socially responsible AI 算法：问题、目标与挑战
计算机与社会
2021-01-07 v1 机器学习
摘要
在当今时代，人们与社会对人工智能（AI）技术的依赖日益增强。AI 有潜力引领我们走向全人类繁荣的未来，同时也带来压迫与灾难的重大风险。近年来，关于是否应（重新）信任 AI 的讨论在产业界、学术界、医疗、服务业等诸多领域反复出现。技术专家与 AI 研究者有责任开发可信赖的 AI 系统，并以巨大努力回应，设计更具责任感的 AI 算法。然而，现有技术解决方案范围狭窄，主要面向评分或分类任务的算法，侧重公平性与非预期偏差。为建立 AI 与人类之间持久信任，我们认为关键在于超越算法公平，联结那些可能导致 AI 冷漠行为的主要 AI 维度。本综述提供“社会责任 AI 算法”的系统框架，旨在审视 AI 冷漠议题与社会责任 AI 算法之需，界定目标，并介绍达成这些目标的手段。我们进一步讨论如何借助该框架，通过保护、信息与预防/缓解来改善社会福祉。
引用
@article{arxiv.2101.02033,
title = {Boarding House Renting Price Prediction Using Deep Neural Network Regression on Mobile Apps},
author = {Malik Abdul Aziz and Fahmi Nurrahim and Prastyo Eko Susanto and Yurio Windiatmoko},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.02033},
year = {2021}
}
备注
10 pages, 14 figures, 3 tables, and pre-print paper