Data Feminism for AI

要約

この論文では、公平、倫理的、持続可能な AI 研究を実施するための一連の横断的なフェミニスト原則を提示します。
データフェミニズム (2020) では、データサイエンスにおける不平等な権力を検証し、それに対抗するための 7 つの原則を提供しました。
ここでは、フェミニズムが依然として AI 研究に深く関連している理由を説明し、AI に関するデータ フェミニズムの元の原則を再説明し、環境への影響と同意に関連する 2 つの潜在的な新しい原則を紹介します。
これらの原則を組み合わせることで、1) AI の研究、開発、展開において働いている不平等、非民主的、搾取的、排他的な力を説明することができます。
2) 危険なシステム、差別的なシステム、またはその他の抑圧的なシステムが世界にリリースされる前に、予測可能な危害を特定し、軽減する。
3) 私たち全員が繁栄できる、より公平で持続可能な世界に向けて取り組むための、創造的で楽しく集団的な方法を鼓舞する。

要約(オリジナル)

This paper presents a set of intersectional feminist principles for conducting equitable, ethical, and sustainable AI research. In Data Feminism (2020), we offered seven principles for examining and challenging unequal power in data science. Here, we present a rationale for why feminism remains deeply relevant for AI research, rearticulate the original principles of data feminism with respect to AI, and introduce two potential new principles related to environmental impact and consent. Together, these principles help to 1) account for the unequal, undemocratic, extractive, and exclusionary forces at work in AI research, development, and deployment; 2) identify and mitigate predictable harms in advance of unsafe, discriminatory, or otherwise oppressive systems being released into the world; and 3) inspire creative, joyful, and collective ways to work towards a more equitable, sustainable world in which all of us can thrive.

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