超越公平性度量：实践中伦理 AI 的障碍与挑战
机器学习
2021-08-16 v1 人工智能
计算机与社会
摘要
我们回顾了在当代工业与社会应用规模上构建和部署伦理 AI 的实际挑战。除了作为学术研究通常关注的纯技术关切外，不一致的监管压力、冲突的业务目标、数据质量问题、开发流程、系统集成实践以及部署规模等操作挑战共同催生了新的伦理风险。由这些实际考量产生的此类伦理关切未被现有研究成果充分解决。我们主张，在 AI 系统的开发与部署中对伦理进行整体性考量，对于在实践中构建伦理 AI 是必要的，并呼吁研究人员在评估伦理风险时考虑 AI 系统的完整操作语境。
引用
@article{arxiv.2108.06217,
title = {Beyond Fairness Metrics: Roadblocks and Challenges for Ethical AI in Practice},
author = {Jiahao Chen and Victor Storchan and Eren Kurshan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.06217},
year = {2021}
}
备注
6 pages; presented at ACM SIGKDD Workshop on Machine Learning in Finance (KDD-MLF) 2021