Approches fondées sur les données et participatives vers une IA neuro-inclusive

Titre original en anglais : Data-Driven and Participatory Approaches toward Neuro-Inclusive AI

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Rizvi, N. (2025). Data-Driven and Participatory Approaches toward Neuro-Inclusive AI [Dissertation]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arxiv.2507.21077

Date de publication: 12/06/2025 Ajout dans AutiHub: 20/10/2026 Type: Thèse Langue de l’article: Anglais
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  1. Naba Rizvi *

Résumé

La représentation biaisée des données dans l'IA marginalise jusqu'à 75 millions de personnes autistes dans le monde à travers des applications médicales qui considèrent l'autisme comme un déficit de compétences sociales neurotypiques plutôt que comme un aspect de la diversité humaine, et cette perspective est ancrée dans des recherches qui remettent en question l'humanité des personnes autistes. Turing a défini l'intelligence artificielle comme la capacité à imiter la communication humaine, et, à mesure que le développement de l'IA se concentre de plus en plus sur des agents semblables aux humains, cette référence reste populaire. En revanche, nous définissons l'IA neuro-inclusive comme des jeux de données et des systèmes qui s'éloignent de l'imitation de l'humanité en tant que référence pour l'intelligence machine. Nous explorons ensuite les origines, la prévalence et l'impact des biais anti-autistes dans la recherche actuelle. Nos travaux constatent que 90 % des agents d'IA semblables aux humains excluent les perspectives autistes, et que les créateurs d'IA continuent de considérer que les considérations éthiques dépassent le cadre de leur travail. Afin d'améliorer la représentation des personnes autistes dans les données, nous menons des expériences empiriques avec des annotateurs et des LLM, et constatons que les schémas d'étiquetage binaires saisissent suffisamment les nuances de l'étiquetage des discours de haine anti-autistes. Notre référence, AUTALIC, peut être utilisée pour évaluer ou affiner des modèles et a été développée afin de servir de fondement à de futurs travaux plus neuro-inclusifs.

Biased data representation in AI marginalizes up to 75 million autistic people worldwide through medical applications viewing autism as a deficit of neurotypical social skills rather than an aspect of human diversity, and this perspective is grounded in research questioning the humanity of autistic people. Turing defined artificial intelligence as the ability to mimic human communication, and as AI development increasingly focuses on human-like agents, this benchmark remains popular. In contrast, we define Neuro-Inclusive AI as datasets and systems that move away from mimicking humanness as a benchmark for machine intelligence. Then, we explore the origins, prevalence, and impact of anti-autistic biases in current research. Our work finds that 90% of human-like AI agents exclude autistic perspectives, and AI creators continue to believe ethical considerations are beyond the scope of their work. To improve the autistic representation in data, we conduct empirical experiments with annotators and LLMs, finding that binary labeling schemes sufficiently capture the nuances of labeling anti-autistic hate speech. Our benchmark, AUTALIC, can be used to evaluate or fine-tune models, and was developed to serve as a foundation for more neuro-inclusive future work.

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