論文の概要: Fairness in Multi-Agent AI: A Unified Framework for Ethical and Equitable Autonomous Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07254v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 04:42:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:10:22.453979
• Title: Fairness in Multi-Agent AI: A Unified Framework for Ethical and Equitable Autonomous Systems
• Title（参考訳）: マルチエージェントAIの公正性:倫理的かつ等価な自律システムのための統一フレームワーク
• Authors: Rajesh Ranjan, Shailja Gupta, Surya Narayan Singh,
• Abstract要約: 本稿では,公正性をエージェント相互作用の動的,創発的特性として扱う新しい枠組みを提案する。 この枠組みは、公正な制約、バイアス軽減戦略、および自律的なエージェント行動と社会的価値を整合させるインセンティブメカニズムを統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Ensuring fairness in decentralized multi-agent systems presents significant challenges due to emergent biases, systemic inefficiencies, and conflicting agent incentives. This paper provides a comprehensive survey of fairness in multi-agent AI, introducing a novel framework where fairness is treated as a dynamic, emergent property of agent interactions. The framework integrates fairness constraints, bias mitigation strategies, and incentive mechanisms to align autonomous agent behaviors with societal values while balancing efficiency and robustness. Through empirical validation, we demonstrate that incorporating fairness constraints results in more equitable decision-making. This work bridges the gap between AI ethics and system design, offering a foundation for accountable, transparent, and socially responsible multi-agent AI systems.
• Abstract（参考訳）: 分散マルチエージェントシステムにおける公平性を保証することは、創発的バイアス、システム的非効率性、および競合するエージェントインセンティブによる重大な課題を示す。 本稿では,マルチエージェントAIにおけるフェアネスの包括的調査を行い,エージェントインタラクションの動的・創発的特性としてフェアネスが扱われる新しい枠組みを提案する。 このフレームワークは公正性の制約、バイアス軽減戦略、およびインセンティブメカニズムを統合し、効率性と堅牢性のバランスを保ちながら、自律的なエージェントの振る舞いを社会的価値と整合させる。 実証的な検証を通じて、公正性の制約を組み込むことにより、より公平な意思決定が可能になることを示す。 この作業はAI倫理とシステム設計のギャップを埋め、説明責任、透明性、社会的責任を持つマルチエージェントAIシステムの基礎を提供する。

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