音声認識AIにおける言語的公平性：脱植民地化アプローチと新フレームワーク

自動音声認識（ASR）システムは、低リソース言語や先住民言語、非標準的な言語変種に対して継続的な失敗を抱えています。これは単なる技術的エラーではなく、植民地主義的な言語階層を再生産する暗黙の言語政策だと指摘されています。本研究は、データ、評価指標、モデルの事前設定がいかに特定の声のみを機械が認識可能にするかを示し、「3つの害（誤認識、不適合、不信）」の分類法と7層の言語多様性モデルを導入。影響を受けるコミュニティを共同設計者として位置づける参加型フレームワークを提案し、文化的に有能なASRの実現を目指します。