論文の概要: Alternative models: Critical examination of disability definitions in
the development of artificial intelligence technologies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08287v1
- Date: Thu, 16 Jun 2022 16:41:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-17 19:37:25.913904
- Title: Alternative models: Critical examination of disability definitions in
the development of artificial intelligence technologies
- Title（参考訳）: 代替モデル:人工知能技術の開発における障害定義の批判的考察
- Authors: Denis Newman-Griffis, Jessica Sage Rauchberg, Rahaf Alharbi, Louise
Hickman, Harry Hochheiser
- Abstract要約: 本稿では、障害レンズを用いてAIデータ分析技術を批判的に検証するためのフレームワークを提案する。
障害の概念モデルとして,医療モデル,社会モデル,関係モデルについて考察する。
これらのモデルで設計されたAI技術は、互いに互換性がなく矛盾するほど大きく異なることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.9884176767901005
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Disabled people are subject to a wide variety of complex decision-making
processes in diverse areas such as healthcare, employment, and government
policy. These contexts, which are already often opaque to the people they
affect and lack adequate representation of disabled perspectives, are rapidly
adopting artificial intelligence (AI) technologies for data analytics to inform
decision making, creating an increased risk of harm due to inappropriate or
inequitable algorithms. This article presents a framework for critically
examining AI data analytics technologies through a disability lens and
investigates how the definition of disability chosen by the designers of an AI
technology affects its impact on disabled subjects of analysis. We consider
three conceptual models of disability: the medical model, the social model, and
the relational model; and show how AI technologies designed under each of these
models differ so significantly as to be incompatible with and contradictory to
one another. Through a discussion of common use cases for AI analytics in
healthcare and government disability benefits, we illustrate specific
considerations and decision points in the technology design process that affect
power dynamics and inclusion in these settings and help determine their
orientation towards marginalisation or support. The framework we present can
serve as a foundation for in-depth critical examination of AI technologies and
the development of a design praxis for disability-related AI analytics.
- Abstract（参考訳）: 障害者は、医療、雇用、政府の政策など様々な分野において、様々な複雑な意思決定プロセスに直面している。
これらのコンテキストは、すでに影響を受けた人々にとって不透明で、障害のある視点の適切な表現を欠いていることが多いが、データ分析に人工知能(AI)技術を採用して意思決定を通知し、不適切なアルゴリズムや不適切なアルゴリズムによる害のリスクを増大させている。
本稿では、障害レンズを介してAIデータ分析技術を批判的に調査するフレームワークを提案し、AI技術のデザイナが選択した障害の定義が障害者の分析対象に与える影響について検討する。
我々は,障害の3つの概念モデル,すなわち医療モデル,社会モデル,関係モデルを検討した。
医療および政府の障害給付におけるai分析の一般的なユースケースに関する議論を通じて、これらの設定におけるパワーダイナミクスとインクルージョンに影響を与える技術設計プロセスにおける具体的な考慮と決定ポイントを説明し、限界化やサポートへの方向性を決定するのに役立つ。
現在提案されているフレームワークは、AI技術の詳細な批判的検証と、障害関連AI分析のためのデザイン実践の開発の基礎となる。
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