Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Myth of Culturally Agnostic AI Models

論文の概要: The Myth of Culturally Agnostic AI Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15271v2
Date: Tue, 29 Nov 2022 11:22:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-30 12:06:58.657609
Title: The Myth of Culturally Agnostic AI Models
Title（参考訳）: 文化的に無知なAIモデルの神話
Authors: Eva Cetinic
Abstract要約: この論文は、文化的なAIモデルと文化的な特定のAIモデルへの取り組みの長所と短所に取り組みます。本稿では,リスク軽減と文化的特異性とのトレードオフを示す出力の記憶とバイアスのいくつかの例について論じる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7259824817932292
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The paper discusses the potential of large vision-language models as objects of interest for empirical cultural studies. Focusing on the comparative analysis of outputs from two popular text-to-image synthesis models, DALL-E 2 and Stable Diffusion, the paper tries to tackle the pros and cons of striving towards culturally agnostic vs. culturally specific AI models. The paper discusses several examples of memorization and bias in generated outputs which showcase the trade-off between risk mitigation and cultural specificity, as well as the overall impossibility of developing culturally agnostic models.
Abstract（参考訳）: 本稿では,経験的文化研究の目的として,大規模視覚言語モデルの可能性について考察する。 dall-e 2とstable diffusionという2つの一般的なテキストから画像への合成モデルからの出力の比較分析に注目し,文化に無依存なaiモデルに対する努力の長所と短所について考察した。本稿では、リスク緩和と文化的特異性とのトレードオフを示す出力の記憶とバイアスの例と、文化的非依存モデルの開発における全体的な不可能性について論じる。

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