Non ciò che ha espresso un bambino: verifica dell’interfaccia di sicurezza tra lingua dei segni e testo nell’IA rivolta ai minori

Abstract degli autori

La traduzione automatica della lingua dei segni (SLT) è entrata nei prodotti di consumo: converte la lingua dei segni americana in testo inglese per la dettatura, la messaggistica e le richieste rivolte a un assistente conversazionale. L’IA rivolta ai minori e gli strumenti delle piattaforme per la fiducia e la sicurezza prendono decisioni sulla base del testo, usando filtri sugli account dei minori e classificatori di grooming che assegnano un punteggio ai messaggi di chat. Un bambino che usa la lingua dei segni e si serve della SLT passa quindi attraverso una traduzione prima di raggiungere queste misure di protezione. Non abbiamo trovato alcun sistema documentato pubblicamente in cui i due elementi siano stati valutati insieme, e il principale modello SLT in uso non è stato né addestrato né valutato formalmente su persone sotto i 18 anni che usano la lingua dei segni. Errori che alterano la negazione, i ruoli dei partecipanti, la segretezza, l’urgenza o le richieste di aiuto potrebbero cambiare una decisione di sicurezza senza compromettere la scorrevolezza del testo. Questo articolo propone una verifica pre-implementazione di tale interfaccia, informata dalla prospettiva delle persone sorde, con una tassonomia degli errori, uno schema per scenari depurati, quattro condizioni di confronto e quattro misure dei risultati. Auslan è il primo caso di studio previsto.