データセット栄養ラベル(第2世代):人工知能における害を軽減するための文脈の利用【JST・京大機械翻訳】

Chmielinski Kasia S.; Newman Sarah; Taylor Matt; Joseph Josh; Thomas Kemi; Yurkofsky Jessica; Qiu Yue Chelsea

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202213820465049 整理番号：22P0026191

データセット栄養ラベル(第2世代):人工知能における害を軽減するための文脈の利用【JST・京大機械翻訳】

The Dataset Nutrition Label (2nd Gen): Leveraging Context to Mitigate Harms in Artificial Intelligence

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発行年： 2022年01月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月10日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

自動意思決定システム(ADS)を生産するためのデータセットへの生産と依存は,基礎となるデータを評価,評価するためのプロセスの必要性を増やしている。2018年にデータセット栄養ラベルを発射した後に,データ栄養プロジェクトは,ラベルの設計および目的に対して有意な更新を行い,2020年後期に更新されたラベルを打ち上げ,それを,本論文で展望した。新しいラベルは,データ科学者プロファイルに向けてターゲット化された更新された設計とユーザインタフェイスを通して提示されたコンテキスト特有のユースケースと警報を含む。本論文では,ラベルが緩和する意図である基礎訓練データからの害とバイアス,ラベル付けされた新しいデータセット,新しい,既存の課題,および新しいラベルを予見する図書を含む,作業の今後の方向性について論じる。【JST・京大機械翻訳】

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人工知能

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