AI Trade-offs in Responsible Governance: Sociotechnical Perspective

Core Concepts

AI governance requires a sociotechnical perspective to navigate trade-offs effectively.

Abstract

The content discusses the importance of a sociotechnical perspective in understanding and navigating trade-offs in AI governance. It focuses on the formal trade-offs between predictive accuracy and fairness, and between predictive accuracy and interpretability. The author argues against a prevalent interpretation that directly correlates these trade-offs with tensions between underlying values. Instead, they emphasize the need to consider validity, compositionality, and deployment dynamics to bridge the gap between formal trade-offs and practical impacts on values. The discussion highlights the complexities of decision-making in AI-based systems, emphasizing the importance of interdisciplinary collaboration and a broader understanding of the sociotechnical context.

Directory:

1. Introduction
   • Formal trade-offs in responsible AI governance
   • Importance of normative engagement in AI governance
2. Trade-offs in AI-based Decision-Making
   • Accuracy-fairness and accuracy-interpretability trade-offs
   • Prediction-based decision-making and model optimization
3. Sociotechnical Perspective on Interpreting the Trade-offs
   • Validity and relevance considerations
   • Compositionality in decision-making systems
   • Deployment dynamics and long-term implications
4. Discussion
   • Expanding normative engagement and challenges
   • The role of interdisciplinary collaboration in responsible AI governance
5. Conclusion
   • Importance of a sociotechnical perspective in navigating trade-offs effectively

Stats

"This paper focuses on two highly publicized formal trade-offs in the field of responsible artificial intelligence (AI)—between predictive accuracy and fairness and between predictive accuracy and interpretability."
"Ensuring fairness (in some statistical sense) might necessitate relinquishing the opportunity of deploying more predictively accurate models."
"The most accurate models might be “blackboxes” that lack interpretability (in some sense), whose deployment can threaten values that interpretability is said to support."

Quotes

"In many cases, we can’t have them all, as interventions that realize some will sacrifice others."
"Taken together, these considerations form a sociotechnical framework that could guide those involved in AI governance to assess how, in many cases, we can and should have higher aspirations than the prevalent interpretation of the trade-offs would suggest."
"The relation between formal model-level properties and the corresponding values is not a straightforward one, and involves many assumptions."

Key Insights Distilled From

Disciplining deliberation

by Sina Fazelpo... at arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.04226.pdf

Deeper Inquiries

질문 1

다학제간 협업은 AI 기술의 이해와 지배를 향상시킬 수 있는 방법 중 하나입니다. AI 기술은 기술적인 측면 뿐만 아니라 사회기술적 맥락에서도 이해되어야 합니다. 예를 들어, AI 모델의 성능과 특성을 평가할 때 그 모델이 통합되는 전체 의사결정 시스템의 품질에 대한 이해가 필요합니다. 이러한 복합적인 시스템 수준의 관점은 모델 수준의 트레이드오프를 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 잠재적인 가치와 윤리적 가능성을 제공할 수 있습니다. 다학제간 협업은 다양한 학문 분야의 전문 지식과 방법론을 결합하여 AI 기술의 이해와 지배를 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.

질문 2

기술적 해결책에만 초점을 맞추고 넓은 사회기술적 맥락을 고려하지 않는 것은 AI 지배에서의 잠재적인 위험을 초래할 수 있습니다. 예를 들어, AI 모델의 성능을 평가할 때 모델의 속성만 고려하고 그 모델이 어떻게 설계되고 적용되는지 고려하지 않으면 잘못된 해석과 비용이 발생할 수 있습니다. 이러한 한계는 모델 수준의 트레이드오프를 오해하고, 구현과 정당화 사이의 연결을 잘못 이해하게 만들 수 있습니다. 사회기술적 맥락을 고려하지 않으면 정책적 결정이 모델의 특성에만 의존하여 실제 시스템 수준의 영향을 고려하지 못할 수 있습니다.

질문 3

의사결정 팀에서의 상호보완성 개념은 책임 있는 AI 지배에서 인간-인공지능 협업에 효과적으로 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 팀의 다양성이 최대화되는 경우 팀의 성능이 선형적으로 향상되지 않고, 초기에 이미 어느 정도 다양성을 가진 팀에서 성능이 향상될 수 있습니다. 이러한 상호보완성을 활용하면 개인의 성능 차이에서 나오는 적절한 차이를 고려하여 팀을 구성할 수 있습니다. 이는 단순히 전체적인 성능에 초점을 맞추는 것이 아니라, 팀의 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 상호보완성은 복잡한 사회 시스템에서의 다양성과 안정성 트레이드오프를 이해하는 데 중요한 개념입니다. 이를 통해 책임 있는 AI 지배에서 효과적인 의사결정을 내릴 수 있습니다.