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Machine Learning Should Maximize Welfare, but Not by (Only) Maximizing Accuracy

Created by
  • Haebom

저자

Nir Rosenfeld, Haifeng Xu

개요

본 논문은 기계 학습의 사회적 유용성 증대를 위해 정확도 극대화에서 사회 후생 극대화로의 패러다임 전환을 주장한다. 기존의 기계 학습이 정확도 극대화에 초점을 맞춰 사회적 부작용을 초래할 수 있음을 지적하며, 사회 후생 경제학적 관점을 도입하여 제한된 자원을 효율적으로 배분하고 전체적인 이익을 극대화하는 기계 학습 프레임워크를 제시한다. 정확도 예측 능력을 활용하여 사회 후생을 극대화하는 구체적인 응용 사례와 기술적 과제, 실질적인 기회, 미래 연구 방향을 제시한다.

시사점, 한계점

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시사점:
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기계 학습의 사회적 책임에 대한 새로운 관점 제시: 단순한 정확도 극대화를 넘어 사회적 후생 증진에 기여하는 기계 학습의 가능성을 제시한다.
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사회 후생 경제학과 기계 학습의 융합: 두 분야의 통합을 통해 기계 학습의 사회적 영향력을 극대화할 수 있는 새로운 접근법을 제시한다.
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실질적인 응용 사례 제시: 사회 후생 극대화를 위한 기계 학습의 다양한 활용 방안을 제시함으로써 실제 구현 가능성을 높인다.
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한계점:
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개념적 프레임워크 제시에 그침: 구체적인 알고리즘이나 실험 결과가 부족하여 실제 적용 가능성에 대한 검증이 부족하다.
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사회 후생의 정의 및 측정 문제: 사회 후생을 정의하고 측정하는 데 있어 어려움과 주관성이 존재할 수 있다.
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기술적 과제 및 윤리적 문제: 사회 후생 극대화를 위한 기술적 장벽과 윤리적 문제에 대한 심층적인 논의가 부족하다.
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