論文の概要: VET: A Framework for Analyzing AI Discourse
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.01929v2
- Date: Tue, 09 Jun 2026 14:23:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-10 15:40:57.9166
- Title: VET: A Framework for Analyzing AI Discourse
- Title（参考訳）: VET:AI談話の分析フレームワーク
- Authors: Meredith Ringel Morris,
- Abstract要約: AIに関する大衆の言論は分極化され、伝統的なソーシャルメディアにおけるAIに対する誇張された立場は、AIリテラシーの発展を脅かしている。
VETフレームワーク(VET Framework)は、AIの会話を、妥当性、有効性、軌道の次元に沿って分類する手法である。
このフレームワークが、AI Hype、AI Doom、AI Denial、AI Normalcyといった一般的な物語を特定し、比較し、批判するのにどのように使えるかを示します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.692439869431833
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Public discourse on AI has become polarized; exaggerated positions on AI in traditional and social media threaten the development of AI Literacy among the general public. In this article, I introduce the VET Framework, a method for categorizing AI discourse along the dimensions of valence, effectiveness, and trajectory. I show how this framework can be used to identify, compare, and critique prevalent narratives of AI Hype, AI Doom, AI Denial, and AI Normalcy. Using VET, I analyze how each of these four stances exaggerates some aspects of the current state and/or likely evolution of AI, and illustrate how the VET framework can serve as an AI Literacy tool by supporting the ``vetting'' of polarized AI discourse.
- Abstract（参考訳）: 従来のソーシャルメディアにおけるAIに対する誇張された立場は、一般大衆の間でAIリテラシーの発展を脅かしている。
本稿では、原子価、有効性、軌道の次元に沿ったAI談話の分類方法であるVETフレームワークを紹介する。
このフレームワークが、AI Hype、AI Doom、AI Denial、AI Normalcyといった一般的な物語を特定し、比較し、批判するのにどのように使えるかを示します。
VETを使って、これらの4つのスタンスが、現在の状態と/またはおそらくAIの進化のいくつかの側面を誇張しているかを分析し、VETフレームワークが、偏極化されたAI談話の 'vetting''' をサポートすることで、AIリテラシーツールとして機能するかを説明します。
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