論文の概要: Data Feminism for AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01286v1
- Date: Thu, 2 May 2024 13:46:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-03 16:24:55.069374
- Title: Data Feminism for AI
- Title（参考訳）: AIのためのデータフェミニズム
- Authors: Lauren Klein, Catherine D'Ignazio,
- Abstract要約: Data Feminism (2020)では、データサイエンスにおける不平等なパワーを調べ、挑戦するための7つの原則を提示しました。
ここでは、フェミニズムがAI研究に深く関係している理由を説明し、AIに関するデータフェミニズムの原原則を再検討し、環境への影響と同意に関する2つの新しい原則を導入する。
これらの原則は、1)AI研究、開発、展開における不平等、非民主的、抽出的、排他的力、2)安全でない、差別的、その他の抑圧的なシステムが世界に解放される前に、予測可能な害を識別し、予測すること、3)創造的、喜び的、集団的な方法を促すことに役立つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.181420782258584
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper presents a set of intersectional feminist principles for conducting equitable, ethical, and sustainable AI research. In Data Feminism (2020), we offered seven principles for examining and challenging unequal power in data science. Here, we present a rationale for why feminism remains deeply relevant for AI research, rearticulate the original principles of data feminism with respect to AI, and introduce two potential new principles related to environmental impact and consent. Together, these principles help to 1) account for the unequal, undemocratic, extractive, and exclusionary forces at work in AI research, development, and deployment; 2) identify and mitigate predictable harms in advance of unsafe, discriminatory, or otherwise oppressive systems being released into the world; and 3) inspire creative, joyful, and collective ways to work towards a more equitable, sustainable world in which all of us can thrive.
- Abstract（参考訳）: 本稿では、公平で倫理的で持続可能なAI研究を行うための交叉フェミニストの原則について述べる。
Data Feminism (2020)では、データサイエンスにおける不平等なパワーを調べ、挑戦する7つの原則を提示しました。
ここでは、フェミニズムがAI研究に深く関係している理由を説明し、AIに関するデータフェミニズムの原原則を再検討し、環境への影響と同意に関する2つの新しい原則を導入する。
これらの原則は共に役立ちます
1)AI研究,開発及び展開における不平等,非民主的,抽出的,排他的な力について説明すること。
2 安全でない、差別的、その他の抑圧的なシステムが世界に放たれる前に、予測可能な害を識別し、緩和すること。
3) 創造的で喜びがあり、集団的な方法で、私たち全員が繁栄できる、より平等で持続可能な世界に向けて働くことを促す。
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