論文の概要: Ontologies in Design: How Imagining a Tree Reveals Possibilites and Assumptions in Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03029v1
- Date: Thu, 03 Apr 2025 21:04:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-14 21:52:13.711719
- Title: Ontologies in Design: How Imagining a Tree Reveals Possibilites and Assumptions in Large Language Models
- Title（参考訳）: デザインのオントロジー:大規模言語モデルにおける木の可能性と仮定のイマジネーション
- Authors: Nava Haghighi, Sunny Yu, James Landay, Daniela Rosner,
- Abstract要約: 価値に基づく分析は重要であるが、これらのシステムを分析する上ではあまり認識されていない。
多元主義との実践に基づく関わりの必要性を示唆し、設計の方向性を検討するための4つの方向性を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4563238570902448
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Amid the recent uptake of Generative AI, sociotechnical scholars and critics have traced a multitude of resulting harms, with analyses largely focused on values and axiology (e.g., bias). While value-based analyses are crucial, we argue that ontologies -- concerning what we allow ourselves to think or talk about -- is a vital but under-recognized dimension in analyzing these systems. Proposing a need for a practice-based engagement with ontologies, we offer four orientations for considering ontologies in design: pluralism, groundedness, liveliness, and enactment. We share examples of potentialities that are opened up through these orientations across the entire LLM development pipeline by conducting two ontological analyses: examining the responses of four LLM-based chatbots in a prompting exercise, and analyzing the architecture of an LLM-based agent simulation. We conclude by sharing opportunities and limitations of working with ontologies in the design and development of sociotechnical systems.
- Abstract（参考訳）: 最近のジェネレーティブAIの取り込みの中で、社会技術学者や批評家は、価値と公理(例えばバイアス)に主に焦点を絞った分析によって、多くの結果の害を辿った。
価値に基づく分析は不可欠ですが、オントロジー(私たちが何を考えているか、あるいは話し合えるか)は、これらのシステムを分析する上で不可欠だが、認識されていない次元である、と私たちは主張します。
オントロジーと実践ベースのエンゲージメントの必要性を示唆し、デザインにおけるオントロジーを考えるための4つの方向性を提供する。
我々は,LLM開発パイプライン全体を通して,これらの方向性を通じて開放される可能性の事例を,プロンプト運動における4つのLLMベースのチャットボットの応答の検証と,LLMベースのエージェントシミュレーションのアーキテクチャ解析という,2つのオントロジ解析によって共有する。
社会技術システムの設計・開発におけるオントロジーの活用の機会と限界を共有して結論付ける。
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