論文の概要: Assistant, Parrot, or Colonizing Loudspeaker? ChatGPT Metaphors for
Developing Critical AI Literacies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08711v1
- Date: Mon, 15 Jan 2024 15:15:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-18 18:27:50.239286
- Title: Assistant, Parrot, or Colonizing Loudspeaker? ChatGPT Metaphors for
Developing Critical AI Literacies
- Title（参考訳）: アシスタント、パロット、または植民地化ラウドスピーカー?
クリティカルAIリテラシー開発のためのChatGPTメタファー
- Authors: Anuj Gupta, Yasser Atef, Anna Mills, Maha Bali
- Abstract要約: 本研究は,AIシステムの理解を形作るフレームの認識を構築する上で,AIのメタファの議論がいかに役立つかを考察する。
様々な情報源からメタファーを分析し、7つの質問に答えて個別に反映した。
我々は、それが人為的形態化を促進するかどうかの次元に沿って、それぞれの比喩を探索し、そのような比喩がどの程度AIがセンシティブであるかを示唆した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9012198585960443
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study explores how discussing metaphors for AI can help build awareness
of the frames that shape our understanding of AI systems, particularly large
language models (LLMs) like ChatGPT. Given the pressing need to teach "critical
AI literacy", discussion of metaphor provides an opportunity for inquiry and
dialogue with space for nuance, playfulness, and critique. Using a
collaborative autoethnographic methodology, we analyzed metaphors from a range
of sources, and reflected on them individually according to seven questions,
then met and discussed our interpretations. We then analyzed how our
reflections contributed to the three kinds of literacies delineated in Selber's
multiliteracies framework: functional, critical, and rhetorical. These allowed
us to analyze questions of ethics, equity, and accessibility in relation to AI.
We explored each metaphor along the dimension of whether or not it was
promoting anthropomorphizing, and to what extent such metaphors imply that AI
is sentient. Our findings highlight the role of metaphor reflection in
fostering a nuanced understanding of AI, suggesting that our collaborative
autoethnographic approach as well as the heuristic model of plotting AI
metaphors on dimensions of anthropomorphism and multiliteracies, might be
useful for educators and researchers in the pursuit of advancing critical AI
literacy.
- Abstract（参考訳）: 本研究では、AIのメタファを議論することで、AIシステム、特にChatGPTのような大規模言語モデル(LLM)の理解を形作るフレームの認識を構築する上で、どのように役立つかを検討する。
批判的なAIリテラシー」を教える必要があることを考えると、メタファーの議論は、ニュアンス、遊び心、批評のための空間との探求と対話の機会を提供する。
協調的自己エスノグラフィー手法を用いて,様々な情報源からのメタファーを分析し,7つの質問に個別に反映し,その解釈について検討した。
次に、selberの多文フレームワークで記述された3種類の文芸(機能的、批判的、修辞的)に私たちのリフレクションがどのように寄与したのかを分析した。
これにより、AIに関する倫理、株式、アクセシビリティに関する質問を分析できるようになりました。
我々は、その比喩が人為的形態化を促進するかどうかの次元に沿って、それぞれの比喩を探索し、その比喩が如何にAIがセンシティブであるかを示唆した。
本研究は,AIの微妙な理解を促進するためのメタファーリフレクションの役割を強調し,我々の協力的自己エスノグラフィーアプローチと,人間同型と多文字の次元にAIメタファーをプロットするヒューリスティックモデルが,重要なAIリテラシーを追求する教育者や研究者にとって有用である可能性を示唆している。
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