論文の概要: Context and Symmetry in Auditing: A Case Study of Skeleton Inference in Motion Capture

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.10194v1
• Date: Mon, 10 Aug 2026 20:12:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-12 19:14:45.803437
• Title: Context and Symmetry in Auditing: A Case Study of Skeleton Inference in Motion Capture
• Title（参考訳）: 聴覚における文脈と対称性--モーションキャプチャーにおける骨格推論を事例として
• Abstract要約: AI監査を実施するには、システムがどのように振る舞うかを特定し、実際のシステムの振る舞いを観察し記録する必要がある。 これは文脈監査(contextual audit)を通じて行うのが最善である、と我々は論じ、それを生成するプラクティスのコンテキスト内で測定を監査する方法として紹介する。 本研究では、文脈監査が、監査プロセスにおいて暗黙的な仮定の尋問を可能にし、監査者が根拠となる真実を明確化できるようにする方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.279749738323978
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Humans are increasingly expected to interact with AI systems that observe and make inferences about them - but do these systems actually work? A standard approach to answering this question is AI auditing. Conducting an AI audit requires identifying how a system behaves (i.e., determining what types of inputs to audit it with and then observing and documenting actual system behavior) and contrasting that with how a system should behave (i.e., determining what the nominal outputs of a system should look like). We argue that this is best done through a contextual audit, which we introduce as a method for auditing measurements within the context of the practices that produce them. We show how contextual auditing enables the interrogation of assumptions implicit in the audit process and allows auditors to be explicit about what serves as ground truth, which we define as verifiable measurements about the real world against which systems are evaluated. We outline how the concept of symmetry from science and technology studies can enable audits when ground truth is unknown, unknowable, or contested. Finally, to demonstrate how contextual and symmetric audits can be conducted in practice, we present a case study of skeleton inference in motion capture and propose areas suggested by our case study as particularly fruitful for future audits of motion capture systems.
• Abstract（参考訳）: 人間は、それらについて観察し、推論するAIシステムと対話することがますます期待されている。 この質問に答える標準的なアプローチは、AI監査である。 AI監査を行うには、システムがどのように振る舞うか(すなわち、システムと監査するための入力の種類を決定し、実際のシステム動作を観察し、文書化する)を特定し、システムがどのように振る舞うべきか(すなわち、システムの名目上の出力がどのようなものかを決定する)と対比する必要がある。 これは文脈監査(contextual audit)を通じて行うのが最善である、と我々は論じ、それを生成するプラクティスのコンテキスト内で測定を監査する方法として紹介する。 我々は,文脈監査が,監査プロセスにおいて暗黙の仮定を問うことを可能とし,また,監査者が根本的真理として機能するものを明確化することができることを示す。 科学と技術研究の対称性の概念が、基礎的真実が不明、不明、あるいは議論された場合に、どのように監査を可能にするのかを概説する。 最後に, 動作キャプチャにおける骨格推定の事例研究を行い, 将来的な動作キャプチャシステムの監査に有効な分野として, ケーススタディによって提案される領域を提案する。

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