論文の概要: Pluralistic Alignment Over Time
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10654v1
- Date: Sat, 16 Nov 2024 01:23:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-19 14:36:25.880672
- Title: Pluralistic Alignment Over Time
- Title(参考訳): 時間的多元的アライメント
- Authors: Toryn Q. Klassen, Parand A. Alamdari, Sheila A. McIlraith,
- Abstract要約: 我々は、利害関係者の満足度の変化と、潜在的に時間的に拡張された嗜好を含む時間的側面の考察を提唱する。
時間的公正性を評価するための最近のアプローチは、時間的多元性アライメント(時間的多元性)という新しい形式にどのように適用できるかを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.627069428503315
- License:
- Abstract: If an AI system makes decisions over time, how should we evaluate how aligned it is with a group of stakeholders (who may have conflicting values and preferences)? In this position paper, we advocate for consideration of temporal aspects including stakeholders' changing levels of satisfaction and their possibly temporally extended preferences. We suggest how a recent approach to evaluating fairness over time could be applied to a new form of pluralistic alignment: temporal pluralism, where the AI system reflects different stakeholders' values at different times.
- Abstract(参考訳): 時間が経つにつれてAIシステムが決定を下す場合、利害関係者(価値と嗜好に相反する可能性がある)のグループとの整合性を評価するには、どうすればよいのか?
本論文では,利害関係者の満足度の変化や,時間的嗜好の延長など,時間的側面の考察を提唱する。
本稿では,AIシステムが異なる時間における利害関係者の価値観を反映する時間的多元性(temporal Multipleism)という,多元的アライメントの新たな形態に,時間的公正性を評価する最近のアプローチを適用する方法を提案する。
関連論文リスト
- Democratizing Reward Design for Personal and Representative Value-Alignment [10.1630183955549]
本稿では,対話型対話アライメント(Interactive-Reflective Dialogue Alignment)について紹介する。
本システムは,言語モデルに基づく嗜好誘導を通じて個々の価値定義を学習し,パーソナライズされた報酬モデルを構築する。
本研究は, 価値整合行動の多様な定義を示し, システムによって各人の独自の理解を正確に捉えることができることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-29T16:37:01Z) - Beyond Preferences in AI Alignment [15.878773061188516]
我々は、AIアライメントに対する優先主義的アプローチを特徴づけ、挑戦する。
人間の価値観の濃厚なセマンティックな内容が、嗜好がどのように捉えられていないかを示す。
我々は、AIシステムは、彼らの社会的役割に適した規範的基準に適合すべきであると主張する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-30T03:14:20Z) - Fairness in Algorithmic Recourse Through the Lens of Substantive
Equality of Opportunity [15.78130132380848]
アルゴリズムによる会話は、AIシステムとのインタラクションにおいて人に対してエージェンシーを与える手段として注目を集めている。
近年の研究では、個人の初期状況の違いにより、会話自体が不公平である可能性があることが示されている。
個人が行動するのに時間がかかるほど、設定が変更される可能性があるからだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-29T11:55:45Z) - Designing Long-term Group Fair Policies in Dynamical Systems [12.115106776644156]
本稿では,力学系におけるグループフェアネスの長期化を実現するための新しい枠組みを提案する。
我々のフレームワークは、長期にわたってシステムの標的となる公平な状態に収束する、時間に依存しないポリシーを特定できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-21T08:58:50Z) - Value Kaleidoscope: Engaging AI with Pluralistic Human Values, Rights, and Duties [68.66719970507273]
価値多元性とは、複数の正しい値が互いに緊張して保持されるという考え方である。
統計的学習者として、AIシステムはデフォルトで平均に適合する。
ValuePrismは、218kの値、権利、義務の大規模なデータセットで、31kの人間が記述した状況に関連付けられています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-02T01:24:59Z) - 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) - Perspectives on Large Language Models for Relevance Judgment [56.935731584323996]
大型言語モデル(LLM)は、関連判断を支援することができると主張している。
自動判定が検索システムの評価に確実に利用できるかどうかは不明である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-13T13:08:38Z) - 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) - Towards a multi-stakeholder value-based assessment framework for
algorithmic systems [76.79703106646967]
我々は、価値間の近さと緊張を可視化する価値に基づくアセスメントフレームワークを開発する。
我々は、幅広い利害関係者に評価と検討のプロセスを開放しつつ、それらの運用方法に関するガイドラインを提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-09T19:28:32Z) - Modeling Inter-Aspect Dependencies with a Non-temporal Mechanism for
Aspect-Based Sentiment Analysis [70.22725610210811]
アスペクト間の依存関係をモデル化することでABSAタスクを強化するための新しい非時間的メカニズムを提案する。
我々は、ABSAタスクにおけるよく知られたクラス不均衡の問題に注目し、適切に分類されたインスタンスに割り当てられた損失を下げて対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-12T08:50:09Z)
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。