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Indigenous
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新框架旨在实现自动化语音识别系统的去殖民化
本文提出了一个开发更具文化适应性的自动化语音识别（ASR）系统的框架。文章认为，当前ASR系统在低资源和土著语言方面存在的缺陷不仅仅是技术问题，也反映了殖民主义的语言政策。作者们提出了一个“三种伤害”（误认、错位、不信任）的分类法和一个七层语言多样性模型。他们主张采用参与式设计方法，让受影响的社区成为ASR技术开发和治理的有机组成部分。
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原住民价值观被提议作为人工智能治理的伦理基础
一项最新研究提出，原住民价值观可以为人工智能治理奠定伦理基础，并利用生态知识来评估人工智能模型相对于其规模的环境影响。然而，一些原住民研究人员对这些价值观在人工智能中的适用性表示怀疑。
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加拿大AI战略面临数据中心增长带来的环境审查
加拿大的AI战略需要解决数据中心对环境的重大影响，特别是能源消耗和资源需求。拟议中的阿尔伯塔省Wonder Valley AI数据中心园区，旨在成为世界上最大的数据中心，其需要1.4吉瓦的电力，充分体现了这些挑战。这凸显了AI基础设施的物质现实，它严重依赖土地、水、能源和冷却系统，随着加拿大寻求扩大其主权计算能力，这已成为一个日益增长的担忧。