論文の概要: The Multiple Dimensions of Spuriousness in Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.04696v2
• Date: Mon, 11 Nov 2024 10:38:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:11:39.487841
• Title: The Multiple Dimensions of Spuriousness in Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習におけるスプリアネスの多次元化
• Authors: Samuel J. Bell, Skyler Wang,
• Abstract要約: データからの相関学習は、今日の機械学習(ML)と人工知能(AI)研究の基礎となる。 このようなアプローチは、ビッグデータコーパス内のパターン付き関係の自動発見を可能にするが、意図しない相関が捕捉された場合、障害モードの影響を受けやすい。 この脆弱性は、しばしば、パフォーマンス、公平性、堅牢性をモデル化する障害として批判される、急進性の尋問への関心を拡大した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.475875199871536
• License:
• Abstract: Learning correlations from data forms the foundation of today's machine learning (ML) and artificial intelligence (AI) research. While such an approach enables the automatic discovery of patterned relationships within big data corpora, it is susceptible to failure modes when unintended correlations are captured. This vulnerability has expanded interest in interrogating spuriousness, often critiqued as an impediment to model performance, fairness, and robustness. In this article, we trace deviations from the conventional definition of statistical spuriousness-which denotes a non-causal observation arising from either coincidence or confounding variables-to articulate how ML researchers make sense of spuriousness in practice. Drawing on a broad survey of ML literature, we conceptualize the "multiple dimensions of spuriousness," encompassing: relevance ("Models should only use correlations that are relevant to the task."), generalizability ("Models should only use correlations that generalize to unseen data"), human-likeness ("Models should only use correlations that a human would use to perform the same task"), and harmfulness ("Models should only use correlations that are not harmful"). These dimensions demonstrate that ML spuriousness goes beyond the causal/non-causal dichotomy and that the disparate interpretative paths researchers choose could meaningfully influence the trajectory of ML development. By underscoring how a fundamental problem in ML is contingently negotiated in research contexts, we contribute to ongoing debates about responsible practices in AI development.
• Abstract（参考訳）: データからの相関学習は、今日の機械学習(ML)と人工知能(AI)研究の基礎となる。 このようなアプローチは、ビッグデータコーパス内のパターン付き関係の自動発見を可能にするが、意図しない相関が捕捉された場合、障害モードの影響を受けやすい。 この脆弱性は、しばしば、パフォーマンス、公平性、堅牢性をモデル化する障害として批判される、急進性の尋問への関心を拡大した。 本稿では,従来の統計的突発性の定義から逸脱をたどる。これは,偶然あるいは相反する変数から生じる非因果的観察を示すもので,ML研究者が実際に突発性を理解する方法を明確にするものである。 ML文献の広範な調査に基づいて、関係性(モデルではタスクに関連する相関式のみを使用する)、一般化可能性(モデルでは、目に見えないデータに一般化する相関式のみを使用する)、人間類似性(モデルでは、人間が同じタスクを実行するために使用する相関式のみを使用する)、有害性(モデルでは、有害でない相関式のみを使用する)を概念化した。 これらの次元は、MLの突発性は因果性/非因果性二分法を超えており、研究者が選択した異なる解釈経路がML発達の軌跡に有意に影響を及ぼすことを示した。 機械学習の根本的問題が研究の文脈でどのように交渉されているかを説明することによって、AI開発における責任ある実践に関する継続的な議論に貢献する。

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