論文の概要: The Fairness Fair: Bringing Human Perception into Collective Decision-Making

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14402v1
• Date: Fri, 22 Dec 2023 03:06:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-25 16:12:39.571433
• Title: The Fairness Fair: Bringing Human Perception into Collective Decision-Making
• Title（参考訳）: フェアネスフェア:人間の認識を集団的意思決定に持ち込む
• Authors: Hadi Hosseini
• Abstract要約: 我々は、公正な解決策は、社会プランナー(設計者)によって望ましいものとみなすだけでなく、人間と社会的認知によって統治されるべきであると主張している。 この目標を達成するには、コンピューティングやAIから行動経済学、人間とAIの相互作用まで幅広い学際的なアプローチが必要かについて議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.300744216179545
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fairness is one of the most desirable societal principles in collective decision-making. It has been extensively studied in the past decades for its axiomatic properties and has received substantial attention from the multiagent systems community in recent years for its theoretical and computational aspects in algorithmic decision-making. However, these studies are often not sufficiently rich to capture the intricacies of human perception of fairness in the ambivalent nature of the real-world problems. We argue that not only fair solutions should be deemed desirable by social planners (designers), but they should be governed by human and societal cognition, consider perceived outcomes based on human judgement, and be verifiable. We discuss how achieving this goal requires a broad transdisciplinary approach ranging from computing and AI to behavioral economics and human-AI interaction. In doing so, we identify shortcomings and long-term challenges of the current literature of fair division, describe recent efforts in addressing them, and more importantly, highlight a series of open research directions.
• Abstract（参考訳）: 公正は集団意思決定において最も望ましい社会的原則の1つである。 過去数十年間、その公理的性質について広く研究され、アルゴリズム決定における理論的・計算的な側面から、近年、マルチエージェントシステムコミュニティからかなりの注目を集めている。 しかし、これらの研究はしばしば、現実世界の問題の曖昧な性質における人間の公正性に対する認識の複雑さを捉えるのに十分ではない。 我々は、公正な解決策は、社会的プランナー(設計者)によって望ましいものとみなすだけでなく、人間と社会的認知によって支配され、人間の判断に基づいて認識された結果が検討され、検証可能であるべきであると論じる。 この目標を達成するには、コンピューティングやAIから行動経済学、人間とAIの相互作用まで幅広い学際的なアプローチが必要である。 その際,現在のフェア・ディビジョン文学の欠点と長期的な課題を特定し,最近の取り組みを解説し,さらに重要なこととして,一連のオープン・リサーチの方向性を強調する。

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