論文の概要: Speciesist bias in AI -- How AI applications perpetuate discrimination and unfair outcomes against animals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10848v1
• Date: Tue, 22 Feb 2022 12:23:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-23 15:44:15.248463
• Title: Speciesist bias in AI -- How AI applications perpetuate discrimination and unfair outcomes against animals
• Title（参考訳）: aiにおける種主義バイアス --ai応用が動物に対する差別と不公平な結果を持続させる方法
• Authors: Thilo Hagendorff, Leonie Bossert, Tse Yip Fai, Peter Singer
• Abstract要約: この論文は、"種多様性バイアス"を初めて記述し、いくつかの異なるAIシステムでそれを調査したものである。 これは、AIシステムが動物に影響を及ぼす暴力の増加または減少に影響を及ぼす可能性があることを強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Massive efforts are made to reduce biases in both data and algorithms in order to render AI applications fair. These efforts are propelled by various high-profile cases where biased algorithmic decision-making caused harm to women, people of color, minorities, etc. However, the AI fairness field still succumbs to a blind spot, namely its insensitivity to discrimination against animals. This paper is the first to describe the 'speciesist bias' and investigate it in several different AI systems. Speciesist biases are learned and solidified by AI applications when they are trained on datasets in which speciesist patterns prevail. These patterns can be found in image recognition systems, large language models, and recommender systems. Therefore, AI technologies currently play a significant role in perpetuating and normalizing violence against animals. This can only be changed when AI fairness frameworks widen their scope and include mitigation measures for speciesist biases. This paper addresses the AI community in this regard and stresses the influence AI systems can have on either increasing or reducing the violence that is inflicted on animals, and especially on farmed animals.
• Abstract（参考訳）: aiアプリケーションを公平にするために、データとアルゴリズムの両方のバイアスを減らすために、膨大な努力がなされている。 これらの取り組みは、偏りのあるアルゴリズムによる意思決定が女性や有色人種、少数民族に害を与えた、様々な著名な事例によって推進されている。 しかし、AIフェアネス分野は依然として盲点、すなわち動物に対する差別に敏感である。 本稿では,'種主義バイアス'を最初に記述し,いくつかの異なるaiシステムで検証する。 種主義バイアスは、種主義パターンが普及するデータセットに基づいてトレーニングされたAIアプリケーションによって学習され、固化される。 これらのパターンは、画像認識システム、大規模言語モデル、レコメンダシステムで見ることができる。 そのため、現在、AI技術は動物に対する暴力の永続性と正常化に重要な役割を果たしている。 これは、AIフェアネスフレームワークがスコープを広げ、種主義バイアスの緩和措置を含む場合にのみ変更できる。 本稿は、この点においてAIコミュニティに対処し、動物、特に養殖動物に影響を及ぼす暴力の増大または減少にAIシステムが与える影響を強調している。

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