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J-GLOBAL ID：202202263811863134   整理番号：22A0636994

AIアルゴリズムにおける公平なプロセスへのHabermasianアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Habermasian Approach to Fair Processes in AI Algorithms

著者 (2件)： Xivuri Khensani (University of Johannesburg, Johannesburg, South Africa) ,  Twinomurinzi Hossana (University of Johannesburg, Johannesburg, South Africa)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1551  ページ： 335-343  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： AIアルゴリズムにおける公平性の伝統的強調は,AIの分野とそのサブフィールドが急速かつ創造的に進んでいるにもかかわらず,公正な基準を開発する傾向があり,任意のAIフェア標準が同様に迅速に解決できることを意味する。本論文は,AIの連続的創造と革新に順応する公正なプロセスに重点を置いた。特に,著者らは,通信のJurgen Habermasの臨界理論,ライフワールド,およびAIアルゴリズム公平性のためのプロセスフレームワークを開発するための意味を適応させた。このフレームワークは,AIアルゴリズム開発中および後で,任意のエンティティまたは個人による電力不均衡および支配を避けるために適用可能な論理的-意味的,手続き的および実行的規則を関係づける。フレームワークは,白面と女性の胸部に焦点を当てたが,黒い顔を作っている偏ったTwitter画像作付けアルゴリズムの最近の事例に適用された。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  標準 ,  電力 ,  開発 ,  女性 ,  臨界 ,  機械学習 ,  公平性
準シソーラス用語： 不均衡 ,  エンティティ ,  作付け ,  ツイッター ,  アルゴリズム開発 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： AI機械学習 ,  アクティブ学習アルゴリズム ,  公平性 ,  Bias ,  倫理 ,  Juergen Habermas ,  コミュニケーション行動の理論

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： AI ,  アルゴリズム ,  プロセス