論文の概要: Envisioning Communities: A Participatory Approach Towards AI for Social Good

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01774v1
• Date: Tue, 4 May 2021 21:40:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-06 23:06:50.585093
• Title: Envisioning Communities: A Participatory Approach Towards AI for Social Good
• Title（参考訳）: コミュニティを構想する: 社会的利益のためのaiへの参加的アプローチ
• Authors: Elizabeth Bondi, Lily Xu, Diana Acosta-Navas, and Jackson A. Killian
• Abstract要約: 社会的善のためのAIは、AIシステムが影響するコミュニティによって評価されるべきである、と我々は主張する。 社会的良き研究のためのAIの設計と実装のための参加型アプローチと、その能力のアプローチがどのように一致するかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.504838259488844
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Research in artificial intelligence (AI) for social good presupposes some definition of social good, but potential definitions have been seldom suggested and never agreed upon. The normative question of what AI for social good research should be "for" is not thoughtfully elaborated, or is frequently addressed with a utilitarian outlook that prioritizes the needs of the majority over those who have been historically marginalized, brushing aside realities of injustice and inequity. We argue that AI for social good ought to be assessed by the communities that the AI system will impact, using as a guide the capabilities approach, a framework to measure the ability of different policies to improve human welfare equity. Furthermore, we lay out how AI research has the potential to catalyze social progress by expanding and equalizing capabilities. We show how the capabilities approach aligns with a participatory approach for the design and implementation of AI for social good research in a framework we introduce called PACT, in which community members affected should be brought in as partners and their input prioritized throughout the project. We conclude by providing an incomplete set of guiding questions for carrying out such participatory AI research in a way that elicits and respects a community's own definition of social good.
• Abstract（参考訳）: 社会善のための人工知能(AI)の研究は、社会善の定義を前提としているが、潜在的な定義はほとんど提案されず、合意もされていない。 社会的善研究のためのAIとは何かという規範的な疑問は、熟考されておらず、また、歴史的に疎外された人々よりも多数派のニーズを優先し、不正と不平等の現実を脇に置いて、実用主義的な視点でしばしば扱われる。 社会的善のためのAIは、AIシステムが人間福祉の公平性を改善するための異なるポリシーの能力を測定するための枠組みである能力アプローチのガイドとして、コミュニティによって評価されるべきである。 さらに、我々は、AI研究が能力の拡大と平等化によって社会の進歩を触媒する可能性を持っていることを明らかにした。 このアプローチは、私たちが導入したpactと呼ばれるフレームワークにおいて、社会良い研究のためのaiの設計と実装のための参加的アプローチとどのように連携するかを示します。 結論として,このような参加型ai研究を行うための,コミュニティ自身の社会善の定義を明確化し尊重するような,不完全な質問のセットを提供することで結論づける。

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