論文の概要: Achieving Socio-Economic Parity through the Lens of EU AI Act

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23056v1
• Date: Sat, 29 Mar 2025 12:27:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:37:29.817202
• Title: Achieving Socio-Economic Parity through the Lens of EU AI Act
• Title（参考訳）: EU AI法を通した社会経済的平等の実現
• Authors: Arjun Roy, Stavroula Rizuo, Symeon Papadopoulos, Eirini Ntoutsi,
• Abstract要約: 不公平な治療と差別は、AIシステムにおいて重要な倫理的関心事である。 最近のEU AI Actの導入は、AIイノベーションと投資の法的確実性を保証するための統一された法的枠組みを確立している。 本稿では、社会経済状態(SES)を取り入れた新たな公正概念である社会経済パリティ(SEP)を提案し、未成年集団に対する肯定的な行動を促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.550643687258738
• License:
• Abstract: Unfair treatment and discrimination are critical ethical concerns in AI systems, particularly as their adoption expands across diverse domains. Addressing these challenges, the recent introduction of the EU AI Act establishes a unified legal framework to ensure legal certainty for AI innovation and investment while safeguarding public interests, such as health, safety, fundamental rights, democracy, and the rule of law (Recital 8). The Act encourages stakeholders to initiate dialogue on existing AI fairness notions to address discriminatory outcomes of AI systems. However, these notions often overlook the critical role of Socio-Economic Status (SES), inadvertently perpetuating biases that favour the economically advantaged. This is concerning, given that principles of equalization advocate for equalizing resources or opportunities to mitigate disadvantages beyond an individual's control. While provisions for discrimination are laid down in the AI Act, specialized directions should be broadened, particularly in addressing economic disparities perpetuated by AI systems. In this work, we explore the limitations of popular AI fairness notions using a real-world dataset (Adult), highlighting their inability to address SES-driven disparities. To fill this gap, we propose a novel fairness notion, Socio-Economic Parity (SEP), which incorporates SES and promotes positive actions for underprivileged groups while accounting for factors within an individual's control, such as working hours, which can serve as a proxy for effort. We define a corresponding fairness measure and optimize a model constrained by SEP to demonstrate practical utility. Our results show the effectiveness of SEP in mitigating SES-driven biases. By analyzing the AI Act alongside our method, we lay a foundation for aligning AI fairness with SES factors while ensuring legal compliance.
• Abstract（参考訳）: 不公平な治療と差別は、AIシステムにおいて重要な倫理的関心事である。 これらの課題に対処するため、EU AI Actの最近の導入は、健康、安全、基本的権利、民主主義、法の支配といった公共の利益を保護しながら、AIイノベーションと投資の法的確実性を保証する統一された法的枠組みを確立している(リサイタル8)。 この法律は、ステークホルダーが既存のAIフェアネスの概念に関する対話を開始し、AIシステムの差別的な結果に対処することを奨励している。 しかしながら、これらの概念は、経済的に有利なバイアスを必然的に持続する社会経済状態(SES)の重要な役割をしばしば見落としている。 これは、平等化の原則が、個人の支配を越えて不利益を緩和する資源や機会を平等化することを主張するものである。 差別規定はAI法で規定されているが、特にAIシステムによる経済格差に対処するためには、特別な方向性を拡大する必要がある。 本研究では、実世界のデータセット(Adult)を用いて、人気のあるAIフェアネスの概念の限界を探求し、SES駆動の格差に対処できないことを強調する。 このギャップを埋めるために,SESを取り入れた新たな公正な概念であるSEP(Socio-Economic Parity)を提案する。 本稿では,SEPが制約するモデルの実用性を示すために,対応する公正度尺度を定義し,最適化する。 以上の結果から,SESによるバイアス軽減におけるSEPの有効性が示唆された。 当社の手法に沿ってAI法を解析することにより、法的コンプライアンスを確保しつつ、AI公正性とSES要因を整合させる基盤を築いた。

関連論文リスト

• The Fundamental Rights Impact Assessment (FRIA) in the AI Act: Roots, legal obligations and key elements for a model template [55.2480439325792]
  基本権利影響評価(FRIA)の理論的・方法論的検討における既存のギャップを埋めることを目的とする。 この記事では、FRIAのモデルテンプレートの主要なビルディングブロックについて概説する。 これは、AIが人権と完全に整合していることを保証するために、他の国家および国際規制イニシアチブの青写真として機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T11:55:55Z)
• Using AI Alignment Theory to understand the potential pitfalls of regulatory frameworks [55.2480439325792]
  本稿では、欧州連合の人工知能法(EU AI法)を批判的に検討する。 人工知能における技術的アライメントの潜在的な落とし穴に焦点を当てたアライメント理論(AT)研究からの洞察を利用する。 これらの概念をEU AI Actに適用すると、潜在的な脆弱性と規制を改善するための領域が明らかになる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-10T17:38:38Z)
• Implications of the AI Act for Non-Discrimination Law and Algorithmic Fairness [1.5029560229270191]
  AIにおける公平性というトピックは、ここ数年で意味のある議論を巻き起こした。 法的な見地からは、多くのオープンな疑問が残る。 AI法は、これらの2つのアプローチをブリッジする大きな一歩を踏み出すかもしれない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-29T09:54:09Z)
• Towards Responsible AI in Banking: Addressing Bias for Fair Decision-Making [69.44075077934914]
  責任AI(Responsible AI)は、企業文化の発展におけるバイアスに対処する重要な性質を強調している。 この論文は、バイアスを理解すること、バイアスを緩和すること、バイアスを説明することの3つの基本的な柱に基づいて構成されている。 オープンソースの原則に従って、アクセス可能なPythonパッケージとして、Bias On DemandとFairViewをリリースしました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-13T14:07:09Z)
• Beneficent Intelligence: A Capability Approach to Modeling Benefit, Assistance, and Associated Moral Failures through AI Systems [12.239090962956043]
  AI倫理に関する一般的な言説は、AIシステムが個人と対話する際に生じる多様な倫理的懸念を捉えるのに必要な言語や形式主義を欠いている。 本稿では、利害関係者に有意義な利益や援助を与えるために、AIシステムに必要な倫理的概念と権利のネットワークを定式化する枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-01T22:38:14Z)
• Causal Fairness for Outcome Control [68.12191782657437]
  本稿では,自動システムにおいて,公平かつ公平な結果変数を最適化することを目的とした,結果制御と呼ばれる特定の意思決定タスクについて検討する。 本稿では、まず因果レンズを通して利益の概念を分析し、特定の個人が肯定的な決定によってどれだけの利益を得られるかを明らかにする。 次に、保護された属性の影響を受けている可能性があることに留意し、これを分析するために使用できる因果的ツールを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T09:31:18Z)
• 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)
• 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)
• Voluntary safety commitments provide an escape from over-regulation in AI development [8.131948859165432]
  この研究は、ピアまたは機関による制裁による自発的なコミットメントが、社会的に有益な結果をもたらすことを初めて明らかにしている。 結果は、倫理的で責任あるAI技術開発プロセスを保証することを目的としたガバナンスと規制ポリシーの設計に直接関係しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-08T12:54:56Z)
• Enhanced well-being assessment as basis for the practical implementation of ethical and rights-based normative principles for AI [0.0]
  本稿では,自律・知能システムを対象とした健康影響評価フレームワークの実用化について述べる。 このプロセスは、AIシステムの影響を理解するための、人間中心のアルゴリズム支援アプローチを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-29T13:26:05Z)

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。