論文の概要: Don't Kill the Baby: The Case for AI in Arbitration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11608v1
• Date: Wed, 21 Aug 2024 13:34:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-22 16:57:19.927219
• Title: Don't Kill the Baby: The Case for AI in Arbitration
• Title（参考訳）: 赤ちゃんを殺すな - 仲裁中のAIを例に
• Authors: Michael Broyde, Yiyang Mei,
• Abstract要約: 連邦航空局(FAA)は、従来の予約にもかかわらず、当事者がAIによる仲裁を契約的に選択することを許可していると論じている。 仲裁におけるAIの使用を提唱することで、契約上の自律性を尊重することの重要性を強調している。 最終的には、仲裁におけるAIに対するバランスの取れたオープンなアプローチを求め、紛争解決の効率性、公平性、柔軟性を高める可能性を認識している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Since the introduction of Generative AI (GenAI) in 2022, its ability to simulate human intelligence and generate content has sparked both enthusiasm and concern. While much criticism focuses on AI's potential to perpetuate bias, create emotional dissonance, displace jobs, and raise ethical questions, these concerns often overlook the practical benefits of AI, particularly in legal contexts. This article examines the integration of AI into arbitration, arguing that the Federal Arbitration Act (FAA) allows parties to contractually choose AI-driven arbitration, despite traditional reservations. The article makes three key contributions: (1) It shifts the focus from debates over AI's personhood to the practical aspects of incorporating AI into arbitration, asserting that AI can effectively serve as an arbitrator if both parties agree; (2) It positions arbitration as an ideal starting point for broader AI adoption in the legal field, given its flexibility and the autonomy it grants parties to define their standards of fairness; and (3) It outlines future research directions, emphasizing the importance of empirically comparing AI and human arbitration, which could lead to the development of distinct systems. By advocating for the use of AI in arbitration, this article underscores the importance of respecting contractual autonomy and creating an environment that allows AI's potential to be fully realized. Drawing on the insights of Judge Richard Posner, the article argues that the ethical obligations of AI in arbitration should be understood within the context of its technological strengths and the voluntary nature of arbitration agreements. Ultimately, it calls for a balanced, open-minded approach to AI in arbitration, recognizing its potential to enhance the efficiency, fairness, and flexibility of dispute resolution
• Abstract（参考訳）: 2022年にGenerative AI(GenAI)が導入されて以来、人間のインテリジェンスをシミュレートし、コンテンツを生成する能力は熱意と関心を喚起している。 多くの批判は、AIがバイアスを持続し、感情的不協和を生じ、仕事を捨て、倫理的疑問を提起する可能性に焦点を当てているが、これらの懸念は、特に法的文脈において、AIの実践的な利点を見落としていることが多い。 本稿では、AIの仲裁への統合について検討し、連邦仲裁法(FAA)により、従来の予約にもかかわらず、当事者がAI駆動仲裁を契約的に選択できると主張している。 この論文は、AIの人格に関する議論から、AIを仲裁に取り入れる実践的な側面へと焦点を移し、両者が同意すればAIが効果的な仲裁役を担えると主張する、そして、その柔軟性と自律性を前提として、法分野におけるより広いAI採用の理想的な出発点として仲裁を位置づける、そして(3)AIと人間の仲裁を実証的に比較することの重要性を強調し、将来の研究の方向性を概説する。 仲裁におけるAIの使用を提唱することで、契約上の自律性への敬意と、AIの可能性を完全に実現可能な環境の構築の重要性を強調します。 この論文は、リチャード・ポズナー判事の洞察に基づいて、仲裁におけるAIの倫理的義務は、技術的強みと仲裁契約の自発的な性質の文脈で理解されるべきであると主張している。 最終的に同社は、仲裁におけるAIに対するバランスの取れたオープンなアプローチを要求し、紛争解決の効率性、公正性、柔軟性を高める可能性を認識している。

関連論文リスト

• Using AI Alignment Theory to understand the potential pitfalls of regulatory frameworks [55.2480439325792]
  本稿では、欧州連合の人工知能法(EU AI法)を批判的に検討する。 人工知能における技術的アライメントの潜在的な落とし穴に焦点を当てたアライメント理論(AT)研究からの洞察を利用する。 これらの概念をEU AI Actに適用すると、潜在的な脆弱性と規制を改善するための領域が明らかになる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:38:38Z)
• Commercial AI, Conflict, and Moral Responsibility: A theoretical analysis and practical approach to the moral responsibilities associated with dual-use AI technology [2.050345881732981]
  AIシステムのライフサイクルに関わるステークホルダは、合理的に予測可能なシステムの利用に対して道徳的に責任がある、と私たちは主張する。 我々は、市民AIの開発者が道徳的責任を軽減できるように、技術的に実現可能な3つのアクションを提示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T18:09:45Z)
• Towards Responsible AI in Banking: Addressing Bias for Fair Decision-Making [69.44075077934914]
  責任AI(Responsible AI)は、企業文化の発展におけるバイアスに対処する重要な性質を強調している。 この論文は、バイアスを理解すること、バイアスを緩和すること、バイアスを説明することの3つの基本的な柱に基づいて構成されている。 オープンソースの原則に従って、アクセス可能なPythonパッケージとして、Bias On DemandとFairViewをリリースしました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-13T14:07:09Z)
• Fairness in AI and Its Long-Term Implications on Society [68.8204255655161]
  AIフェアネスを詳しく見て、AIフェアネスの欠如が、時間の経過とともにバイアスの深化につながるかを分析します。 偏りのあるモデルが特定のグループに対してよりネガティブな現実的な結果をもたらすかについて議論する。 問題が続くと、他のリスクとの相互作用によって強化され、社会不安という形で社会に深刻な影響を及ぼす可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-16T11:22:59Z)
• Aligning Artificial Intelligence with Humans through Public Policy [0.0]
  このエッセイは、下流のタスクに活用可能なポリシーデータの構造を学ぶAIの研究の概要を概説する。 これはAIとポリシーの"理解"フェーズを表していると私たちは考えていますが、AIを整合させるために人的価値の重要な源としてポリシーを活用するには、"理解"ポリシーが必要です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-25T21:31:14Z)
• Fairness in Agreement With European Values: An Interdisciplinary Perspective on AI Regulation [61.77881142275982]
  この学際的立場の論文は、AIにおける公平性と差別に関する様々な懸念を考察し、AI規制がそれらにどう対処するかについて議論する。 私たちはまず、法律、(AI)産業、社会技術、そして(道徳)哲学のレンズを通して、AIと公正性に注目し、様々な視点を提示します。 我々は、AI公正性の懸念の観点から、AI法の取り組みを成功に導くために、AIレギュレーションが果たす役割を特定し、提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-08T12:32:08Z)
• Relational Artificial Intelligence [5.5586788751870175]
  AIは伝統的に合理的な意思決定と結びついているが、すべての面においてAIの社会的影響を理解し、形作るためには、リレーショナルな視点が必要である。 AIに対する合理的なアプローチでは、計算アルゴリズムが人間の介入から独立して意思決定を推進し、バイアスと排除をもたらすことが示されている。 物事のリレーショナルな性質に焦点を当てたリレーショナルアプローチは、AIの倫理的、法的、社会的、文化的、環境的な影響を扱うために必要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-04T15:29:57Z)
• Cybertrust: From Explainable to Actionable and Interpretable AI (AI2) [58.981120701284816]
  Actionable and Interpretable AI (AI2)は、AIレコメンデーションにユーザの信頼度を明確に定量化し視覚化する。 これにより、AIシステムの予測を調べてテストすることで、システムの意思決定に対する信頼の基盤を確立することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-26T18:53:09Z)
• Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
  近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。 倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。 このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-25T22:31:55Z)
• AI loyalty: A New Paradigm for Aligning Stakeholder Interests [0.0]
  我々は、AI倫理における他の重要な価値と共に、技術設計プロセスにおいてAIの忠誠心が考慮されるべきであると主張する。 我々は、将来のAIシステムにAI忠誠を組み込むための様々なメカニズムについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-24T23:55:59Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。