論文の概要: Synocene, Beyond the Anthropocene: De-Anthropocentralising Human-Nature-AI Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11525v1
• Date: Wed, 13 Dec 2023 11:04:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-31 03:43:08.139557
• Title: Synocene, Beyond the Anthropocene: De-Anthropocentralising Human-Nature-AI Interaction
• Title（参考訳）: 人類新世を越えてのシンノセン--人-自然-AI相互作用の非分散化
• Authors: Isabelle Hupont and Marina Wainer and Sam Nester and Sylvie Tissot and Luc\'ia Iglesias-Blanco and Sandra Baldassarri
• Abstract要約: このケーススタディでは、自然に対するAIの態度(エコセントリック、人道中心、および反パシー)を先駆的に探求する。 本研究では,森林での没入型非人間中心体験を実生実験で実施した。 エコセントリックな属性、感情、ビューを持つ架空のAIキャラクターを作ることで、私たちはエコセントリックな交流をうまく増幅しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27488316163114823
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Recent publications explore AI biases in detecting objects and people in the environment. However, there is no research tackling how AI examines nature. This case study presents a pioneering exploration into the AI attitudes (ecocentric, anthropocentric and antipathetic) toward nature. Experiments with a Large Language Model (LLM) and an image captioning algorithm demonstrate the presence of anthropocentric biases in AI. Moreover, to delve deeper into these biases and Human-Nature-AI interaction, we conducted a real-life experiment in which participants underwent an immersive de-anthropocentric experience in a forest and subsequently engaged with ChatGPT to co-create narratives. By creating fictional AI chatbot characters with ecocentric attributes, emotions and views, we successfully amplified ecocentric exchanges. We encountered some difficulties, mainly that participants deviated from narrative co-creation to short dialogues and questions and answers, possibly due to the novelty of interacting with LLMs. To solve this problem, we recommend providing preliminary guidelines on interacting with LLMs and allowing participants to get familiar with the technology. We plan to repeat this experiment in various countries and forests to expand our corpus of ecocentric materials.
• Abstract（参考訳）: 最近の出版物は、環境中の物体や人々を検出するAIバイアスを調査している。 しかし、aiが自然を調べる方法に取り組む研究は存在しない。 本ケーススタディでは,自然に対するai態度(エコセントリック,人道中心,反感)の先駆的探究を示す。 大規模言語モデル(LLM)と画像キャプションアルゴリズムによる実験は、AIに人間中心のバイアスが存在することを示す。 さらに,これらのバイアスと人間-自然-AIの相互作用を深く掘り下げるために,森林で没入型非人間中心体験を経験し,その後ChatGPTと関わり,物語を共同制作する実生活実験を行った。 架空のAIチャットボットのキャラクターをエコセントリックな属性、感情、ビューで作ることで、私たちはエコセントリックな交流を増幅することに成功しました。 物語の共創から短い対話,質問,回答へと逸脱した参加者は,LLMと対話する新奇さのため,いくつかの困難に遭遇した。 この問題を解決するために、llmとのインタラクションに関する予備ガイドラインを提供し、参加者がこの技術に慣れるようにすることを推奨する。 我々は、この実験を各国や森林で繰り返し、エコセントリック素材のコーパスを拡大する計画である。

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