論文の概要: Automating Sexual Injustice: Epistemic Injustice in Fembot Design and Feminist Directions for Equitable HRI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.16374v1
• Date: Mon, 23 Mar 2026 21:34:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-11 07:08:16.988382
• Title: Automating Sexual Injustice: Epistemic Injustice in Fembot Design and Feminist Directions for Equitable HRI
• Title（参考訳）: セクシュアル不正の自動化:フェボットデザインにおける疫学的不正と等価HRIに対するフェミニストの方向性
• Authors: Surabhi Bhardwaj,
• Abstract要約: 現在のAI対応の女性性ロボット("fembots")は、主に女性の性反応をシミュレートするように設計されている。 本論では,フェムボットの発達は,女性の性経験の実証的真実よりも,男性のヘドニズム的幻想を優先することで,「画期的不公平」を持続させると主張している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current AI-enabled female sex robots, or "fembots," are primarily designed to simulate female sexual responses through a lens of male-centric bias and pornographic stereotypes. This paper analyses fembot development as a failure in equitable robotics, arguing that these machines perpetuate "epistemic injustice" by prioritizing male hedonistic fantasies over empirical truths of female sexual experience in their design decisions. Drawing on Miranda Fricker's framework of testimonial and hermeneutical injustice, this analysis demonstrates how fembot interfaces discredit women's lived sexual knowledge and empirical research on female sexual physiology while privileging male-centred fantasies. This paper proposes three Feminist Design Directions including empirical grounding, epistemic plurality, and active consent modelling, which are grounded in Donna Haraway's concept of "Situated Knowledge" and accompanied by concrete evaluation criteria. These directions aim to facilitate a transition toward evidence-based intimate AI that prioritizes epistemic justice, mutuality, and inclusive design for marginalized users including disabled, neurodivergent, and LGBTQ+ communities.
• Abstract（参考訳）: 現在のAI対応の女性性ロボット("fembots")は、主に男性中心の偏見とポルノステレオタイプのレンズを通して女性の性反応をシミュレートするように設計されている。 本稿では, 女性性体験の実証的真実を優先することで, ロボット工学の失敗としてフェムボットの発達を解析し, これらの機械は, 女性性体験の実証的真実よりも, 男性性愛の幻想を優先することで「緊急不公平」を持続させると主張した。 この分析は、ミランダ・フリッカーの証言的・医療的不正の枠組みに基づいて、フェムボットのインターフェースが女性の生きた性的知識を識別し、女性の性的生理学を実証的に研究し、男性中心の幻覚を盗む様子を示したものである。 本稿では, ドナ・ハラウェイの「定性知識」概念を基礎として, 具体的な評価基準を伴って, 経験的接地, 疫学的複数, 積極的同意モデリングを含むフェミニストデザインの方向性を3つ提案する。 これらの方向は、障害者、ニューロディバージェント、LGBTQ+コミュニティを含む疎外されたユーザーのために、認識論的正義、相互性、包括的デザインを優先するエビデンスベースの親密なAIへの移行を促進することを目的としている。

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