Jun, 2024
定位真实情况：通过 SituAnnotate 定位数据标签来增强具有偏见意识的人工智能
Situated Ground Truths: Enhancing Bias-Aware AI by Situating Data Labels with SituAnnotate
Delfina Sol Martinez Pandiani, Valentina Presutti
TL;DR引言中介绍了 SituAnnotate，这是一个专门为'situated grounding' 而设计的新本体论，旨在将用于训练 AI 系统的基础真实数据与从中产生这些基础真实数据的情境和文化背景联系起来，通过结构化和上下文感知的数据注释的本体论方法，解决由于孤立注释引起的潜在偏见问题，确保语义丰富性，为知识表示提供稳健一致的基础。SituAnnotate 还作为创建、查询和比较基于标签的数据集的方法，使下游的 AI 系统能够在考虑上下文和文化偏见的情况下进行训练，为增强系统的可解释性和适应性奠定了基础，使得 AI 模型能够与多种文化背景和观点相契合。