論文の概要: Socio-economic landscape of digital transformation & public NLP systems:
A critical review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01651v2
- Date: Sun, 27 Aug 2023 15:55:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-30 00:15:31.731285
- Title: Socio-economic landscape of digital transformation & public NLP systems:
A critical review
- Title（参考訳）: デジタルトランスフォーメーションと公共NLPシステムの社会経済展望:批判的レビュー
- Authors: Satyam Mohla, Anupam Guha
- Abstract要約: 「この論文は、国民に影響を及ぼすか影響されるNLPシステムの幅広い分類法を構築している。」
本論文は、これらのシステムの30の事例を、公共利用事例に基づいて、金融、顧客サービス、政策作成、教育、医療、法律、セキュリティの7つの家族に分類する。
次に、これらのアプリケーション、まずはそれらがベースとしている事前と仮定、次にそれらのメカニズム、データ収集の可能なメソッド、使用されるモデルとエラー関数などを分析します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1030878979833467
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The current wave of digital transformation has spurred digitisation reforms
and has led to prodigious development of AI & NLP systems, with several of them
entering the public domain. There is a perception that these systems have a non
trivial impact on society but there is a dearth of literature in critical AI
exploring what kinds of systems exist and how do they operate. This paper
constructs a broad taxonomy of NLP systems which impact or are impacted by the
``public'' and provides a concrete analyses via various instrumental and
normative lenses on the socio-technical nature of these systems. This paper
categorises thirty examples of these systems into seven families, namely;
finance, customer service, policy making, education, healthcare, law, and
security, based on their public use cases. It then critically analyses these
applications, first the priors and assumptions they are based on, then their
mechanisms, possible methods of data collection, the models and error functions
used, etc. This paper further delves into exploring the socio-economic and
political contexts in which these families of systems are generally used and
their potential impact on the same, and the function creep of these systems. It
provides commentary on the potential long-term downstream impact of these
systems on communities which use them. Aside from providing a birds eye view of
what exists our in depth analysis provides insights on what is lacking in the
current discourse on NLP in particular and critical AI in general, proposes
additions to the current framework of analysis, provides recommendations future
research direction, and highlights the need to importance of exploring the
social in this socio-technical system.
- Abstract（参考訳）: デジタルトランスフォーメーションの現在の波はデジタル化の改革を加速させ、AIとNLPシステムの驚異的な発展をもたらし、そのうちのいくつかはパブリックドメインに入った。
これらのシステムは社会に自明な影響を与えないという認識もあるが、批判的なAIでは、どのようなシステムが存在するのか、どのように動作するのかを探求する文献が不足している。
本稿では,「公」の影響を受けたり影響を受けたりしたNLPシステムの幅広い分類法を構築し,これらのシステムの社会技術的性質について,様々な機器および規範レンズを用いて具体的な分析を行う。
本論文は、これらのシステムの30の事例を、公共利用事例に基づいて、金融、顧客サービス、政策作成、教育、医療、法律、セキュリティの7つの家族に分類する。
次に、これらのアプリケーション、まずはそれらがベースとしている事前と仮定、次にそれらのメカニズム、データ収集の可能なメソッド、使用されるモデルとエラー関数などを分析します。
本稿は,これらのシステム群が一般的に用いられている社会経済的・政治的文脈と,そのシステムに対する潜在的影響,およびそれらのシステムの機能クリープについて検討する。
それらを使用するコミュニティに対する、これらのシステムの長期的な下流への影響について解説している。
私たちの奥行き分析は、現在のnlp、特に批判的なaiに関する談話に欠けているものについての洞察を提供するだけでなく、現在の分析フレームワークへの追加を提案し、将来の研究方向性を推奨し、この社会技術的システムにおいて社会を探求することの重要性を強調する。
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