論文の概要: Causality Is Key to Understand and Balance Multiple Goals in Trustworthy ML and Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.21123v1
• Date: Fri, 28 Feb 2025 14:57:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-03 13:43:22.149405
• Title: Causality Is Key to Understand and Balance Multiple Goals in Trustworthy ML and Foundation Models
• Title（参考訳）: 信頼できるMLとファンデーションモデルにおける複数の目標の理解とバランスの鍵は因果性にある
• Authors: Ruta Binkyte, Ivaxi Sheth, Zhijing Jin, Muhammad Havaei, Bernhardt Schölkopf, Mario Fritz,
• Abstract要約: 本稿では,機械学習への因果的手法の統合を提唱し,信頼に値するMLの重要な原則間のトレードオフをナビゲートする。 我々は、信頼できるMLと基礎モデルの両方において、複数の競合する目標のバランスをとるためには、因果的アプローチが不可欠であると主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.49366366712301
• License:
• Abstract: Ensuring trustworthiness in machine learning (ML) systems is crucial as they become increasingly embedded in high-stakes domains. This paper advocates for the integration of causal methods into machine learning to navigate the trade-offs among key principles of trustworthy ML, including fairness, privacy, robustness, accuracy, and explainability. While these objectives should ideally be satisfied simultaneously, they are often addressed in isolation, leading to conflicts and suboptimal solutions. Drawing on existing applications of causality in ML that successfully align goals such as fairness and accuracy or privacy and robustness, this paper argues that a causal approach is essential for balancing multiple competing objectives in both trustworthy ML and foundation models. Beyond highlighting these trade-offs, we examine how causality can be practically integrated into ML and foundation models, offering solutions to enhance their reliability and interpretability. Finally, we discuss the challenges, limitations, and opportunities in adopting causal frameworks, paving the way for more accountable and ethically sound AI systems.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)システムにおける信頼性の確保は、ハイテイクなドメインにますます組み込まれているため、極めて重要である。 本稿では、公正性、プライバシ、堅牢性、正確性、説明可能性など、信頼できるMLの主要な原則間のトレードオフをナビゲートするための機械学習への因果的手法の統合を提唱する。 これらの目的は理想的には同時に満たされるべきであるが、しばしば孤立して対処され、対立や準最適解につながる。 本稿では,MLにおける因果関係の既存の応用を,公正性や正確性,プライバシ,ロバスト性といった目標の整合性を図った上で,信頼性の高いMLとファンデーションモデルの両方において,競合する複数の目標のバランスをとる上で,因果的アプローチが不可欠であることを論じる。 これらのトレードオフを強調することに加えて、どのように因果関係をMLや基礎モデルに統合し、信頼性と解釈可能性を高めるソリューションを提供するかを検討する。 最後に、因果的フレームワークを採用する際の課題、制限、機会について議論し、より説明責任と倫理的に健全なAIシステムへの道を開く。

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