(RL)の領域では、知識の表現は様々なモダリティを通して現れる。
この分類学は、これらのモダリティを体系的に対象とし、それらの固有の性質と異なる目的や移動のメカニズムと整合性に基づいて議論の枠組みを定めている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-04T14:55:58Z) - Hierarchical Empowerment: Towards Tractable Empowerment-Based Skill
Learning [65.41865750258775]
汎用エージェントは、大量のスキルのレパートリーを必要とする。
我々は、コンピューティングのエンパワーメントをより魅力的にする新しいフレームワーク、階層エンパワーメントを導入します。
一般的なアリナビゲーション領域では、我々の4つのレベルエージェントは、以前の作業よりも2桁大きい表面積をカバーするスキルを学ぶことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-06T02:27:05Z) - Recommender Systems in the Era of Large Language Models (LLMs) [62.0129013439038]
大規模言語モデル(LLM)は自然言語処理(NLP)と人工知能(AI)の分野に革命をもたらした。
我々は, プレトレーニング, ファインチューニング, プロンプティングなどの様々な側面から, LLM を利用したレコメンデータシステムの総合的なレビューを行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-05T06:03:40Z) - Iterative Zero-Shot LLM Prompting for Knowledge Graph Construction [104.29108668347727]
本稿では,最新の生成型大規模言語モデルの可能性を活用する,革新的な知識グラフ生成手法を提案する。
このアプローチは、新しい反復的なゼロショットと外部知識に依存しない戦略を含むパイプラインで伝達される。
我々は、我々の提案がスケーラブルで多目的な知識グラフ構築に適したソリューションであり、異なる新しい文脈に適用できると主張している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-03T16:01:45Z) - KAT: A Knowledge Augmented Transformer for Vision-and-Language [56.716531169609915]
我々は、OK-VQAのオープンドメインマルチモーダルタスクにおいて、最先端の強力な結果をもたらす新しいモデルである知識拡張トランスフォーマー(KAT)を提案する。
提案手法は,エンド・ツー・エンドのエンコーダ・デコーダアーキテクチャにおいて暗黙的かつ明示的な知識を統合しつつ,回答生成時に両知識源を共同で推論する。
我々の分析では、モデル予測の解釈可能性の向上に、明示的な知識統合のさらなる利点が見られる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-16T04:37:10Z) - Online Learning Demands in Max-min Fairness [91.37280766977923]
本稿では,複数のユーザ間の希少リソースの割り当て機構について,効率的で公平で戦略に準拠した方法で記述する。
このメカニズムは複数のラウンドで繰り返され、各ラウンドでユーザの要求が変更される可能性がある。
各ラウンドの最後には、ユーザは受け取ったアロケーションに関するフィードバックを提供し、そのメカニズムが時間の経過とともにユーザの好みを学習することを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-15T22:15:20Z) - Natural language technology and query expansion: issues,
state-of-the-art and perspectives [0.0]
クエリのあいまいさや誤解釈を引き起こす言語特性と、追加の要因は、ユーザの情報ニーズを正確に表現する能力に影響を与える。
汎用言語に基づく問合せ拡張フレームワークの解剖学を概説し,モジュールに基づく分解を提案する。
それぞれのモジュールについて、文献における最先端のソリューションをレビューし、使用するテクニックの光の下で分類する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-23T11:39:07Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。