論文の概要: Philosophical Foundations of GeoAI: Exploring Sustainability, Diversity,
and Bias in GeoAI and Spatial Data Science
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06508v1
- Date: Mon, 27 Mar 2023 14:01:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-16 21:38:09.158765
- Title: Philosophical Foundations of GeoAI: Exploring Sustainability, Diversity,
and Bias in GeoAI and Spatial Data Science
- Title（参考訳）: GeoAIの哲学的基礎:GeoAIと空間データ科学における持続可能性・多様性・バイアスの探求
- Authors: Krzysztof Janowicz
- Abstract要約: 本章では、GeoAIと空間データ科学の哲学的基盤を形成する基本的な前提と原則について述べる。
それは、持続可能性、トレーニングデータのバイアス、スキーマ知識の多様性、そして、統一倫理的な視点からGeoAIシステムの中立性(潜在的に欠如している)といったテーマを強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0152838128195467
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: This chapter presents some of the fundamental assumptions and principles that
could form the philosophical foundation of GeoAI and spatial data science.
Instead of reviewing the well-established characteristics of spatial data
(analysis), including interaction, neighborhoods, and autocorrelation, the
chapter highlights themes such as sustainability, bias in training data,
diversity in schema knowledge, and the (potential lack of) neutrality of GeoAI
systems from a unifying ethical perspective. Reflecting on our profession's
ethical implications will assist us in conducting potentially disruptive
research more responsibly, identifying pitfalls in designing, training, and
deploying GeoAI-based systems, and developing a shared understanding of the
benefits but also potential dangers of artificial intelligence and machine
learning research across academic fields, all while sharing our unique
(geo)spatial perspective with others.
- Abstract（参考訳）: 本章では、GeoAIと空間データ科学の哲学的基盤を形成する基本的な前提と原則について述べる。
この章は、相互作用、近所、自己相関を含む空間データ(分析)の確立された特性をレビューする代わりに、持続可能性、トレーニングデータのバイアス、スキーマ知識の多様性、ジオアイシステムの(潜在的に欠如した)中立性といったテーマを倫理的な観点から強調する。
私たちの専門職の倫理的意味を反映することで、潜在的に破壊的な研究をより責任あるものに実行し、GeoAIベースのシステムの設計、トレーニング、デプロイにおける落とし穴を特定し、また、学術分野における人工知能と機械学習研究の潜在的な危険性を共有化しながら、独自の(地質)空間的視点を他の人と共有するのに役立つでしょう。
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