$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

Fairness Criteria and Mitigation of AI Bias
인공지능 편향식별의 공정성 기준과 완화 원문보기

韓國 心理 學會誌. Korean journal of psychology. 일반, v.40 no.4, 2021년, pp.459 - 485  

Kim, Hyo-eun

초록이 없습니다.

참고문헌 (35)

  1. (2021). , 5 13.. Retrieved from https://www.korea.kr/common/download.do?fileId=195009613&tblKey=GMN 

  2. (2021). , 25. Retrieved from https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002555225 

  3. 10.15756/dls.2019..69.277 (2019). EU (GDPR). , 69, 277-298. doi:10.15756/dls.2019..69.277 

  4. 10.22257/kjp.2019.12.38.4.519 (2019). . : , 38(4), 519-548. doi:10.22257/kjp.2019.12.38.4.519 

  5. (2020). . , 1(129), 133-153. doi:10.15801/je.1.129.202006.133 

  6. 10.2139/ssrn.2477899 

  7. 10.1007/978-3-030-43883-8_7 

  8. Beaupré, Martin G., Hess, Ursula. An Ingroup Advantage for Confidence in Emotion Recognition Judgments: The Moderating Effect of Familiarity With the Expressions of Outgroup Members. Personality & social psychology bulletin, vol.32, no.1, 16-26.

  9. Bolukbasi, T., Chang, K. W., Zou, J. Y., Saligrama, V., & Kalai, A. T. (2016). Man is to computer programmer as woman is to homemaker? debiasing word embeddings. Advances in neural information processing systems, 29, 4349-4357. doi:10.5555/3157382.3157584 

  10. Chiappa, Silvia. Path-Specific Counterfactual Fairness. Proceedings of the ... aaai conference on artificial intelligence, vol.33, 7801-7808.

  11. Dave, P. (2018). Fearful of bias, Google blocks gender-based pronouns from new AI tool. Reuters, November, 27. Retrieved from https://www.reuters.com/article/us-alphabet-google-ai-gender-idUSKCN1NW0EF 

  12. Firth, R. (1957). A synopsis of linguistic theory, 1930-1955. Studies in linguistic analysis, vol. Special Volume of the Philological Society, 1-32. Retrieved fromhttp://cs.brown.edu/courses/csci2952d/readings/lecture1-firth.pdf 

  13. 10.1145/3287560.3287589 

  14. 10.4324/9781315782379-95 

  15. 10.1145/3306618.3317950 

  16. Josh, N. (2019, June 19) 7 Types of Artificial Intelligence, Fobes Media LLC. Retrieved from https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2019/06/19/7-types-of-artificialintelligence/#145fe100233e 

  17. Kirkpatrick, James, Pascanu, Razvan, Rabinowitz, Neil, Veness, Joel, Desjardins, Guillaume, Rusu, Andrei A., Milan, Kieran, Quan, John, Ramalho, Tiago, Grabska-Barwinska, Agnieszka, Hassabis, Demis, Clopath, Claudia, Kumaran, Dharshan, Hadsell, Raia. Overcoming catastrophic forgetting in neural networks. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, vol.114, no.13, 3521-3526.

  18. 10.1109/ICASSP.2019.8682620 

  19. Menon, A. and Williamson, R. (2018). The cost of fairness in binary classification. In Conference on Fairness, Accountability and Transparency, 107-118.Retrieved fromhttps://arxiv.org/abs/1705.09055 

  20. Microsoft (2021). Transparency note and use cases for Custom Neural Voice. Retrieved from https://docs.microsoft.com/en-us/legal/cognitive-services/speech-service/custom-neural-voice/transparency-note-custom-neural-voice 

  21. Narayanan, A. (2018). Translation tutorial: 21 fairness definitions and their politics. In Proc. Conf. Fairness Accountability Transp., 1170, New York, USA. Retrieved from https://fairmlbook.org/tutorial2.html 

  22. Pariser, E. (2011). The filter bubble: What the Internet is hiding from you. Penguin UK. Retrieved from https://dl.acm.org/doi/10.5555/2029079 

  23. Prates, Marcelo O. R., Avelar, Pedro H., Lamb, Luís C.. Assessing gender bias in machine translation: a case study with Google Translate. Neural computing & applications, vol.32, no.10, 6363-6381.

  24. Prince, A. E., & Schwarcz, D. (2019). Proxy discrimination in the age of artificial intelligence and big data. Iowa L. Rev., 105, 1257. Retrieved from https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3347959 

  25. Prost, F., Qian, H., Chen, Q., Chi, E. H., Chen, J., & Beutel, A. (2019). Toward a better trade-off between performance and fairness with kernel-based distribution matching.arXiv preprint. Retrieved from https://arXiv:1910.11779. 

  26. Saleiro, P., Kuester, B., Hinkson, L., London, J., Stevens, A., Anisfeld, A.,& Ghani, R. (2018). Aequitas: A bias and fairness audit toolkit. arXiv preprint, arXiv. Retrieved from https://arXiv:1811.05577. 

  27. Sample, I. (2017, Nov. 5). Computer says no: why making AIs fair, accountable and transparent is crucial. The Guardian, 5, 1-15. Retrieved from https://www.theguardian.com/science/2017/nov/05/computer-says-no-why-making-ais-fair-accountable-and-transparent-is-crucial 

  28. SKEEM, JENNIFER L., LOWENKAMP, CHRISTOPHER T.. RISK, RACE, AND RECIDIVISM: PREDICTIVE BIAS AND DISPARATE IMPACT*. Criminology, vol.54, no.4, 680-712.

  29. Tan, S., Caruana, R., Hooker, G., & Lou, Y. (2017). Detecting bias in black-box models using transparent model distillation. arXiv preprint, Retrieved from https://arXiv:1710.06169 

  30. 10.1007/978-3-030-00111-7_30 

  31. 10.1145/3194770.3194776 

  32. Vries, T., Misra, I., Wang, C., & van der Maaten, L. (2019). Does object recognition work for everyone?. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, 52-59. Retrieved from https://arxiv.org/abs/1906.02659 

  33. 10.1145/3442188.3445928 

  34. 10.1145/3278721.3278779 

  35. Zliobaite, I. (2015). A survey on measuring indirect discrimination in machine learning. arXiv preprint. Retrieved from https://arxiv.org/abs/1511.00148 

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로