AI program that explains statistical data in an evil way by exploiting thinking traits of humans

利用人类思维特征对统计数据进行邪恶解释的AI程序

基本信息

批准号：
21K19795
负责人：
鈴木英之進
金额：
$ 4.08万
依托单位：
Kyushu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-07-09 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

初年度に開発した統計データに基づく悪い解説を判定する問題と対応するAIシステムを国際会議で発表すると共に詳細に分析して改良版を別の国際会議に投稿した．さらに，新たに統計データに基づく悪い解説を変換・生成する問題と対応するAIシステムを考案・実装し，システムの有効性を実験によって検証した．初年度末にAAAIが主催するAIES 2022国際会議（5th AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society）によってfull paperとして採択された論文を発表し，多くの関心を呼んだ．カメラレディ版は，投稿版に比較してページ制限に余裕があったため，詳細な分析なども掲載することができた．国際会議などでの議論を通じて，さらなる発展や変換・生成問題に有用な着想を得ることができ，有意義であった．この論文においてはアルゴリズムβが対象とする「対象Xが他の多くの対象に比較して性質Yを有す」という種類での正答率が低い．この問題に対処する改良版のAIシステムを考案・実装・検証し，投稿論文にまとめて別の国際会議に投稿した．現在，結果通知を待っている段階である．当初計画した通り，統計データに基づく悪い解説を変換・生成する問題を定義し，それらの問題を解決するAIシステムを考案・実装し，システムの有効性を実験によって検証した．これらの問題は，基本的には初年度に定義した判定問題の性質を多く引き継いでいるが，入力・出力・条件・評価基準などを新たに設定した．これらのAIシステムでは入力された統計データの解析にも注力しており，句埋め込みの活用法にも工夫を凝らしている．該当する実験では，判定問題における実験結果の詳細な分析を活かし，より良い設計を心掛けた．悪い解説の生成に関しては論文にまとめて投稿した．現在，結果通知を待っている段階である．

根据第一年制定的统计数据和相应的AI系统的统计数据来判断不良解释的问题，并在国际会议上提出了详细的分析，并将改进的版本发布到了另一个国际会议上。此外，我们设计并实施了一个新的AI系统，该系统根据统计数据转换并产生不良解释，并通过实验测试了系统的有效性。在第一年底，他发表了一篇论文，该论文被AAAI主持的AI，道德和社会的AIES 2022国际会议选为完整论文，引起了很多兴趣。相机Ready版本的页面限制空间比已发布的版本更多，因此也可以进行详细的分析。通过在国际会议上的讨论，我们能够为进一步的发展，转型和产生问题获得有用的想法，这是有意义的。在本文中，正确的答案率很低，对于算法β靶向的“对象X具有属性y”的类型。设计，实施和验证了改进的AI系统以解决此问题，并将其提交给另一个国际会议。目前，我们正在等待结果通知。按照计划的计划，我们定义了基于统计数据的转换和产生不良解释的问题，设计并实施了一个解决这些问题的AI系统，并通过实验测试了系统的有效性。这些问题基本上具有第一年定义的判断问题的许多属性，但是已经设置了新的输入，输出，条件，评估标准等。这些AI系统还专注于分析输入统计数据，并且还努力地了解如何使用短语嵌入。在相关实验中，我们通过利用对判断问题中实验结果的详细分析来努力改善设计。关于不良解释的产生，我将它们全部提交了论文。目前，我们正在等待结果通知。