Moraliskt ansvar är ett stort problem vid automatiserat beslutsfattande, med tillämpningar som sträcker sig från självkörande bilar till utbyte av njurar. Ur automatiserade systems synvinkel är de brådskande frågorna: a) Hur kan modeller av moraliska scenarier och klandervärdhet extraheras och läras automatiskt ur data? (b) Hur kan bedömningar beräknas på ett korrekt sätt, med tanke på de split-second beslutspunkter som systemet står inför? Genom att bygga vidare på ett djupgående probabilistiskt lärande föreslår vi ett inlärningssystem för att automatiskt framkalla modeller av sådana scenarier från data och resonemang från dem. Vi rapporterar om experiment som jämför vårt system med mänsklig bedömning inom tre illustrativa områden: lungcancer iscensättning, teamwork management, och vagn problem.
Hammond och Belle REF använde sig av lätthanterlig probabilistisk inlärning för att automatiskt framkalla modeller av moraliska scenarier och klandervärdhet från datauppsättningar av mänskligt beslutsfattande, och beräknade bedömningar från de erhållna modellerna.
Deep Tractable Probabilistic Models for Moral Responsibility
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}