Fugu-MT 論文翻訳(概要): Combating Anti-Blackness in the AI Community

論文の概要: Combating Anti-Blackness in the AI Community

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.16879v1
Date: Thu, 18 Jun 2020 19:14:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-13 13:27:42.417691
Title: Combating Anti-Blackness in the AI Community
Title（参考訳）: AIコミュニティにおける反黒化の議論
Authors: Devin Guillory
Abstract要約: この研究は、AIコミュニティが積極的にかつ受動的に反ブラックネスに貢献する領域を解明し、害を減らすための実行可能なアイテムを提供することを目的としている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3778851745408134
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In response to a national and international awakening on the issues of anti-Blackness and systemic discrimination, we have penned this piece to serve as a resource for allies in the AI community who are wondering how they can more effectively engage with dismantling racist systems. This work aims to help elucidate areas where the AI community actively and passively contributes to anti-Blackness and offers actionable items on ways to reduce harm.
Abstract（参考訳）: 反黒人と体系的差別の問題に関する全国的および国際的な覚醒に応えて、我々は、人種差別システムをより効果的に解体する方法を疑問視するAIコミュニティの同盟者のためのリソースとして、この作品を紹介した。この研究は、AIコミュニティが積極的にかつ受動的に反ブラックネスに貢献する領域を解明し、害を減らすための実行可能なアイテムを提供することを目的としている。

関連論文リスト

Attack Atlas: A Practitioner's Perspective on Challenges and Pitfalls in Red Teaming GenAI [52.138044013005]
生成AI、特に大規模言語モデル(LLM)は、製品アプリケーションにますます統合される。新たな攻撃面と脆弱性が出現し、自然言語やマルチモーダルシステムにおける敵の脅威に焦点を当てる。レッドチーム(英語版)はこれらのシステムの弱点を積極的に識別する上で重要となり、ブルーチーム(英語版)はそのような敵の攻撃から保護する。この研究は、生成AIシステムの保護のための学術的な洞察と実践的なセキュリティ対策のギャップを埋めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-23T10:18:10Z)
AI-Powered Autonomous Weapons Risk Geopolitical Instability and Threaten AI Research [6.96356867602455]
自律兵器システム(AWS)開発における機械学習の最近の採用は、地政学的な安定性とAI研究におけるアイデアの自由交換に深刻なリスクをもたらす、と我々は主張する。 MLはすでに、多くの戦場で、人間の兵士のためのAWSの代替を可能にしている。さらに、AWSの軍事的価値は、AIによる軍備競争の投機と、AI研究に対する国家安全保障上の制限の誤った適用を提起する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-03T05:19:45Z)
A Red Teaming Framework for Securing AI in Maritime Autonomous Systems [0.0]
海上自律システムのAIセキュリティを評価するための,最初のレッドチームフレームワークを提案する。このフレームワークはマルチパートのチェックリストであり、異なるシステムや要件に合わせて調整できる。私たちはこのフレームワークが、現実の海上自律システムAI内の多数の脆弱性を明らかにするために、レッドチームにとって非常に効果的であることを実証しています。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-08T14:59:07Z)
The Promise and Peril of Artificial Intelligence -- Violet Teaming Offers a Balanced Path Forward [56.16884466478886]
本稿では、不透明で制御不能なAIシステムにおける新興問題についてレビューする。信頼性と責任のあるAIを開発するために、紫外チームと呼ばれる統合フレームワークを提案する。それは、設計によって積極的にリスクを管理するためのAI安全研究から生まれた。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-28T02:10:38Z)
Fairness in AI and Its Long-Term Implications on Society [68.8204255655161]
AIフェアネスを詳しく見て、AIフェアネスの欠如が、時間の経過とともにバイアスの深化につながるかを分析します。偏りのあるモデルが特定のグループに対してよりネガティブな現実的な結果をもたらすかについて議論する。問題が続くと、他のリスクとの相互作用によって強化され、社会不安という形で社会に深刻な影響を及ぼす可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-16T11:22:59Z)
Seamful XAI: Operationalizing Seamful Design in Explainable AI [59.89011292395202]
AIシステムのミスは必然的であり、技術的制限と社会技術的ギャップの両方から生じる。本稿では, 社会工学的・インフラ的ミスマッチを明らかにすることにより, シームレスな設計がAIの説明可能性を高めることを提案する。 43人のAI実践者と実際のエンドユーザでこのプロセスを探求します。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-12T21:54:05Z)
AI and Blackness: Towards moving beyond bias and representation [0.8223798883838329]
AI倫理は人種に基づく表現と偏見という概念を超えてはならないと我々は主張する。 AIにおけるアンチブラックネスは、AIシステムの設計、開発、デプロイの基盤を提供する存在論的空間の検査をもっと必要とします。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-05T18:24:54Z)
The Threat of Offensive AI to Organizations [52.011307264694665]
この調査は、組織に対する攻撃的なAIの脅威を調査する。まず、AIが敵の方法、戦略、目標、および全体的な攻撃モデルをどのように変えるかについて議論する。そして、文献レビューを通じて、敵が攻撃を強化するために使用できる33の攻撃的AI能力を特定します。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-30T01:03:28Z)
Towards an Abolitionist AI: the role of Historically Black Colleges and Universities [0.0]
私は歴史的に黒人大学と大学は一種の廃止論者プロジェクトだと考えています。私は人工知能、特にコンピューティングが人種的抑圧にどう貢献したか調べる。私は、コンピューティングにおけるHBCUの持つ空間が、ブラックライフの可能性と実現を促進する技術としてのAIの再認識にどのように貢献するかを調べて結論付けます。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-06T16:45:59Z)
Overcoming Failures of Imagination in AI Infused System Development and Deployment [71.9309995623067]
NeurIPS 2020は研究論文に「潜在的な悪用と失敗の結果」に関するインパクトステートメントを含むよう要求した。我々は、害の枠組みは文脈に適応し、潜在的な利害関係者、システム余裕、および最も広い意味での害を評価するための実行可能なプロキシを考える必要があると論じている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-26T18:09:52Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。