論文の概要: AI in Support of Diversity and Inclusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09534v1
• Date: Thu, 16 Jan 2025 13:36:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-17 15:10:33.472886
• Title: AI in Support of Diversity and Inclusion
• Title（参考訳）: 多様性と包摂性を支えるAI
• Authors: Çiçek Güven, Afra Alishahi, Henry Brighton, Gonzalo Nápoles, Juan Sebastian Olier, Marie Šafář, Eric Postma, Dimitar Shterionov, Mirella De Sisto, Eva Vanmassenhove,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)をより透明化し、包括的で、社会的偏見を認識していく上での課題と進歩を考察する。 メディア内の偏見のあるコンテンツを識別する上で、AIが果たす役割を強調します。 AIシステムには多様な包括的トレーニングデータが必要だ、と私たちは強調する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.415339913320849
• License:
• Abstract: In this paper, we elaborate on how AI can support diversity and inclusion and exemplify research projects conducted in that direction. We start by looking at the challenges and progress in making large language models (LLMs) more transparent, inclusive, and aware of social biases. Even though LLMs like ChatGPT have impressive abilities, they struggle to understand different cultural contexts and engage in meaningful, human like conversations. A key issue is that biases in language processing, especially in machine translation, can reinforce inequality. Tackling these biases requires a multidisciplinary approach to ensure AI promotes diversity, fairness, and inclusion. We also highlight AI's role in identifying biased content in media, which is important for improving representation. By detecting unequal portrayals of social groups, AI can help challenge stereotypes and create more inclusive technologies. Transparent AI algorithms, which clearly explain their decisions, are essential for building trust and reducing bias in AI systems. We also stress AI systems need diverse and inclusive training data. Projects like the Child Growth Monitor show how using a wide range of data can help address real world problems like malnutrition and poverty. We present a project that demonstrates how AI can be applied to monitor the role of search engines in spreading disinformation about the LGBTQ+ community. Moreover, we discuss the SignON project as an example of how technology can bridge communication gaps between hearing and deaf people, emphasizing the importance of collaboration and mutual trust in developing inclusive AI. Overall, with this paper, we advocate for AI systems that are not only effective but also socially responsible, promoting fair and inclusive interactions between humans and machines.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,AIが多様性と包摂性をサポートし,その方向に進む研究プロジェクトを実証する方法について詳述する。 まず、大きな言語モデル(LLM)をより透明化し、包括的で、社会的偏見を認識していく上での課題と進歩に注目します。 ChatGPTのようなLLMには印象的な能力があるが、彼らは異なる文化的文脈を理解し、有意義で人間的な会話を行うのに苦労している。 重要な問題は、特に機械翻訳における言語処理のバイアスが不等式を強化することである。 これらのバイアスに対処するには、AIが多様性、公平性、包摂性を促進するために、複数の学際的なアプローチが必要である。 また、メディア内のバイアスのあるコンテンツを識別するAIの役割を強調します。 社会的グループの不平等な描写を検出することで、AIはステレオタイプに挑戦し、より包括的な技術を作るのに役立つ。 透明なAIアルゴリズムは、その決定を明確に説明し、信頼の構築とAIシステムのバイアス軽減に不可欠である。 また、AIシステムには多様な包括的トレーニングデータが必要であることも強調します。 Child Growth Monitorのようなプロジェクトは、さまざまなデータを使うことで、栄養失調や貧困といった現実の問題に対処できることを示している。 本稿では、LGBTQ+コミュニティに関する偽情報の普及において、検索エンジンの役割を監視するためにAIをどのように適用できるかを示すプロジェクトを提案する。 さらに、私たちは、テクノロジが聴覚障害者と聴覚障害者のコミュニケーションギャップを埋める方法の例としてSignONプロジェクトについて議論し、包括的AI開発におけるコラボレーションの重要性と相互信頼を強調した。 本稿では,人間と機械の公平かつ包括的な相互作用を促進するとともに,効果的かつ社会的に責任を持つAIシステムを提案する。

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