以诚信推进人工智能：神经机器翻译中的伦理挑战与解决方案
计算与语言
2024-04-16 v1 人工智能
摘要
本文探讨了人工智能在神经机器翻译（NMT）系统中的伦理挑战，强调了开发者确保公平性和文化敏感性的必要性。我们研究了 NMT 中 AI 模型的伦理能力，考察了 NMT 开发各个阶段的伦理考量，包括数据处理、隐私、数据所有权和知情同意。我们通过实证研究识别并解决了伦理问题。这些研究包括采用 Transformer 模型进行卢干达语-英语翻译，并通过句子小批量划分提升效率。以及补充研究，这些研究改进了数据标注技术，并对 BERT 和 Longformer 模型进行了微调，用于分析卢干达语和英语社交媒体内容。我们的第二种方法是利用 Google Scholar 等数据库和 GitHub 等平台进行文献综述。此外，本文探讨了 AI 系统与人类之间的责任分配，强调了人类监督在维护 NMT 伦理标准中的重要作用。结合圣经视角，我们讨论了 NMT 的社会影响以及开发者更广泛的伦理责任，将开发者定位为其创造物所产生社会影响的负责任管家。
引用
@article{arxiv.2404.01070,
title = {Advancing AI with Integrity: Ethical Challenges and Solutions in Neural Machine Translation},
author = {Richard Kimera and Yun-Seon Kim and Heeyoul Choi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.01070},
year = {2024}
}
备注
11 pages