論文の概要: Epistemic Power in AI Ethics Labor: Legitimizing Located Complaints
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08171v4
- Date: Wed, 17 Apr 2024 18:34:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-19 20:29:53.254212
- Title: Epistemic Power in AI Ethics Labor: Legitimizing Located Complaints
- Title（参考訳）: AI倫理労働における疫学の力:所在する苦情の合法化
- Authors: David Gray Widder,
- Abstract要約: 本稿は,研究者,開発者,オープンソースコントリビュータ,活動家など75人の技術者へのインタビューに基づいている。
私は、AI倫理の実践が、自動化と定量化の権威にいかに到達したかを示します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7252027234425334
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: What counts as legitimate AI ethics labor, and consequently, what are the epistemic terms on which AI ethics claims are rendered legitimate? Based on 75 interviews with technologists including researchers, developers, open source contributors, and activists, this paper explores the various epistemic bases from which AI ethics is discussed and practiced. In the context of outside attacks on AI ethics as an impediment to "progress," I show how some AI ethics practices have reached toward authority from automation and quantification, and achieved some legitimacy as a result, while those based on richly embodied and situated lived experience have not. This paper draws together the work of feminist Anthropology and Science and Technology Studies scholars Diana Forsythe and Lucy Suchman with the works of postcolonial feminist theorist Sara Ahmed and Black feminist theorist Kristie Dotson to examine the implications of dominant AI ethics practices. By entrenching the epistemic power of quantification, dominant AI ethics practices -- employing Model Cards and similar interventions -- risk legitimizing AI ethics as a project in equal and opposite measure to which they marginalize embodied lived experience as a legitimate part of the same project. In response, I propose humble technical practices: quantified or technical practices which specifically seek to make their epistemic limits clear in order to flatten hierarchies of epistemic power.
- Abstract（参考訳）: 正統なAI倫理労働とは何であり、その結果、AI倫理の主張が正当であるという認識論的な用語は何だろうか?
本稿では,研究者,開発者,オープンソースコントリビュータ,活動家など75人の技術者へのインタビューに基づいて,AI倫理について議論し,実践するさまざまな疫学基盤について検討する。
プログレス」の障害としてのAI倫理に対する外部からの攻撃という文脈では、AI倫理の実践が、自動化と定量化の権威に到達し、結果としてある程度の正当性を達成したかを示します。
本稿では,フェミニストの人類学・科学技術研究家Diana Forsythe と Lucy Suchman の業績と,ポストコロニアルフェミニストのSara Ahmed とブラックフェミニストのKristie Dotson の業績を組み合わせて,AI倫理の優越性について考察する。
定量化の疫学的な力を強固にすることで、支配的なAI倫理の実践 -- モデルカードや同様の介入 -- は、同じプロジェクトの正当部分としてのエンボディドライフエクスペリエンスを、平等かつ反対の尺度で、AI倫理をプロジェクトとして正当化するリスクを負う。
それに対して、私は謙虚な技術的プラクティスを提案します: 定量的または技術的なプラクティスは、特に、てんかんの力の階層を平らにするために、てんかんの限界を明確にすることを目的としています。
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