論文の概要: Mind the Gesture: Evaluating AI Sensitivity to Culturally Offensive Non-Verbal Gestures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17710v1
• Date: Mon, 24 Feb 2025 23:10:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:23:59.616728
• Title: Mind the Gesture: Evaluating AI Sensitivity to Culturally Offensive Non-Verbal Gestures
• Title（参考訳）: Mind the Gesture: 文化的に有害な非言語的ジェスチャーに対するAI感度の評価
• Authors: Akhila Yerukola, Saadia Gabriel, Nanyun Peng, Maarten Sap,
• Abstract要約: ジェスチャーは非言語コミュニケーションの不可欠な部分であり、文化によって異なる意味を持つ。 AIシステムがよりグローバルなアプリケーションに統合されるにつれて、文化的な犯罪が必然的に持続しないことが重要になります。 攻撃性,文化的意義,文脈的要因を付加した288のジェスチャー・カントリーペアのデータセットであるMC-SIGNS(Multi-Cultural Set of In appropriate Gestures and Nonverbal Signs)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.89565097372751
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• Abstract: Gestures are an integral part of non-verbal communication, with meanings that vary across cultures, and misinterpretations that can have serious social and diplomatic consequences. As AI systems become more integrated into global applications, ensuring they do not inadvertently perpetuate cultural offenses is critical. To this end, we introduce Multi-Cultural Set of Inappropriate Gestures and Nonverbal Signs (MC-SIGNS), a dataset of 288 gesture-country pairs annotated for offensiveness, cultural significance, and contextual factors across 25 gestures and 85 countries. Through systematic evaluation using MC-SIGNS, we uncover critical limitations: text-to-image (T2I) systems exhibit strong US-centric biases, performing better at detecting offensive gestures in US contexts than in non-US ones; large language models (LLMs) tend to over-flag gestures as offensive; and vision-language models (VLMs) default to US-based interpretations when responding to universal concepts like wishing someone luck, frequently suggesting culturally inappropriate gestures. These findings highlight the urgent need for culturally-aware AI safety mechanisms to ensure equitable global deployment of AI technologies.
• Abstract（参考訳）: ジェスチャーは非言語コミュニケーションの不可欠な部分であり、文化によって異なる意味を持ち、深刻な社会的・外交的な結果をもたらす誤解がある。 AIシステムがよりグローバルなアプリケーションに統合されるにつれて、文化的な犯罪が必然的に持続しないことが重要になります。 この目的のために,25のジェスチャーと85の国で,攻撃性,文化的意義,文脈的要因を付加した288のジェスチャー国ペアのデータセットであるMC-SIGNS(Multi-Cultural Set of In appropriate Gestures and Nonverbal Signs)を紹介した。 MC-SIGNSを用いた体系的な評価を通じて、重要な限界を明らかにする: テキスト・トゥ・イメージ(T2I)システムは、米国中心の強いバイアスを示し、米国以外の状況よりも攻撃的なジェスチャーを検出するのに優れ、大きな言語モデル(LLM)は攻撃的なジェスチャーとして過度にフラッグされる傾向があり、視覚言語モデル(VLM)は、誰かの運を望んで、しばしば文化的に不適切なジェスチャーを示すアメリカの普遍的な概念に応答する際に、米国ベースの解釈にデフォルトとなる。 これらの知見は、文化的に認識されたAIの安全性メカニズムが、AI技術のグローバルな展開を確実にするための緊急の必要性を浮き彫りにしている。

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