論文の概要: Bridging the gap: Towards an Expanded Toolkit for AI-driven Decision-Making in the Public Sector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19091v3
• Date: Fri, 11 Oct 2024 20:16:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-15 15:04:43.094933
• Title: Bridging the gap: Towards an Expanded Toolkit for AI-driven Decision-Making in the Public Sector
• Title（参考訳）: ギャップを埋める: 公共部門におけるAI駆動意思決定のための拡張ツールキットを目指して
• Authors: Unai Fischer-Abaigar, Christoph Kern, Noam Barda, Frauke Kreuter,
• Abstract要約: AIによる意思決定システムは、刑事司法、社会福祉、金融詐欺検出、公衆衛生などの分野に適用される。 これらのシステムは、機械学習(ML)モデルと公共セクターの意思決定の複雑な現実を整合させるという課題に直面している。 本稿では,データ側における分散シフトやラベルバイアス,過去の意思決定の影響,モデル出力側における競合する目標や人道支援など,不一致が発生する可能性のある5つの重要な課題について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.693502127460251
• License:
• Abstract: AI-driven decision-making systems are becoming instrumental in the public sector, with applications spanning areas like criminal justice, social welfare, financial fraud detection, and public health. While these systems offer great potential benefits to institutional decision-making processes, such as improved efficiency and reliability, these systems face the challenge of aligning machine learning (ML) models with the complex realities of public sector decision-making. In this paper, we examine five key challenges where misalignment can occur, including distribution shifts, label bias, the influence of past decision-making on the data side, as well as competing objectives and human-in-the-loop on the model output side. Our findings suggest that standard ML methods often rely on assumptions that do not fully account for these complexities, potentially leading to unreliable and harmful predictions. To address this, we propose a shift in modeling efforts from focusing solely on predictive accuracy to improving decision-making outcomes. We offer guidance for selecting appropriate modeling frameworks, including counterfactual prediction and policy learning, by considering how the model estimand connects to the decision-maker's utility. Additionally, we outline technical methods that address specific challenges within each modeling approach. Finally, we argue for the importance of external input from domain experts and stakeholders to ensure that model assumptions and design choices align with real-world policy objectives, taking a step towards harmonizing AI and public sector objectives.
• Abstract（参考訳）: AIによる意思決定システムは、刑事司法、社会福祉、金融詐欺検出、公衆衛生などの分野に適用される。 これらのシステムは、効率改善や信頼性向上など、制度的な意思決定プロセスに大きなメリットをもたらす一方で、機械学習(ML)モデルと公共セクター意思決定の複雑な現実を整合させるという課題に直面している。 本稿では,分散シフトやラベルバイアス,過去の意思決定がデータ側に与える影響,モデル出力側における競合する目標や人道支援など,不一致が発生する可能性のある5つの重要な課題について検討する。 我々の知見は、標準的なML手法は、しばしばこれらの複雑さを完全に考慮していない仮定に依存しており、信頼できない有害な予測に繋がる可能性があることを示唆している。 そこで本研究では,予測精度のみに焦点を絞ったモデリングの取り組みから,意思決定結果の改善への転換を提案する。 我々は,モデル推定が意思決定者のユーティリティとどのように結びつくかを考慮し,反事実予測や政策学習を含む適切なモデリングフレームワークを選択するためのガイダンスを提供する。 さらに、各モデリング手法における特定の課題に対処する技術的手法についても概説する。 最後に、モデル仮定と設計選択が現実の政策目標と整合することを保証するため、ドメインの専門家やステークホルダーからの外部からの入力の重要性を論じ、AIと公共セクターの目標の調和に向けた一歩を踏み出した。

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