論文の概要: The Psychosocial Impacts of Generative AI Harms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01740v1
- Date: Thu, 2 May 2024 21:21:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-06 14:24:53.194553
- Title: The Psychosocial Impacts of Generative AI Harms
- Title（参考訳）: ジェネレーティブAIハームの心理的影響
- Authors: Faye-Marie Vassel, Evan Shieh, Cassidy R. Sugimoto, Thema Monroe-White,
- Abstract要約: 生成言語モデル(LM)は、K-20の学校と1対1の学生設定で採用されつつある。
本稿では,オープン・エンド・プロンプトへの反応として,5つの主要な物語が生み出す心理社会的害について考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.33748750222488655
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid emergence of generative Language Models (LMs) has led to growing concern about the impacts that their unexamined adoption may have on the social well-being of diverse user groups. Meanwhile, LMs are increasingly being adopted in K-20 schools and one-on-one student settings with minimal investigation of potential harms associated with their deployment. Motivated in part by real-world/everyday use cases (e.g., an AI writing assistant) this paper explores the potential psychosocial harms of stories generated by five leading LMs in response to open-ended prompting. We extend findings of stereotyping harms analyzing a total of 150K 100-word stories related to student classroom interactions. Examining patterns in LM-generated character demographics and representational harms (i.e., erasure, subordination, and stereotyping) we highlight particularly egregious vignettes, illustrating the ways LM-generated outputs may influence the experiences of users with marginalized and minoritized identities, and emphasizing the need for a critical understanding of the psychosocial impacts of generative AI tools when deployed and utilized in diverse social contexts.
- Abstract（参考訳）: ジェネレーティブ言語モデル(LM)の急速な台頭は、それらの未検討の採用が多様なユーザーグループの社会的幸福に与える影響について懸念を募らせている。
一方、K-20の学校や1対1の学生設定では、LMが採用されつつある。
この論文は、現実/日常のユースケース(例えば、AI記述アシスタント)によって部分的に動機付けられ、オープン・エンド・プロンプトに反応する5つの主要なLMが生み出す、潜在的な精神社会的害について考察する。
本研究は, 学生の教室の相互作用に関連する150K100ワードの物語を分析し, ステレオタイピング障害の発見を拡張した。
LM生成されたキャラクターの人口動態と表現的害(消去、調整、ステレオタイピング)のパターンを調べ、特に過激なヴィグネットを強調し、LM生成されたアウトプットは、疎外的でマイノリティ化されたアイデンティティを持つユーザの体験に影響を与え、様々な社会的文脈に展開および活用する際に、生成AIツールの心理社会的影響に対する批判的な理解の必要性を強調する。
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