論文の概要: Machine Learning Should Maximize Welfare, Not (Only) Accuracy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11981v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 16:22:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:17:21.436213
• Title: Machine Learning Should Maximize Welfare, Not (Only) Accuracy
• Title（参考訳）: 機械学習は(完全に)正確ではなく、福祉を最大化するべきだ
• Authors: Nir Rosenfeld, Haifeng Xu,
• Abstract要約: 我々は、現在機械学習が欠落しており、社会福祉の適切な概念を取り入れることで、多くのものを得ることができると論じている。 予測を処分するのではなく,この機械学習を社会福祉の促進に活用することを目指す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.42518176927683
• License:
• Abstract: Decades of research in machine learning have given us powerful tools for making accurate predictions. But when used in social settings and on human inputs, better accuracy does not immediately translate to better social outcomes. This may not be surprising given that conventional learning frameworks are not designed to express societal preferences -- let alone promote them. This position paper argues that machine learning is currently missing, and can gain much from incorporating, a proper notion of social welfare. The field of welfare economics asks: how should we allocate limited resources to self-interested agents in a way that maximizes social benefit? We argue that this perspective applies to many modern applications of machine learning in social contexts, and advocate for its adoption. Rather than disposing of prediction, we aim to leverage this forte of machine learning for promoting social welfare. We demonstrate this idea by proposing a conceptual framework that gradually transitions from accuracy maximization (with awareness to welfare) to welfare maximization (via accurate prediction). We detail applications and use-cases for which our framework can be effective, identify technical challenges and practical opportunities, and highlight future avenues worth pursuing.
• Abstract（参考訳）: 機械学習の研究は、正確な予測を行うための強力なツールを与えてくれました。 しかし、社会的設定や人間の入力で使われる場合、より正確さはすぐに社会的な結果に変換されない。 従来の学習フレームワークが社会的嗜好を表現するように設計されていないことを考えると、これは驚くことではないかもしれない。 このポジションペーパーは、機械学習が現在欠落しており、社会福祉の適切な概念を取り入れることで、多くを得ることができると主張している。 福祉経済学の分野は、社会的利益を最大化するために、どのように限られた資源を利害関係者に割り当てるべきなのか? この観点は、社会的文脈における機械学習の現代の多くの応用に適用され、その採用を提唱する。 予測を処分するのではなく,この機械学習を社会福祉の促進に活用することを目指す。 この考え方は, 精度の最大化(福祉意識を伴う)から福祉の最大化(正確な予測による)へと徐々に移行する概念的枠組みを提案することによって実証される。 当社のフレームワークが効果的であるアプリケーションとユースケースを詳述し、技術的課題と実践的な機会を特定し、追求する価値のある将来的な方法を強調します。

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