論文の概要: Rolling in the deep of cognitive and AI biases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21202v1
• Date: Tue, 30 Jul 2024 21:34:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-01 19:14:52.993383
• Title: Rolling in the deep of cognitive and AI biases
• Title（参考訳）: 認知とAIバイアスの深部におけるロールイン
• Authors: Athena Vakali, Nicoleta Tantalaki,
• Abstract要約: 我々は、AIが設計、開発、デプロイされる状況とは切り離せない社会技術システムとして理解する必要があると論じる。 我々は、人間の認知バイアスがAIフェアネスの概観の中核となる急進的な新しい方法論に従うことで、この問題に対処する。 我々は、人間にAIバイアスを正当化する新しいマッピングを導入し、関連する公正度と相互依存を検出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.556153237434314
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Nowadays, we delegate many of our decisions to Artificial Intelligence (AI) that acts either in solo or as a human companion in decisions made to support several sensitive domains, like healthcare, financial services and law enforcement. AI systems, even carefully designed to be fair, are heavily criticized for delivering misjudged and discriminated outcomes against individuals and groups. Numerous work on AI algorithmic fairness is devoted on Machine Learning pipelines which address biases and quantify fairness under a pure computational view. However, the continuous unfair and unjust AI outcomes, indicate that there is urgent need to understand AI as a sociotechnical system, inseparable from the conditions in which it is designed, developed and deployed. Although, the synergy of humans and machines seems imperative to make AI work, the significant impact of human and societal factors on AI bias is currently overlooked. We address this critical issue by following a radical new methodology under which human cognitive biases become core entities in our AI fairness overview. Inspired by the cognitive science definition and taxonomy of human heuristics, we identify how harmful human actions influence the overall AI lifecycle, and reveal human to AI biases hidden pathways. We introduce a new mapping, which justifies the human heuristics to AI biases reflections and we detect relevant fairness intensities and inter-dependencies. We envision that this approach will contribute in revisiting AI fairness under deeper human-centric case studies, revealing hidden biases cause and effects.
• Abstract（参考訳）: 今日では、医療、金融サービス、法執行機関など、いくつかの機密性の高いドメインをサポートするための決定において、単独または人間の仲間として行動する人工知能(AI)に、私たちの決定の多くを委譲しています。 公平にデザインされたAIシステムは、個人やグループに対して誤った判断と差別された結果をもたらすことで、非常に批判されている。 AIアルゴリズムの公正性に関する多くの研究は、バイアスに対処し、純粋な計算ビューの下で公正性を定量化する機械学習パイプラインに費やされている。 しかし、継続的な不公平で不公平なAIの結果は、AIが設計、開発、デプロイされる状況と区別できない社会技術システムとして理解する必要があることを示唆している。 人間と機械のシナジーは、AIを機能させるのに欠かせないように見えるが、人間と社会的要因がAIバイアスに与える影響は、現在見過ごされている。 我々は、人間の認知バイアスがAIフェアネスの概観の中核となる急進的な新しい方法論に従うことで、この問題に対処する。 人間のヒューリスティックの認知科学の定義と分類に触発されて、人間の有害な行動がAI全体のライフサイクルにどのように影響するかを特定し、人間のAIに対するバイアスが隠された経路を明らかにする。 我々は、人間のヒューリスティックをAIバイアスの反射に正当化する新しいマッピングを導入し、関連する公正な強度と相互依存を検出する。 このアプローチは、より深い人間中心のケーススタディの下でAIフェアネスを再考し、隠れたバイアスの原因と影響を明らかにするのに役立ちます。

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