論文の概要: In Consideration of Indigenous Data Sovereignty: Data Mining as a
Colonial Practice
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10215v1
- Date: Tue, 19 Sep 2023 00:00:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-20 17:09:26.125304
- Title: In Consideration of Indigenous Data Sovereignty: Data Mining as a
Colonial Practice
- Title（参考訳）: 先住民データの良性を考える:植民地的実践としてのデータマイニング
- Authors: Jennafer Shae Roberts and Laura N Montoya
- Abstract要約: 本研究は、個人データソブリンティを取り入れることの必要性を強調している。
この仮説を支持し、この問題に対処するために、CARE Principles for Indigenous Data Governanceが適用される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Data mining reproduces colonialism, and Indigenous voices are being left out
of the development of technology that relies on data, such as artificial
intelligence. This research stresses the need for the inclusion of Indigenous
Data Sovereignty and centers on the importance of Indigenous rights over their
own data. Inclusion is necessary in order to integrate Indigenous knowledge
into the design, development, and implementation of data-reliant technology. To
support this hypothesis and address the problem, the CARE Principles for
Indigenous Data Governance (Collective Benefit, Authority to Control,
Responsibility, and Ethics) are applied. We cover how the colonial practices of
data mining do not align with Indigenous convictions. The included case studies
highlight connections to Indigenous rights in relation to the protection of
data and environmental ecosystems, thus establishing how data governance can
serve both the people and the Earth. By applying the CARE Principles to the
issues that arise from data mining and neocolonialism, our goal is to provide a
framework that can be used in technological development. The theory is that
this could reflect outwards to promote data sovereignty generally and create
new relationships between people and data that are ethical as opposed to driven
by speed and profit.
- Abstract（参考訳）: データマイニングは植民地主義を再現し、先住民の声は人工知能のようなデータに依存する技術開発から遠ざかっている。
この研究は、独自のデータに対する先住民の権利の重要性に焦点をあてた、先住民のデータの主権と中心の必要性を強調している。
データ依存技術の設計、開発、実装に固有の知識を統合するためには、包括性が必要である。
この仮説を支持し、この問題に対処するために、CARE Principles for Indigenous Data Governance (Collective Benefit, Authority to Control, Responsibility, and Ethics)が適用される。
データマイニングの植民地的慣行が、先住民の信念とどのように一致しないかを説明する。
このケーススタディでは、データと環境生態系の保護に関する先住民の権利とのつながりを強調し、データガバナンスが人々と地球の両方にどのように役立つかを確立した。
データマイニングや新植民地主義から生じる問題にCARE原則を適用することで、私たちの目標は、技術開発に使用できるフレームワークを提供することです。
この理論は、データ主権を全般的に促進し、スピードと利益によって駆動されるのとは対照的に倫理的な人々とデータの間に新たな関係を生み出すための外向きを反映している。
関連論文リスト
- Building Better: Avoiding Pitfalls in Developing Language Resources when Data is Scarce [27.918975040084387]
与えられた言語のデータは、トークンの集まり以上のものと見なすべきである。
優れたデータ収集とラベル付けのプラクティスは、より人間中心で社会的に意識した技術を構築する上で鍵となる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-16T15:51:18Z) - Data-Centric AI in the Age of Large Language Models [51.20451986068925]
本稿では,大規模言語モデル(LLM)に着目した,AI研究におけるデータ中心の視点を提案する。
本研究では,LLMの発達段階(事前学習や微調整など)や推論段階(文脈内学習など)において,データが有効であることを示す。
データを中心とした4つのシナリオを特定し、データ中心のベンチマークとデータキュレーション、データ属性、知識伝達、推論コンテキスト化をカバーします。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-20T16:34:07Z) - A Material Lens on Coloniality in NLP [57.63027898794855]
植民地化は「公式」植民地化を超えて植民地の被害を継続することである。
我々は、植民地性は暗黙的にNLPデータ、アルゴリズム、ソフトウェアに埋め込まれ、増幅されていると主張している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-14T18:52:09Z) - On Responsible Machine Learning Datasets with Fairness, Privacy, and Regulatory Norms [56.119374302685934]
AI技術の信頼性に関する深刻な懸念があった。
機械学習とディープラーニングのアルゴリズムは、開発に使用されるデータに大きく依存する。
本稿では,責任あるルーブリックを用いてデータセットを評価するフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-24T14:01:53Z) - EU law and emotion data [0.0]
条文は、EUの法的枠組みにおける感情データ処理に関する法的意味と課題に光を当てている。
本稿では、感情コンピューティングに対する様々なアプローチのニュアンスと、特殊データの処理との関連について論じる。
我々は、感情データの処理が関係する個人にもたらす害を含む、いくつかの結果を強調します。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-19T17:25:02Z) - The Use of Synthetic Data to Train AI Models: Opportunities and Risks
for Sustainable Development [0.6906005491572401]
本稿では,合成データの生成,利用,普及を規定する政策について検討する。
優れた合成データポリシーは、プライバシの懸念とデータの有用性のバランスを取らなければならない。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-31T23:18:53Z) - Human-Centric Multimodal Machine Learning: Recent Advances and Testbed
on AI-based Recruitment [66.91538273487379]
人間中心のアプローチでAIアプリケーションを開発する必要性には、ある程度のコンセンサスがある。
i)ユーティリティと社会的善、(ii)プライバシとデータ所有、(iii)透明性と説明責任、(iv)AIによる意思決定プロセスの公正性。
異種情報ソースに基づく現在のマルチモーダルアルゴリズムは、データ中の機密要素や内部バイアスによってどのように影響を受けるかを検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-13T16:44:44Z) - Data-centric AI: Perspectives and Challenges [51.70828802140165]
データ中心AI(DCAI)は、モデル進歩からデータ品質と信頼性の確保への根本的なシフトを提唱している。
データ開発、推論データ開発、データメンテナンスの3つの一般的なミッションをまとめます。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-12T05:28:59Z) - Decolonisation, Global Data Law, and Indigenous Data Sovereignty [0.0]
本研究は,グローバル・サウスにおけるデジタル新植民地主義の影響について考察する。
世界の先住民文化を保護するために、法と経済のインセンティブの開発を奨励している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-28T23:07:02Z) - Representative & Fair Synthetic Data [68.8204255655161]
公平性制約を自己監督学習プロセスに組み込むためのフレームワークを提示する。
私たちはuci成人国勢調査データセットの代表者および公正版を作成します。
我々は、代表的かつ公正な合成データを将来有望なビルディングブロックとみなし、歴史的世界ではなく、私たちが生きようとしている世界についてアルゴリズムを教える。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-07T09:19:46Z) - Decolonial AI: Decolonial Theory as Sociotechnical Foresight in
Artificial Intelligence [6.202104487394354]
本稿では,人工知能の進歩の理解と形成におけるクリティカルサイエンスの役割について考察する。
デコロニアル理論は、我々の知的、政治的、経済的、社会的世界を形成する権力のパターンを説明するために、歴史的な後見を用いる。
植民地化の事例である問題のあるアプリケーションを強調し、デコロニアルレンズを使用して、人工知能のデコロニアル分野を形成する3つの戦術を提出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-08T12:36:21Z)
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。