論文の概要: A Collaborative, Human-Centred Taxonomy of AI, Algorithmic, and Automation Harms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.01294v2
• Date: Sat, 09 Nov 2024 12:00:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:06:34.370665
• Title: A Collaborative, Human-Centred Taxonomy of AI, Algorithmic, and Automation Harms
• Title（参考訳）: AI、アルゴリズム、自動化の協調的、人間中心の分類法
• Authors: Gavin Abercrombie, Djalel Benbouzid, Paolo Giudici, Delaram Golpayegani, Julio Hernandez, Pierre Noro, Harshvardhan Pandit, Eva Paraschou, Charlie Pownall, Jyoti Prajapati, Mark A. Sayre, Ushnish Sengupta, Arthit Suriyawongkul, Ruby Thelot, Sofia Vei, Laura Waltersdorfer,
• Abstract要約: 本稿では、AI、アルゴリズム、自動化の有害性について、協調的で人間中心の分類について紹介する。 我々は、既存のものは価値はあるが、狭く、不明瞭であり、しばしば一般大衆のニーズを見落としていると論じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.411037855204708
• License:
• Abstract: This paper introduces a collaborative, human-centred taxonomy of AI, algorithmic and automation harms. We argue that existing taxonomies, while valuable, can be narrow, unclear, typically cater to practitioners and government, and often overlook the needs of the wider public. Drawing on existing taxonomies and a large repository of documented incidents, we propose a taxonomy that is clear and understandable to a broad set of audiences, as well as being flexible, extensible, and interoperable. Through iterative refinement with topic experts and crowdsourced annotation testing, we propose a taxonomy that can serve as a powerful tool for civil society organisations, educators, policymakers, product teams and the general public. By fostering a greater understanding of the real-world harms of AI and related technologies, we aim to increase understanding, empower NGOs and individuals to identify and report violations, inform policy discussions, and encourage responsible technology development and deployment.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、AI、アルゴリズム、自動化の有害性について、協調的、人間中心の分類について紹介する。 我々は、既存の分類学は価値はあるものの、狭く、不明瞭であり、通常は実践者や政府にとって必要であり、しばしば一般大衆のニーズを見落としていると論じている。 既存の分類学と文書化されたインシデントの大きなリポジトリを参考に,幅広いオーディエンスに対して明確かつ理解可能な分類法を提案し,柔軟性,拡張性,相互運用性を示した。 トピックの専門家による反復的な改善とクラウドソースによるアノテーションテストを通じて,我々は市民社会の組織,教育者,政策立案者,製品チーム,一般大衆の強力なツールとして機能する分類法を提案する。 AIとその関連技術の現実世界の害に対する理解を深めることにより、私たちは理解を高め、NGOや個人に違反を特定し報告させ、政策に関する議論を伝え、責任ある技術開発とデプロイメントを促進することを目指しています。

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