Abundant intelligences: placing AI within Indigenous knowledge frameworks
Notice bibliographique
Résumé
The current trajectory of artificial intelligence development suffers from fundamental epistemological shortcomings, resulting in the systematic operationalization of bias against non-white, non-male, and non-Western peoples. We argue that these failings are, in part, the result of certain Western rationalist epistemologies that exclude many ways of knowing about the world, and therefore they cannot provide a sufficient foundation on which to adequately, robustly, and humanely conceptualize intelligence. We present a new research agenda, Abundant Intelligences, an Indigenous-led, Indigenous-majority international, interdisciplinary research program that imagines anew how to conceptualize and design artificial intelligence (AI) based on Indigenous knowledge (IK) systems. Abundant Intelligences draws on the rich plurality of Indigenous knowledge systems, bringing together diverse sets of thought, culture, and protocol together. We show IK systems provide one way to rebuild AI’s epistemological foundations and transform these tools’ current role in reinforcing colonial practices of exclusion, extraction, manipulation, and eradication into engines of abundance that enable us to care better for ourselves, our communities, and our world. Our proposition is to fully engage with AI to explore how different conceptions of intelligence could be embodied in these technologies. In this paper, we present the tenets of the research program in detail, account for our methodological approach, describe the impact and limitations, and conclude on a discussion of the implications of the program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,064 |
| Communication savante | 0,010 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».