Notice bibliographique
Résumé
Modern AI systems are trained using sophisticated machine learning algorithms based on large data sets from a variety of sources. However, users that query these systems for information often have little knowledge about how they were trained or what information was used for training. As a result, users may believe the answers they are given to queries even in cases where they would not have trusted the data that was used to train the system. In this paper, we argue that trust in AI systems therefore relies heavily on transparency around the sources and methods used for training. In order to make this point precise, we introduce a model of a source network along with formal belief change operators that indicate how a user's beliefs should change when a trained system provides information. Using this formal framework, we demonstrate that there are cases where an agent can be deceived into believing information provided by an AI system, even if they would not have believed the information if it came directly from the sources used for training. We also show that our formal framework can be used to precisely state desirable properties for AI systems, which will guarantee that the system is only trusted when the underlying sources are trusted. Ethical considerations are discussed, highlighting the problems that occur when systems are allowed to obscure either the algorithms or the training data used.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,092 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,019 |
| Communication savante | 0,012 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».