Vi presenterar en allmän strategi för att automatisera etiska beslut, med hjälp av maskininlärning och beräkningssocialt val. I ett nötskal föreslår vi att vi lär oss en modell för samhällspreferenser och, när vi ställs inför ett specifikt etiskt dilemma i gångtid, på ett effektivt sätt aggregerar dessa preferenser för att identifiera ett önskvärt val. Vi tillhandahåller en konkret algoritm som direktierar vår strategi; några av dess avgörande steg är informerade av en ny teori om swap-dominans effektiva röstningsregler. Slutligen implementerar och utvärderar vi ett system för etiskt beslutsfattande inom den autonoma fordonsdomänen med hjälp av preferensdata som samlas in från 1,3 miljoner människor via Moral Machines webbplats.
För samma inställning föreslår REF att man lär sig en slumpmässig nyttomodell av individuella preferenser och sedan på ett effektivt sätt samlar dessa individuella preferenser genom en social valfunktion.
A Voting-Based System for Ethical Decision Making
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}