Separating facts and evaluation: motivation, account, and learnings from a novel approach to evaluating the human impacts of machine learning
Separating facts and evaluation: motivation, account, and learnings from a novel approach to evaluating the human impacts of machine learning
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分离事实和评估：动机、解释和从评估机器学习对人类影响的新方法中学到的知识
DOI：
10.1007/s00146-022-01417-y
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
3
通讯作者：
Gilpin, Leilani
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jenkins, Ryan;Hammond, Kristian;Spurlock, Sarah;Gilpin, Leilani
在本文中，我们概述了一种评估机器学习（ML）应用程序对人类影响的新方法。与保险商实验室公司合作，我们已经开发了一个框架来评估机器学习的特定使用的影响，该框架基于该应用程序所部署的域的目标和价值。通过研究人工智能（AI）在特定领域（如新闻、刑事司法或法律）的使用，我们可以对人工智能的关键道德准则形成更细致入微、更切合实际的理解。通过将事实的提取与对所产生系统的影响的评估脱钩，我们为评估影响的过程创建了一个框架，该框架具有两个明显不同的阶段。
In this paper, we outline a new method for evaluating the human impact of machine-learning (ML) applications. In partnership with Underwriters Laboratories Inc., we have developed a framework to evaluate the impacts of a particular use of machine learning that is based on the goals and values of the domain in which that application is deployed. By examining the use of artificial intelligence (AI) in particular domains, such as journalism, criminal justice, or law, we can develop more nuanced and practically relevant understandings of key ethical guidelines for artificial intelligence. By decoupling the extraction of the facts of the matter from the evaluation of the impact of the resulting systems, we create a framework for the process of assessing impact that has two distinctly different phases.
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DOI：
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