Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

Công bằng dựa trên nỗ lực: Kết hợp khái niệm nỗ lực lấy con người làm trung tâm, dựa trên triết lý vào các chỉ số công bằng thuật toán

Created by
  • Haebom

Tác giả

Tín Nguyễn, Jiannan Xu, Zora Che, Phương-Anh Nguyễn-Lê, Rushil Dandamudi, Donald Braman, Furong Huang, Hal Daum e III, Zubin Jelveh

Phác thảo

Bài báo này đề xuất khái niệm Công bằng Nhận thức Nỗ lực (EaF), chỉ ra rằng các thước đo hiện có, chẳng hạn như bình đẳng nhân khẩu học, để đánh giá tính công bằng của các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) không tính đến mức độ nỗ lực mà cá nhân bỏ ra trong không gian đặc trưng đầu vào. EaF dựa trên khái niệm "lực", xem xét quỹ đạo thời gian và quán tính của các đặc trưng. Bên cạnh các nền tảng lý thuyết, chúng tôi trình bày (1) các thí nghiệm trên người đã được đăng ký trước, chứng minh rằng con người xem xét quỹ đạo thời gian của các đặc trưng nhiều hơn giá trị tổng hợp của chúng trong cả hai giai đoạn của quá trình đánh giá tính công bằng của cá nhân. Hơn nữa, chúng tôi trình bày một phương pháp để tính toán tính công bằng của cá nhân/nhóm nhận thức nỗ lực trong tư pháp hình sự và tài chính cá nhân. Nghiên cứu này cho phép các kiểm toán viên mô hình AI phát hiện và sửa chữa các quyết định không công bằng cho những cá nhân vẫn bị thiệt thòi mặc dù đã nỗ lực đáng kể để khắc phục bất lợi hệ thống.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Nhấn mạnh tầm quan trọng của nỗ lực trong việc đánh giá tính công bằng của AI và đưa ra góc nhìn mới khắc phục được những hạn chế của các chỉ số hiện có.
Trình bày cơ sở lý thuyết và cơ sở thực nghiệm để đánh giá tính công bằng khi xét đến nỗ lực.
Phát triển một phương pháp chứng minh tính ứng dụng thực tế trong tư pháp hình sự và tài chính cá nhân.
Cải thiện tính công bằng của các mô hình AI và cung cấp khả năng sửa chữa các quyết định không công bằng.
Limitations:
Thiếu sự rõ ràng và khả năng diễn giải chủ quan trong định nghĩa và phép đo lường “nỗ lực”.
Tính tổng quát của đường ống được đề xuất và khả năng áp dụng của nó vào nhiều tình huống khác nhau cần được xác minh.
Cần phải xem xét thêm về số lượng người tham gia và tính đại diện của mẫu trong các thử nghiệm trên con người.
Thiếu giải thích chi tiết về quá trình định lượng và tính toán khái niệm 'lực'.
👍