論文の概要: AI for All: Identifying AI incidents Related to Diversity and Inclusion
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01438v1
- Date: Fri, 19 Jul 2024 08:54:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-19 05:08:47.986302
- Title: AI for All: Identifying AI incidents Related to Diversity and Inclusion
- Title（参考訳）: AI for All: 多様性と包摂性に関連するAIインシデントを特定する
- Authors: Rifat Ara Shams, Didar Zowghi, Muneera Bano,
- Abstract要約: 本研究では,AIインシデントデータベースを手動で解析することで,AIシステム内のD&I問題を特定し,理解する。
分析されたAIインシデントのほぼ半数は、人種、性別、年齢差別の顕著な優位性を持つD&Iに関連している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.364403920214549
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid expansion of Artificial Intelligence (AI) technologies has introduced both significant advancements and challenges, with diversity and inclusion (D&I) emerging as a critical concern. Addressing D&I in AI is essential to reduce biases and discrimination, enhance fairness, and prevent adverse societal impacts. Despite its importance, D&I considerations are often overlooked, resulting in incidents marked by built-in biases and ethical dilemmas. Analyzing AI incidents through a D&I lens is crucial for identifying causes of biases and developing strategies to mitigate them, ensuring fairer and more equitable AI technologies. However, systematic investigations of D&I-related AI incidents are scarce. This study addresses these challenges by identifying and understanding D&I issues within AI systems through a manual analysis of AI incident databases (AIID and AIAAIC). The research develops a decision tree to investigate D&I issues tied to AI incidents and populate a public repository of D&I-related AI incidents. The decision tree was validated through a card sorting exercise and focus group discussions. The research demonstrates that almost half of the analyzed AI incidents are related to D&I, with a notable predominance of racial, gender, and age discrimination. The decision tree and resulting public repository aim to foster further research and responsible AI practices, promoting the development of inclusive and equitable AI systems.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)技術の急速な拡張は、多様性と包摂性(D&I)が重要な懸念事項として現れ、大きな進歩と課題の両方をもたらした。
AIにおけるD&Iへの対応は、バイアスと差別を減らし、公平性を高め、社会的悪影響を防ぐために不可欠である。
その重要性にもかかわらず、D&Iの考慮はしばしば見落とされ、結果として、内蔵バイアスと倫理的ジレンマが特徴である。
D&Iレンズを通じてAIインシデントを分析することは、バイアスの原因を特定し、それらを緩和し、より公平で公平なAI技術を確保するための戦略を開発するために不可欠である。
しかし、D&I関連のAIインシデントに関する体系的な調査は少ない。
本研究では,AIインシデントデータベース(AIID,AIAAIC)を手動で解析することで,AIシステム内のD&I問題を特定し,理解することで,これらの課題に対処する。
この研究は、AIインシデントに関連するD&I問題を調査し、D&I関連のAIインシデントを公開リポジトリに配置する決定ツリーを開発する。
決定木はカードソートとグループディスカッションで検証された。
この研究は、分析されたAIインシデントのほぼ半数が、人種、性別、年齢差別の顕著な優位性を持つD&Iに関連していることを示している。
決定ツリーと結果の公開リポジトリは、さらなる研究と責任あるAIプラクティスを促進し、包括的で公平なAIシステムの開発を促進することを目的としている。
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