2019年11月13日

2018年:AIパワー意思疎通の年(7)


Thankfully, however, it’s been a top-priority topic in 2018, and there have been efforts to do things like increasing the diversity of the researchers and engineers who create the various tools we use every day, both within and outside of the realm of AI and writing, according to research scientist Napoles.
しかしながら、ありがたいことに、それは2018年に(今まで)最優先トピックでした、そして、研究専門の科学者ナポレスによれば、AIと執筆の領域の内外両方で我々が、毎日、使う種々のツールを作成する研究者とエンジニアの多様性を増やすようなことをする努力がありました。

“It’s one thing to be trying really hard to have less bias in your models, but it’s another thing to have people who represent different worldviews and different experiences to actually be developing them,” she says. One example: Gender. According to Napoles, in the past, there had been attempts to do things like identify gender based on text.
「本当に激しくあなたのモデルにより偏りを持たないようとしていることは一つのことですが、しかし異なった世界観と異なった経験が実際にそれらを開発していると表現する人々がいることは別のことです」と、彼女は言います。 1つの例:性。 ナポレスによれば、過去に、本文に基づいて性を特定するようなことをする試みが(すでに)ありました。

“Now, you don’t see people talking about identifying gender based on some latent textual characteristics because there’s a better understanding or acceptance that gender isn’t necessarily this binary label,” she says. “These things aren’t going to change overnight, but there’s a lot of talk about demonstrating the biases that exist in the research community. It’s an ongoing process, but this past year has been really exciting.”
「その性が必ずしもこの白か黒かのラベルではない、もっと良い理解あるいは受け入れがあるから、若干の潜在的な本文の特徴に基づいて性を識別することについて人々が、話しているのをあなたは今は、見ません」と、彼女は言います。 「これらのことは一晩で変化しないでしょうが、しかし、研究コミュニティーで存在する偏見を実演することについての多くの話があります。 それは進行中のプロセスですが、しかしこれまでの一年間は本当に(今まで)わくわくするものでいた。」


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