６．論文調べ４　Fairness and Explanation in AI-Informed Decision Making　AIに基づく意思決定における公平性と説明性

# 今日の論文調べです
論文調べ四日目です。
今日はAIによる意思決定においての公平性と説明性に関する論文です。
AIサービスが出まくっている今だからこそ、より重要な内容だと思います。

## 手法
論文をperplexityで調べて、PDFをChatPDFに突っ込みます。
論文本文は英語版とDeepLで翻訳した日本語版を保存しときます。
ChatPDFが出した要約をまとめます。
要約の中のわからない単語や追加の質問などをChatGPTに聞きます。
これらをWordにまとめて保存、Qiitaに投稿します。

# 今日の論文
日時：2023/04/22
論文名：Fairness and Explanation in AI-Informed Decision Making　AIに基づく意思決定における公平性と説明性
出典：Mach. Learn. Knowl. Extr. 2022, 4, 556–579. https://doi.org/10.3390/make4020026

# 論文内容
【アブストラクト】
個人に影響を与えるAIによる意思決定は、人工知能（AI）の透明性と公平性について重大な問題を提起している。多くの研究が、AIによる意思決定における透明性/説明と公平性の相互関係を強調しています。
したがって、ユーザーの信頼や公正さの認識に対するそれらの影響を考慮することは、同時に責任ある利益をもたらすが、現在はほとんど注目されていない。
本論文では、特定のAIを用いた意思決定シナリオにおいて、AIの説明と公正さがそれぞれ人間-AI間の信頼と公正性の知覚に与える影響を調査する。2つの健康保険と医療の意思決定シナリオでAIによる意思決定をシミュレートしたユーザースタディから重要な知見が得られた。
世界的なパンデミックとその制約のため、ユーザー研究はオンライン調査として実施された。参加者の信頼の観点から、公平性がユーザーの信頼に影響を与えるのは、公平性 のレベルが低いという条件下のみであり、公平性のレベルが低いとユーザーの信頼が低下することが判明した。しかし、説明を加えることで、AI による意思決定に対するユーザーの信頼度を高めることができた。知覚された公正さの観点から、私たちの研究は、導入された公正さのレベルが低いとユーザーの公正さの知覚が減少し、導入された公正さのレベルが高いとユーザーの公正さの知覚が増加することを発見しました。また、説明の追加により、公正さの認知が確実に高まった。さらに、アプリケーションのシナリオが信頼と公正さの認知に影響を与えることがわかりました。この結果は、AIアプリケーションにおけるAI の説明や公平性の表明の使用は複雑であることを示している。説明の種類や導入された公平性の程度だけでなく、AIによる意思決定がどのような場面で使用されるかを考慮する必要があるのである。

## 要約内容
　この情報満載のPDFファイル「AIに基づく意思決定における公平性と説明性」へようこそ！今回は、人工知能が関与する意思決定プロセスにおける公平性と透明性の重要性について学びます。

## 要点

### １．AIによる意思決定で生じうる一般的なバイアスにはどのようなものがあり、どのように対処することができるのでしょうか。
A. 本PDFの2ページ目によると、AIによる意思決定では、歴史的な記録や出来事のサンプルを使用するため、詳細が疎かになって差別が隠されている可能性があり、バイアスが発生する可能性があります。さらに、AIモデルは、その統計的な性質により、現実の不完全な抽象化である。これらの要因は、AIに関連する不正確さや差別（バイアス）につながる可能性があります。これらのバイアスに対処するため、AIにおける公平性は、様々な意思決定タスクにおいて責任ある社会技術的なAIシステムを実現するために不可欠な要素となっている。広範な研究は、フェアネスの定義やアンフェアネスの定量化に焦点を当てています。しかし、PDFでは、AIによる意思決定におけるバイアスに対処するための具体的な解決策は示されていない。

### ２．AIが生成した意思決定の説明を、専門家以外でも理解しやすく、アクセスしやすくするにはどうすればよいでしょうか？
A. 本PDFの21ページでは、AIによる意思決定においてユーザーの信頼と公正さの認識を最大化するために、インテリジェントアプリケーションのユーザーインターフェースにおいて、説明の種類と公正さのレベルを調整することができることを示唆しています。しかし、このPDFでは、AIが生成した意思決定の説明を、専門家以外でも理解しやすく、アクセスしやすくするための具体的な方法については示されていません。

### ３．意思決定におけるAIの利用をめぐる潜在的な倫理的懸念にはどのようなものがあり、どのように軽減することができるのか？
A. 意思決定におけるAIの使用をめぐる潜在的な倫理的懸念に言及していますが、これらの懸念を軽減するための具体的な例や方法については示していません。しかし、AIに関連する一般的な倫理的懸念には、プライバシー侵害、差別、透明性の欠如などがあります。これらの懸念を軽減するために、研究者や実務家は、透明で解釈可能なAIモデルの開発、データのプライバシーとセキュリティの確保、AIシステムの開発における多様性の促進など、さまざまなアプローチを提案しています。さらに、AIシステムの開発・導入に関する倫理的なガイドラインや規制を設けることも、潜在的な倫理的懸念を軽減するのに役立つと考えられます。

### ４．本論文の前提は？
A. 本論文の前提は、1ページにあるように、人工知能が関与する意思決定プロセスにおいて、AIによる説明や公平性の表明を用いることの複雑さを探ることである。本稿では、導入される説明の種類や公平性の程度を考慮することに加え、AIによる意思決定がどのような場面で用いられるかを考慮することが重要であると主張する。本稿は、知的アプリケーションのユーザーインターフェースにおける説明の種類や公平性の表明のレベルを調整することによって、AIによる意思決定において信頼と公平性の知覚を最大化する方法について洞察を与えることを目的としている。

### ５．インテリジェントアプリケーションのユーザーインターフェースで、記述の種類や公正な記述のレベルを調整するとは、具体的にどのようなことでしょうか？
A. インテリジェントアプリケーションのユーザーインターフェースにおける説明の種類と公平性のレベルを調整することで、開発者はAIが生成した決定について、より理解しやすく、アクセスしやすい説明をユーザーに提供できることを示唆しています。例えば、開発者は、AIモデルが特定の決定に至った経緯をユーザーに理解してもらうために、視覚的な補助や自然言語による説明を使用することができます。さらに、開発者は、意思決定プロセスに導入された公平性の程度を反映させるために、公平性のレベルを調整することができます。これは、潜在的な偏見や差別を軽減するためにAIモデルがどのように設計されているかをユーザーが理解するのに役立ちます。明確で透明性のある説明を提供することで、開発者はAIによる意思決定におけるユーザーの信頼と公正さの認識を高めることができます。

## ChatGPTに聞いてみた
### 質問：AI-Informed Decision Makingにおける公平性と説明について、どう思われますか？

ChatGPT：公正さと説明は、意思決定プロセスにおける信頼の構築と説明責任の確保に不可欠であり、AIを活用した意思決定には欠かせない要素です。

公平性とは、意思決定プロセスにおいて偏見や差別がなく、関係するすべての個人またはグループにとって公平で公正な結果を確保することを指します。AIでは、代表的なデータセットで学習させたアルゴリズムやモデルを設計し、人種や性別といったセンシティブな属性の使用を避け、偏りが生じないように意思決定プロセスを定期的に監視・監査することで公平性を確保することができる。

一方、説明とは、人間が容易に理解できる透明で解釈可能なアウトプットを提供するAIシステムの能力のことを指します。これは、医療、金融、刑事司法など、AIシステムによる決定が個人や社会に重大な影響を及ぼす可能性のある意思決定シーンで特に重要です。AIシステムは、その出力について説明を提供することで、信頼と説明責任を構築し、利害関係者が意思決定の方法を理解し、バイアスやエラーの潜在的な原因を特定することができるようになります。

まとめると、公正さと説明は、意思決定が公正、透明、かつ説明責任をもって行われることを保証し、社会におけるAIシステムの信頼と受容を構築するために不可欠であるため、AIによる意思決定の重要な要素です。

## わかったこと
 AIを使ったサービスが今も誕生しているが、人間がこれからAIに判断を仰ぐようになったときに、そのAIの判断を人間がチェックできるようになるためにも、この論文の内容は有用なものだと思う。

# まとめ
・今日の論文は技術的なことというよりは、倫理的な内容でした。
・時間があったら、本文のほうまで読み込んでおきたいです。