論文の概要: Introducing Human-Centeredness in AI-Assisted Lexicography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.11808v2
• Date: Wed, 15 Jul 2026 11:22:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-16 12:21:59.433815
• Title: Introducing Human-Centeredness in AI-Assisted Lexicography
• Title（参考訳）: AI支援レキシコグラフィーにおけるヒト中心性の導入
• Abstract要約: 本稿では,AI支援レキシコグラフィのための人中心人工知能(HCAI)フレームワークを提案する。 AIは、レキシコグラフィーに取って代わるのではなく、自動化と有意義な人間のコントロールを組み合わせるべきだ、と同社は主張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes a human-centered artificial intelligence (HCAI) framework for AI-assisted lexicography. While generative AI offers significant opportunities to enhance lexicographic work, it also raises concerns regarding the future role of lexicographers and the preservation of linguistic and cultural diversity. Drawing on HCAI principles and previous applications in other language professions, the paper identifies four interrelated dimensions through which AI integration in lexicography can be understood and critically examined: the augmented lexicographer, the sociotechnical context of AI integration, bias, and the design of AI-powered lexicographic tools. The framework argues that AI should augment rather than replace lexicographers, combining automation with meaningful human control. It further emphasizes the importance of preserving professional agency, mitigating AI-generated biases, and designing tools around the needs of lexicographers. By doing so, the paper provides a foundation for future research and the beneficial integration of AI into lexicographic workflows.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,AI支援レキシコグラフィのための人中心人工知能(HCAI)フレームワークを提案する。 生成AIは、レキシコグラフィー作業を強化する重要な機会を提供する一方で、レキシコグラフィーの役割や言語的・文化的多様性の保存に関する懸念も提起している。 HCAIの原則と、他の言語専門職における以前の応用に基づいて、この論文は、レキシコグラフィーにおけるAI統合が理解され、批判的に研究できる4つの相互関連次元、すなわち、拡張レキシコグラフィー、AI統合の社会技術的文脈、バイアス、AI駆動レキシコグラフィーツールの設計を特定する。 このフレームワークは、自動化と有意義な人間のコントロールを組み合わせることによって、レキシコグラフィーを置き換えるよりもAIを強化するべきだ、と論じている。 さらに、プロフェッショナルエージェンシーの保存、AI生成バイアスの軽減、およびレキシコグラフィーのニーズに応えるツールの設計の重要性を強調している。 これにより、この論文は、将来の研究の基礎と、レキシコグラフィーワークフローへのAIの有益な統合を提供する。

関連論文リスト

• Characterizing initial human-AI proof formalization workflows [66.06866890889131]
  AIシステムのコード生成能力の進歩と、証明を形式化し、検証する人々の能力を変えるための高度な数学的推論の約束への関与。 我々は、AIが人々のフォーマル化に与える影響について、混合メソッド分析を行う。 質的な調査では、人々の好みは多様であるが、形式化におけるAI支援に対する一般的な欲求が示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-02T22:58:19Z)
• Toward Human-Centered AI-Assisted Terminology Work [0.0]
  本稿では,人工知能に対する人間中心のアプローチが,用語学の作業に欠かせないものとなっていることを論じる。 このフレームワークは、拡張用語学者、倫理的AI、人間中心のデザインの3つの分野で構成されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-21T19:16:40Z)
• Cyber Humanism in Education: Reclaiming Agency through AI and Learning Sciences [0.0]
  我々は,AIを活用した学習環境を,人間や機械が共著する社会技術基盤として概念化している。 サイバー・ヒューマニストデザイン、エンフレフレクティブ・コンピテンス、インペラゴリズミズム・市民権、エンフェディアロジック・デザインの3つの柱を具体化します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-18T16:06:04Z)
• AI Literacy Assessment Revisited: A Task-Oriented Approach Aligned with Real-world Occupations [1.7684337194725703]
  本稿では,アメリカ海軍のロボティクス訓練プログラムの文脈において,新しいAIリテラシー評価器の開発と,それに伴う形式的アセスメントについて述べる。 我々は、AI関連の仕事のために人々を訓練するとき、教育者は、高度に文脈化された実践的スキルを強調する楽器でそれらを評価することを検討するべきであると論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-07T18:38:15Z)
• A Review of Generative AI in Computer Science Education: Challenges and Opportunities in Accuracy, Authenticity, and Assessment [2.1891582280781634]
  本稿では、コンピュータサイエンス教育におけるChatGPTやClaudeといったジェネレーティブAIツールの利用について調査する。 ジェネレーティブAIは、AI幻覚、エラーの伝播、バイアス、AI支援コンテンツと学生認可コンテンツの間のぼやけた線などの懸念を提起する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-17T19:20:58Z)
• Reflection on Data Storytelling Tools in the Generative AI Era from the Human-AI Collaboration Perspective [54.152639172274]
  大規模生成AI技術は、ビジュアルおよびナレーション生成におけるそのパワーでデータストーリーテリングを強化する可能性がある。 我々は、最新のツールのコラボレーションパターンを、データストーリーテリングにおける人間とAIのコラボレーションを理解するための専用のフレームワークを使用して、以前のツールのパターンと比較する。 これらのAIテクニックのメリットと、人間とAIのコラボレーションへの影響も明らかにされている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-04T13:56:18Z)
• Converging Paradigms: The Synergy of Symbolic and Connectionist AI in LLM-Empowered Autonomous Agents [55.63497537202751]
  コネクショニストと象徴的人工知能(AI)の収束を探求する記事 従来、コネクショナリストAIはニューラルネットワークにフォーカスし、シンボリックAIはシンボリック表現とロジックを強調していた。 大型言語モデル(LLM)の最近の進歩は、人間の言語をシンボルとして扱う際のコネクショナリストアーキテクチャの可能性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T14:00:53Z)
• Generative Artificial Intelligence: A Systematic Review and Applications [7.729155237285151]
  本稿では、ジェネレーティブAIにおける最近の進歩と技術に関する体系的なレビューと分析について述べる。 生成AIがこれまで行った大きな影響は、大きな言語モデルの開発による言語生成である。 論文は、責任あるAIの原則と、これらの生成モデルの持続可能性と成長に必要な倫理的考察から締めくくられる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-17T18:03:59Z)
• The Role of AI in Drug Discovery: Challenges, Opportunities, and Strategies [97.5153823429076]
  この分野でのAIのメリット、課題、欠点についてレビューする。 データ拡張、説明可能なAIの使用、従来の実験手法とAIの統合についても論じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-08T23:23:39Z)
• On some Foundational Aspects of Human-Centered Artificial Intelligence [52.03866242565846]
  人間中心人工知能(Human Centered Artificial Intelligence)の意味については明確な定義はない。 本稿では,AIコンポーネントを備えた物理・ソフトウェア計算エージェントを指すHCAIエージェントについて紹介する。 HCAIエージェントの概念は、そのコンポーネントや機能とともに、人間中心のAIに関する技術的および非技術的議論を橋渡しする手段であると考えています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-29T09:58:59Z)
• Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
  近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。 倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。 このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-25T22:31:55Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。