There have been increasing concerns about Artificial Intelligence (AI) due to its unfathomable potential power. To make AI address ethical challenges and shun undesirable outcomes, researchers proposed to develop socially responsible AI (SRAI). One of these approaches is causal learning (CL). We survey state-of-the-art methods of CL for SRAI. We begin by examining the seven CL tools to enhance the social responsibility of AI, then review how existing works have succeeded using these tools to tackle issues in developing SRAI such as fairness. The goal of this survey is to bring forefront the potentials and promises of CL for SRAI.


翻译:由于人造情报具有不可估量的潜在力量,人们日益关注人造情报(AI)问题。为了让AI处理道德挑战,避免不可取的结果,研究人员建议制定对社会负责的AI(SRAI),其中之一是因果学习(CL)。我们为SRAI调查CL的最新方法。我们首先审查七个CL工具,以加强AI的社会责任,然后审查现有工作如何成功地利用这些工具解决制定SRAI的问题,例如公平问题。这次调查的目的是将CL的潜力和许诺放在SRAI的前沿。

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因果图,Causal Graphs,52页ppt
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