Successful deployment of artificial intelligence (AI) in various settings has led to numerous positive outcomes for individuals and society. However, AI systems have also been shown to harm parts of the population due to biased predictions. We take a closer look at AI fairness and analyse how lack of AI fairness can lead to deepening of biases over time and act as a social stressor. If the issues persist, it could have undesirable long-term implications on society, reinforced by interactions with other risks. We examine current strategies for improving AI fairness, assess their limitations in terms of real-world deployment, and explore potential paths forward to ensure we reap AI's benefits without harming significant parts of the society.


翻译:在各种场景中AI的成功部署为个人和社会带来了许多积极的结果。然而,由于偏见的预测,AI系统也已经被证明对部分人群造成了伤害。我们着眼于AI的公平性,分析缺乏AI公平性如何会导致随着时间的推移偏见加深,并作为社会压力因素。如果这些问题在持续存在,就可能对社会产生不良的长期影响,并与其他风险相互作用。我们检查了当前改善AI公平性的策略,并评估了它们在实际部署方面的局限性,探讨了确保我们在不伤害社会的重要部分的情况下获得AI好处的潜在路径。

0
下载
关闭预览

相关内容

【ICDM 2022教程】图挖掘中的公平性:度量、算法和应用
专知会员服务
27+阅读 · 2022年12月26日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月5日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月2日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月1日
Arxiv
30+阅读 · 2021年8月18日
VIP会员
相关VIP内容
【ICDM 2022教程】图挖掘中的公平性:度量、算法和应用
专知会员服务
27+阅读 · 2022年12月26日
相关资讯
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
LibRec 精选:推荐的可解释性[综述]
LibRec智能推荐
10+阅读 · 2018年5月4日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员