Search-Based Fairness Testing: An Overview

要約

人工知能 (AI) は、人材採用、金融、医療、司法などの分野で顕著な能力を実証してきました。
しかし、AI システムのバイアスは倫理的および社会的懸念を引き起こし、効果的な公平性テスト方法の必要性が強調されています。
この文書では、公平性テストに関する現在の研究、特に検索ベースのテストによる応用をレビューします。
私たちの分析では、AI システムのバイアスに対処する上での進歩が強調され、改善の余地がある領域が特定されます。
今後の研究は、確立された検索ベースのテスト手法を公平性テストに活用することに焦点を当てる必要があります。

要約(オリジナル)

Artificial Intelligence (AI) has demonstrated remarkable capabilities in domains such as recruitment, finance, healthcare, and the judiciary. However, biases in AI systems raise ethical and societal concerns, emphasizing the need for effective fairness testing methods. This paper reviews current research on fairness testing, particularly its application through search-based testing. Our analysis highlights progress and identifies areas of improvement in addressing AI systems biases. Future research should focus on leveraging established search-based testing methodologies for fairness testing.

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