Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Method of Critical AI Studies, A Propaedeutic

論文の概要: The Method of Critical AI Studies, A Propaedeutic

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18833v1
Date: Thu, 28 Nov 2024 00:41:01 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-12-02 15:21:36.601543
Title: The Method of Critical AI Studies, A Propaedeutic
Title（参考訳）: 批判的AI研究の方法 : プロペディティクス
Authors: Fabian Offert, Ranjodh Singh Dhaliwal,
Abstract要約: 批判的AI研究の分野における一般的な方法論的問題を概説する。我々は、文化的対象の人文的密接な分析における既存の強みを考慮に入れた、将来的な方法論のセットを、呼び、そして、指し示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9567015559455132
License:
Abstract: We outline some common methodological issues in the field of critical AI studies, including a tendency to overestimate the explanatory power of individual samples (the benchmark casuistry), a dependency on theoretical frameworks derived from earlier conceptualizations of computation (the black box casuistry), and a preoccupation with a cause-and-effect model of algorithmic harm (the stack casuistry). In the face of these issues, we call for, and point towards, a future set of methodologies that might take into account existing strengths in the humanistic close analysis of cultural objects.
Abstract（参考訳）: 批判的AI研究の分野における一般的な方法論的問題として、個々のサンプル(ベンチマークカスピトリー)の説明力を過大評価する傾向、計算の以前の概念化(ブラックボックスカスピトリー)から派生した理論的枠組みへの依存、アルゴリズム的害(スタックカスピトリー)の因果・影響モデル(スタックカスピトリー)による事前占有などを挙げる。これらの問題に直面して、我々は、文化的対象の人文的密接な分析における既存の強みを考慮に入れた、将来の方法論のセットを呼びかけ、そして指す。

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