論文の概要: Case Study: Deontological Ethics in NLP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04658v2
• Date: Mon, 12 Apr 2021 19:14:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-09 05:31:37.169303
• Title: Case Study: Deontological Ethics in NLP
• Title（参考訳）: ケーススタディ:NLPにおける非オントロジー倫理
• Authors: Shrimai Prabhumoye, Brendon Boldt, Ruslan Salakhutdinov, Alan W Black
• Abstract要約: 我々はNLPの観点から1つの倫理理論、すなわち非オントロジー的倫理について研究する。 特に、インフォームド・コンセントを通じて、一般化原則と自律性への敬意に焦点を当てる。 NLPシステムでこれらの原則をどのように利用できるかを示すための4つのケーススタディを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 119.53038547411062
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent work in natural language processing (NLP) has focused on ethical challenges such as understanding and mitigating bias in data and algorithms; identifying objectionable content like hate speech, stereotypes and offensive language; and building frameworks for better system design and data handling practices. However, there has been little discussion about the ethical foundations that underlie these efforts. In this work, we study one ethical theory, namely deontological ethics, from the perspective of NLP. In particular, we focus on the generalization principle and the respect for autonomy through informed consent. We provide four case studies to demonstrate how these principles can be used with NLP systems. We also recommend directions to avoid the ethical issues in these systems.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理(nlp)における最近の研究は、データとアルゴリズムのバイアスの理解と緩和、ヘイトスピーチやステレオタイプ、攻撃的言語といった異論のあるコンテンツの識別、システム設計とデータ処理プラクティスを改善するためのフレームワークの構築といった倫理的課題に焦点を当てている。 しかし、これらの努力を裏付ける倫理的基礎についてはほとんど議論されていない。 本研究では,NLPの観点から1つの倫理理論,すなわち非オントロジー倫理について考察する。 特に,一般化の原則と,インフォームド・コンセントによる自律性への敬意に注目した。 NLPシステムでこれらの原則をどのように利用できるかを示すための4つのケーススタディを提供する。 また、これらのシステムの倫理的問題を避けるための指示も推奨しています。

関連論文リスト

• Report of the 1st Workshop on Generative AI and Law [78.62063815165968]
  本報告では、生成AIと法に関する第1回ワークショップ(GenLaw)の開催状況について述べる。 コンピュータサイエンスと法学の実践者や学者の学際的なグループが集まり、ジェネレーティブAI法がもたらす技術的、教義的、政策上の課題について議論した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-11T04:13:37Z)
• Unpacking the Ethical Value Alignment in Big Models [46.560886177083084]
  本稿では,ビッグモデルに関連するリスクと課題の概要,既存のAI倫理ガイドラインを調査し,これらのモデルの限界から生じる倫理的影響について考察する。 本稿では,大規模モデルの倫理的価値を整合させる新しい概念パラダイムを導入し,アライメント基準,評価,方法に関する有望な研究方向性について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-26T16:45:40Z)
• Values, Ethics, Morals? On the Use of Moral Concepts in NLP Research [13.28561989789828]
  哲学に端を発する重要な倫理概念について概説する。 既存の文献を道徳的NLPで体系的に調査する。 私たちの発見は、例えば、ほとんどの論文は、それらが使用する用語を明確に定義したり、哲学の定義に従わないことを示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-21T06:04:10Z)
• Ethics of Open Data [0.0]
  この章は、オープンデータの作成、使用、キュレーション、提供において、突如として倫理的な問題に対処する。 まず、オープンネス、説明責任、透明性、公正性のジレンマと交差する倫理の3つの基本的な理論として考えられるものの概要を概観する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-20T18:44:00Z)
• AiSocrates: Towards Answering Ethical Quandary Questions [51.53350252548668]
  AiSocrates(アイソクラテス)とは、異なる視点を倫理的四項に交換するシステムである。 AiSocratesは、複数の視点で倫理的4つの質問に対する有望な回答を生成する。 我々は,AiSocratesが人的価値を明示的に組み込んだNLPシステムの開発に向けた有望なステップであると主張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-12T09:52:59Z)
• A Word on Machine Ethics: A Response to Jiang et al. (2021) [36.955224006838584]
  本稿では,最近提案されたDelphiモデルの単一事例研究に焦点をあて,モラル判断を自動化するためのプロジェクト提案手法の批判を提供する。 我々は、現在および近未来の技術の活用に焦点をあてて、機械倫理がいかに有効に進むかについて議論した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-07T19:31:51Z)
• Ethics of AI: A Systematic Literature Review of Principles and Challenges [3.7129018407842445]
  透明性、プライバシ、説明責任、公正性は、最も一般的なAI倫理原則として識別される。 倫理的知識の欠如と曖昧な原則は、AIにおける倫理を考える上で重要な課題として報告されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-12T15:33:43Z)
• Ethical-Advice Taker: Do Language Models Understand Natural Language Interventions? [62.74872383104381]
  読解システムにおける自然言語介入の有効性について検討する。 本稿では,新たな言語理解タスクであるLingguistic Ethical Interventions (LEI)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-02T20:57:58Z)
• An Ecosystem Approach to Ethical AI and Data Use: Experimental Reflections [0.0]
  本稿では、倫理的課題に直面し解決することに関して、AI実践者のニーズを特定する方法論を提供する。 ダイアログと相互責任に基づく運用倫理に対する草の根的アプローチを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-27T07:41:26Z)
• On the Morality of Artificial Intelligence [154.69452301122175]
  本稿では,機械学習の研究・展開に関する概念的かつ実践的な原則とガイドラインを提案する。 我々は,より倫理的で道徳的なMLの実践を追求するために,実践者が採る具体的な行動を主張している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-26T23:06:54Z)

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。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。