論文の概要: Social Science Is Necessary for Operationalizing Socially Responsible Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16355v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 21:34:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:59:27.805454
• Title: Social Science Is Necessary for Operationalizing Socially Responsible Foundation Models
• Title（参考訳）: 社会科学は社会に責任のある基礎モデルを運用するために必要である
• Authors: Adam Davies, Elisa Nguyen, Michael Simeone, Erik Johnston, Martin Gubri,
• Abstract要約: 社会科学は、変革的技術の社会的影響を研究する長い歴史を持っている。 本稿では,基礎モデルを社会技術システムとして研究する概念的枠組みを提案する。 我々は、AIと社会科学の学際的で協調的な研究パラダイムを提唱する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.24830234462377
• License:
• Abstract: With the rise of foundation models, there is growing concern about their potential social impacts. Social science has a long history of studying the social impacts of transformative technologies in terms of pre-existing systems of power and how these systems are disrupted or reinforced by new technologies. In this position paper, we build on prior work studying the social impacts of earlier technologies to propose a conceptual framework studying foundation models as sociotechnical systems, incorporating social science expertise to better understand how these models affect systems of power, anticipate the impacts of deploying these models in various applications, and study the effectiveness of technical interventions intended to mitigate social harms. We advocate for an interdisciplinary and collaborative research paradigm between AI and social science across all stages of foundation model research and development to promote socially responsible research practices and use cases, and outline several strategies to facilitate such research.
• Abstract（参考訳）: 基礎モデルの台頭により、彼らの潜在的な社会的影響に対する懸念が高まっている。 社会科学は、トランスフォーメーション・テクノロジーの社会的影響を、既存のパワー・システムと、これらのシステムが新しい技術によって破壊されるか強化されるかという観点で研究してきた長い歴史がある。 本稿では,従来の技術の社会的影響を研究する先行研究に基づいて,基礎モデルを社会技術システムとして研究する概念的枠組みを提案し,これらのモデルが力のシステムにどのように影響するかをよりよく理解するために社会科学の専門知識を取り入れ,これらのモデルを様々なアプリケーションに展開する影響を予測し,社会的害を軽減するための技術的介入の有効性について検討する。 我々は、基礎モデル研究・開発の全段階にわたって、AIと社会科学の学際的・協力的な研究パラダイムを提唱し、社会的に責任ある研究の実践とユースケースを促進し、そのような研究を促進するためのいくつかの戦略を概説する。

関連論文リスト

• Intelligent Computing Social Modeling and Methodological Innovations in Political Science in the Era of Large Language Models [16.293574791587247]
  本稿では,これらの問題に対処するために,知能コンピューティング社会モデリング(ICSM)手法を提案する。 アメリカ合衆国大統領選挙をシミュレートすることで、この研究はICSMの運用経路と方法論上の利点を実証的に示す。 この結果は、LCMが直接置換ではなく、統合と改善を通じて、政治科学の方法論的革新を促進することを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T06:30:59Z)
• Affective Computing Has Changed: The Foundation Model Disruption [47.88090382507161]
  我々は、Affective Computingの分野におけるファンデーションモデルの力に対する意識を高めることを目的としている。 我々は視覚、言語学、音声(音響)に焦点をあてて、マルチモーダルな感情データを合成して分析する。 本研究領域における基礎モデルの利用に関する倫理的問題や規制的側面などの基本的問題について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-13T15:20:18Z)
• Decoding Digital Influence: The Role of Social Media Behavior in Scientific Stratification Through Logistic Attribution Method [6.285608271780605]
  本研究では,ソーシャルメディアが科学的階層化と移動性に与える影響を包括的に分析する。 メソレベルの視点から説明可能なロジスティック分析を用いて、ソーシャルメディアの行動と科学的社会的成層との相関を探索する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T02:01:40Z)
• Advancing Social Intelligence in AI Agents: Technical Challenges and Open Questions [67.60397632819202]
  ソーシャルインテリジェントAIエージェント(Social-AI)の構築は、多分野、マルチモーダルな研究目標である。 我々は、社会AIを前進させるために、基礎となる技術的課題と、コンピューティングコミュニティ全体にわたる研究者のためのオープンな質問を特定します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T02:57:42Z)
• SOTOPIA: Interactive Evaluation for Social Intelligence in Language Agents [107.4138224020773]
  人工エージェントと人間との複雑な社会的相互作用をシミュレートするオープンエンド環境であるSOTOPIAを提案する。 エージェントは、複雑な社会的目標を達成するために協調し、協力し、交換し、互いに競い合う。 GPT-4は,人間よりも目標達成率が著しく低く,社会的常識的推論や戦略的コミュニケーション能力の発揮に苦慮していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T02:27:01Z)
• Social Influence Dialogue Systems: A Scoping Survey of the Efforts Towards Influence Capabilities of Dialogue Systems [50.57882213439553]
  社会影響対話システムは、説得、交渉、治療を行うことができる。 これらのスキルを備えた対話システムには、正式な定義やカテゴリは存在しない。 この研究は、この新興地域でのより専用の研究と議論を促すために、社会影響対話システムの包括的参照となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-11T17:57:23Z)
• Predicting Opinion Dynamics via Sociologically-Informed Neural Networks [31.77040611129394]
  本稿では,理論モデルとソーシャルメディアデータを統合した社会学的インフォームドニューラルネットワーク(SINN)を提案する。 特に、理論モデルを常微分方程式(ODE)として再キャストする。 我々は、データを同時に近似し、社会科学的知識を表すODEに適合するニューラルネットワークを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-07T05:55:47Z)
• Active Inference in Robotics and Artificial Agents: Survey and Challenges [51.29077770446286]
  我々は、状態推定、制御、計画、学習のためのアクティブ推論の最先端理論と実装についてレビューする。 本稿では、適応性、一般化性、堅牢性の観点から、その可能性を示す関連する実験を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-03T12:10:26Z)
• On the Opportunities and Risks of Foundation Models [256.61956234436553]
  これらのモデルの基礎モデルは、批判的に中心的だが不完全な性格を根底から立証するものです。 本報告では,基礎モデルの可能性とリスクについて概説する。 これらの疑問に対処するためには、基礎モデルに関する重要な研究の多くは、深い学際的なコラボレーションが必要であると信じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-16T17:50:08Z)
• Simulating Social Acceptability With Agent-based Modeling [28.727916976371265]
  私たちは、ソーシャルなプラクティスの動的なバンドルとして、ソーシャルスペースを再編成することを提案します。 我々は、新しいパターンの規則性だけでなく、プラクティス間の特定の相互作用に焦点を当てた研究の方向性について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-14T09:31:43Z)
• A Simulation Model Demonstrating the Impact of Social Aspects on Social Internet of Things [0.0]
  本稿では,社会的行動が社会的対象の相互作用パターンに及ぼす影響について考察する。 本稿では,競争的社会パラダイムと協調的社会パラダイムの関係について考察する。 協調戦略は競争戦略よりも効率的であることが証明された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-23T07:18:39Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。