論文の概要: A taxonomy of epistemic injustice in the context of AI and the case for generative hermeneutical erasure
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07531v1
- Date: Thu, 10 Apr 2025 07:54:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-11 12:23:33.377381
- Title: A taxonomy of epistemic injustice in the context of AI and the case for generative hermeneutical erasure
- Title（参考訳）: AIの文脈におけるてんかん不公平の分類法と遺伝子治療への応用
- Authors: Warmhold Jan Thomas Mollema,
- Abstract要約: 本稿では,AIの文脈における不正の種類を分類する。
生成的AIは、西洋のコンセプト空間の外に展開される場合、概念的消去の影響を受ける可能性があると私は主張する。
本稿では,AI関連不正の新たな形態として,ジェネレーティブ・ヘルメネティカル・エロージャを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: Whether related to machine learning models' epistemic opacity, algorithmic classification systems' discriminatory automation of testimonial prejudice, the distortion of human beliefs via the 'hallucinations' of generative AI, the inclusion of the global South in global AI governance, the execution of bureaucratic violence via algorithmic systems, or located in the interaction with conversational artificial agents epistemic injustice related to AI is a growing concern. Based on a proposed general taxonomy of epistemic injustice, this paper first sketches a taxonomy of the types of epistemic injustice in the context of AI, relying on the work of scholars from the fields of philosophy of technology, political philosophy and social epistemology. Secondly, an additional perspective on epistemic injustice in the context of AI: generative hermeneutical erasure. I argue that this injustice that can come about through the application of Large Language Models (LLMs) and contend that generative AI, when being deployed outside of its Western space of conception, can have effects of conceptual erasure, particularly in the epistemic domain, followed by forms of conceptual disruption caused by a mismatch between AI system and the interlocutor in terms of conceptual frameworks. AI systems' 'view from nowhere' epistemically inferiorizes non-Western epistemologies and thereby contributes to the erosion of their epistemic particulars, gradually contributing to hermeneutical erasure. This work's relevance lies in proposal of a taxonomy that allows epistemic injustices to be mapped in the AI domain and the proposal of a novel form of AI-related epistemic injustice.
- Abstract（参考訳）: 機械学習モデルの認識的不透明性、アルゴリズム分類システムの識別的自動化による証言的偏見、生成的AIの「幻覚」による人間の信念の歪曲、グローバルAIガバナンスにおけるグローバル・サウスの包含、アルゴリズムシステムによる官僚的暴力の実行、あるいはAIに関連する会話的人工エージェントの認識的不正との相互作用が懸念される。
本稿では、まず、AIの文脈において、技術哲学、政治哲学、社会認識学の分野の学者の業績に頼って、疫学の不正のタイプを分類する。
第二に、AIの文脈におけるてんかんの不正に関する追加の視点:生成的医療的消去である。
大規模言語モデル(LLM)の適用を通じて起こりうるこの不公平さを論じるとともに、西欧の概念空間外に配置された生成AIは、特にてんかん領域において、概念的消去の影響を及ぼし、続いて、概念的枠組みの観点からAIシステムとインターロケータのミスマッチによる概念的破壊が引き起こされる、と論じる。
AIシステムの「どこからでも見る」という視点は、非西洋の認識論を著しく下降させ、その結果、その疫学的な特徴の侵食に寄与し、徐々に医療的消去に寄与する。
この研究の関連性は、頭蓋骨の不正をAI領域にマッピングできる分類法の提案と、新しいAI関連頭蓋骨の不正の提案にある。
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