論文の概要: Mapping AI Ethics Narratives: Evidence from Twitter Discourse Between 2015 and 2022
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14123v1
- Date: Thu, 20 Jun 2024 09:08:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-21 14:31:01.296556
- Title: Mapping AI Ethics Narratives: Evidence from Twitter Discourse Between 2015 and 2022
- Title（参考訳）: AI倫理のナラティブをマッピングする - 2015年から2022年にかけてのTwitterの談話から
- Authors: Mengyi Wei, Puzhen Zhang, Chuan Chen, Dongsheng Chen, Chenyu Zuo, Liqiu Meng,
- Abstract要約: この論文でTwitterは、AI倫理に関する論議を探求するオンライン公開の場として選ばれている。
研究フレームワークは、Twitter上のAI倫理に関する言論を一貫性のある読みやすい物語に変換する方法を示すために提案されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.518657832967228
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Public participation is indispensable for an insightful understanding of the ethics issues raised by AI technologies. Twitter is selected in this paper to serve as an online public sphere for exploring discourse on AI ethics, facilitating broad and equitable public engagement in the development of AI technology. A research framework is proposed to demonstrate how to transform AI ethics-related discourse on Twitter into coherent and readable narratives. It consists of two parts: 1) combining neural networks with large language models to construct a topic hierarchy that contains popular topics of public concern without ignoring small but important voices, thus allowing a fine-grained exploration of meaningful information. 2) transforming fragmented and difficult-to-understand social media information into coherent and easy-to-read stories through narrative visualization, providing a new perspective for understanding the information in Twitter data. This paper aims to advocate for policy makers to enhance public oversight of AI technologies so as to promote their fair and sustainable development.
- Abstract（参考訳）: 公的な参加は、AI技術によって提起された倫理問題に関する洞察に富む理解にとって不可欠である。
この論文では、TwitterがAI倫理に関する論説を探求するオンライン公開の場として選ばれ、AI技術の発展における広範かつ公平な公的な関与を促進する。
研究フレームワークは、Twitter上のAI倫理に関する言説を一貫性のある読みやすい物語に変換する方法を示すために提案されている。
2つの部分から構成される。
1) ニューラルネットワークを大きな言語モデルと組み合わせて,小さいが重要な音声を無視することなく,話題の話題を含む話題階層を構築することで,意味のある情報のきめ細かい探索を可能にする。
2) ソーシャルメディア情報の断片化と理解の難しさを,ナラティブ・ビジュアライゼーションによる一貫性と読みやすさに転換することで,Twitterデータにおける情報理解の新たな視点を提供する。
本稿では,AI技術の公衆の監視を強化し,公正かつ持続可能な開発を促進する政策立案者を支援することを目的とする。
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