論文の概要: Rethinking Indic AI from a Lens of Cultural Heritage Preservation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.06544v1
- Date: Tue, 07 Jul 2026 17:51:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-08 21:24:51.614664
- Title: Rethinking Indic AI from a Lens of Cultural Heritage Preservation
- Title（参考訳）: 文化遺産保存のレンズからIndic AIを再考する
- Abstract要約: AIは「二重刃の剣」と見なされるが、一方では人口の多い人々へのアクセスと包摂を可能にし、他方では世界観を均質化し、表現不足の言語や世界観を排除できる。
本稿では,インド言語学の広範な特徴と,それらが文化的実践や世界観と密接に結びつく方法に対処することによって,この問題の特徴付けを試みる。
次に、Indic Foundationモデルの役割の増大について論じ、これらのモデルが長年のリソースと表現ギャップにどのように対処するかを分析する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.93881710663323
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As Artificial Intelligence (AI) makes inroads into different parts of the Indian subcontinent, there is significant interest in studying how AI impacts the linguistic and cultural foundations of this civilization. AI is seen as a ''double-edged sword'' where on the one hand, it can enable access and inclusion for a large population, on the other, it can homogenize worldviews and exclude underrepresented languages and worldviews. In this paper, we try to characterize this problem by addressing the extensive characteristic nature of Indian linguistics and the way they closely connect to cultural practices and worldview. We then perform a longitudinal survey of how Natural Language Processing (NLP) techniques have evolved in this space, tracing the historical development of Indic NLP, covering key milestones, methodological shifts, and resource creation efforts. In addition, the paper also examines the structural and sociolinguistic characteristics of Indian languages, such as rich morphology, complex scripts and grammar rules, diglossia, and large dialectal variation, and explains how these create unique challenges for building AI foundation models. We then discuss the growing role of Indic foundation models and analyze how these models address these long-standing resource and representation gaps. Finally, we propose a research direction called 'Culture Sensing', which re-imagines AI based on hermeneutic reasoning. Culture Sensing aims to address open problems such as ensuring equitable performance across low-resource languages and producing outputs that are culturally meaningful. By bringing together past work, current techniques, and emerging trends, this paper outlines research directions that can guide the next phase of Indic NLP and contribute to the development of more robust and inclusive Indic foundation models.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)がインド亜大陸の様々な部分に進出するにつれ、AIがこの文明の言語的・文化的基盤にどのように影響するかを研究することに大きな関心が寄せられている。
AIは「二重刃の剣」と見なされるが、一方では人口の多い人々へのアクセスと包摂を可能にし、他方では世界観を均質化し、表現不足の言語や世界観を排除できる。
本稿では,インド言語学の広範な特徴と,それらが文化的実践や世界観と密接に結びつく方法に対処することによって,この問題の特徴付けを試みる。
次に、この分野での自然言語処理(NLP)技術がどのように発展してきたのかを縦断調査し、Indic NLPの歴史的発展を辿り、重要なマイルストーン、方法論的変化、資源創出の取り組みをカバーした。
さらに,インドの言語の構造的・社会言語学的特徴,例えばリッチ・モルフォロジー,複雑なスクリプトや文法規則,地質学,大弁証法などを考察し,これらがAI基盤モデル構築にどのようにユニークな課題を生み出しているかを説明する。
次に、Indic Foundationモデルの役割の増大について論じ、これらのモデルが長年のリソースと表現ギャップにどのように対処するかを分析する。
最後に,Hermeneutic reasoningに基づいてAIを再想像する「Culture Sensing」という研究方向を提案する。
Culture Sensingは、低リソース言語間での公平なパフォーマンスの確保や、文化的に意味のあるアウトプットなど、オープンな問題に対処することを目的としている。
本報告では,過去の研究,現在の技術,新たな動向をまとめて,Indic NLPの次の段階を導く研究の方向性を概説し,より堅牢で包括的なIndic Foundationモデルの開発に寄与する。
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