Fugu-MT 論文翻訳(概要): Trustworthy human-centric based Automated Decision-Making Systems

論文の概要: Trustworthy human-centric based Automated Decision-Making Systems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.06161v1
Date: Fri, 22 Dec 2023 11:02:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-22 12:51:03.986685
Title: Trustworthy human-centric based Automated Decision-Making Systems
Title（参考訳）: 信頼できる人間中心型自動意思決定システム
Authors: Marcelino Cabrera and Carlos Cruz and Pavel Novoa-Hern\'andez and David A. Pelta and Jos\'e Luis Verdegay
Abstract要約: 自動意思決定システム(ADS: Automated Decision-Making Systems)は、様々な分野、活動、職業に普及し、性能を高めている。本研究では, デジタル化, デジタルトランスフォーメーション, ADS の現代社会と将来の文脈における活用に関連する, 意味, 差別, 倫理的考察について, 徹底的に検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7048747239308888
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Automated Decision-Making Systems (ADS) have become pervasive across various fields, activities, and occupations, to enhance performance. However, this widespread adoption introduces potential risks, including the misuse of ADS. Such misuse may manifest when ADS is employed in situations where it is unnecessary or when essential requirements, conditions, and terms are overlooked, leading to unintended consequences. This research paper presents a thorough examination of the implications, distinctions, and ethical considerations associated with digitalization, digital transformation, and the utilization of ADS in contemporary society and future contexts. Emphasis is placed on the imperative need for regulation, transparency, and ethical conduct in the deployment of ADS.
Abstract（参考訳）: 自動意思決定システム(ADS: Automated Decision-Making Systems)は、様々な分野、活動、職業に普及し、性能を高めている。しかし、この普及はADSの誤用を含む潜在的なリスクをもたらす。このような誤用は、ADSが不必要である場合や、必須条件、条件、条件が見過ごされている場合に現れ、意図しない結果をもたらす。本研究では, デジタル化, デジタルトランスフォーメーション, ADS の現代社会と将来の文脈における活用に関連する意味, 差別, 倫理的考察について, 徹底的に検討する。 ADSの展開において、規制、透明性、倫理的行動の強制的な要求に重点を置いている。

関連論文リスト

Persuasion with Large Language Models: a Survey [49.86930318312291]
大規模言語モデル (LLM) は説得力のあるコミュニケーションに新たな破壊的可能性を生み出している。政治、マーケティング、公衆衛生、電子商取引、慈善事業などの分野では、LLMシステムズは既に人間レベルや超人的説得力を達成している。 LLMをベースとした説得の現在と将来の可能性は、倫理的・社会的リスクを著しく引き起こす可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-11T10:05:52Z)
How Could Generative AI Support Compliance with the EU AI Act? A Review for Safe Automated Driving Perception [4.075971633195745]
ディープニューラルネットワーク(DNN)は、自動運転車の知覚機能の中心となっている。 EU(EU)人工知能(AI)法は、AIシステムの厳格な規範と標準を確立することによって、これらの課題に対処することを目的としている。本稿では、DNNに基づく知覚システムに関するEU AI法から生じる要件を要約し、ADにおける既存の生成AIアプリケーションを体系的に分類する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-30T12:01:06Z)
Legitimate Power, Illegitimate Automation: The problem of ignoring legitimacy in automated decision systems [0.0]
機械学習と人工知能が自動意思決定システム(ADS)の普及を加速させたこの論文は、理論家はしばしば、公正性、正確性、専門性、あるいは効率性といった他の実体的価値と誤って正当性を区別していることを示している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-24T06:29:54Z)
Online Decision Mediation [72.80902932543474]
意思決定支援アシスタントを学習し、(好奇心)専門家の行動と(不完全)人間の行動の仲介役として機能することを検討する。臨床診断では、完全に自律的な機械行動は倫理的余裕を超えることが多い。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-28T05:59:43Z)
Causal Fairness Analysis [68.12191782657437]
意思決定設定における公平性の問題を理解し、モデル化し、潜在的に解決するためのフレームワークを導入します。我々のアプローチの主な洞察は、観測データに存在する格差の定量化と、基礎となる、しばしば観測されていない、因果的なメカニズムの収集を結びつけることである。本研究は,文献中の異なる基準間の関係を整理し,説明するための最初の体系的試みであるフェアネスマップにおいて,本研究の成果を左右するものである。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-23T01:06:34Z)
Appropriate Fairness Perceptions? On the Effectiveness of Explanations in Enabling People to Assess the Fairness of Automated Decision Systems [0.0]
効果的に説明するためには、基礎となるADSが公正である場合に限り、公平性に対する認識が増加するべきであると論じる。本研究は, 適切な公正感のデシプラタムを導入し, 評価のための新しい研究設計を提案し, 総合的な実験に向けての次のステップを概説する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-14T09:39:59Z)
Overcoming Failures of Imagination in AI Infused System Development and Deployment [71.9309995623067]
NeurIPS 2020は研究論文に「潜在的な悪用と失敗の結果」に関するインパクトステートメントを含むよう要求した。我々は、害の枠組みは文脈に適応し、潜在的な利害関係者、システム余裕、および最も広い意味での害を評価するための実行可能なプロキシを考える必要があると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-26T18:09:52Z)
A survey of algorithmic recourse: definitions, formulations, solutions, and prospects [24.615500469071183]
我々は、自動意思決定システムによって不当に扱われる個人に対して、説明とレコメンデーションを提供するアルゴリズムの講義に焦点をあてる。我々は、広範な文献レビューを行い、統一された定義、定式化、言論への解決策を提示することで、多くの著者の努力を一致させます。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-08T15:15:34Z)
Towards robust sensing for Autonomous Vehicles: An adversarial perspective [82.83630604517249]
結果として得られる決定が摂動に対して堅牢であることは、最も重要なことです。敵対的摂動は、意図的に環境や感覚測定の修正を施したものである。より安全なシステムの構築とデプロイには,センサーシステムの脆弱性を慎重に評価する必要がある。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-14T05:25:15Z)
The Visual Social Distancing Problem [99.69094590087408]
画像から個人間距離を自動的に推定する視覚ソーシャルディスタンシング問題を提案する。社会信号処理における過去の文献とVSDがどのように関連しているかを議論し、そのような問題を管理するために既存のコンピュータビジョン手法を用いているかを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-05-11T00:04:34Z)
The Risk to Population Health Equity Posed by Automated Decision Systems: A Narrative Review [0.0]
自動決定は個人や人口の健康に重大な影響を及ぼす。健康での使用による問題はすでに報告されている。健康における自動意思決定システムの使用は、既存の人口健康の不平等を悪化させる大きなリスクがある。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-18T06:52:47Z)

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。