論文の概要: Ethics in AI through the Practitioner's View: A Grounded Theory
Literature Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09514v3
- Date: Tue, 20 Feb 2024 00:39:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-21 21:53:21.167946
- Title: Ethics in AI through the Practitioner's View: A Grounded Theory
Literature Review
- Title（参考訳）: 実践者の視点によるAIの倫理:基礎理論文献レビュー
- Authors: Aastha Pant, Rashina Hoda, Chakkrit Tantithamthavorn, Burak Turhan
- Abstract要約: 近年、AI開発における倫理的問題のプロファイルが高まり、私たちの日常生活におけるAI技術の普及に対する世間の懸念が高まっている。
我々は,AI実践者のAI倫理観を含む,38の初等実証研究の根拠的理論文献レビュー(GTLR)を行った。
我々は,AI倫理の異なる側面を特定し,理解する上で,実践者の視点からAI倫理の分類を提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.941478155592502
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The term ethics is widely used, explored, and debated in the context of
developing Artificial Intelligence (AI) based software systems. In recent
years, numerous incidents have raised the profile of ethical issues in AI
development and led to public concerns about the proliferation of AI technology
in our everyday lives. But what do we know about the views and experiences of
those who develop these systems- the AI practitioners? We conducted a grounded
theory literature review (GTLR) of 38 primary empirical studies that included
AI practitioners' views on ethics in AI and analysed them to derive five
categories: practitioner awareness, perception, need, challenge, and approach.
These are underpinned by multiple codes and concepts that we explain with
evidence from the included studies. We present a taxonomy of ethics in AI from
practitioners' viewpoints to assist AI practitioners in identifying and
understanding the different aspects of AI ethics. The taxonomy provides a
landscape view of the key aspects that concern AI practitioners when it comes
to ethics in AI. We also share an agenda for future research studies and
recommendations for practitioners, managers, and organisations to help in their
efforts to better consider and implement ethics in AI.
- Abstract（参考訳）: 倫理という用語は人工知能(AI)ベースのソフトウェアシステムの開発において広く使われ、探求され、議論されている。
近年、AI開発における倫理的問題のプロファイルが高まり、私たちの日常生活におけるAI技術の普及に対する世間の懸念が高まっている。
しかし、これらのシステムを開発する人々、つまりAI実践者の見解や経験について、私たちは何を知っているだろうか?
我々は、AI実践者のAI倫理観を含む38の初等実証研究の根拠付き理論文献レビュー(GTLR)を行い、実践者意識、認識、ニーズ、挑戦、アプローチの5つのカテゴリを導き出した。
これらは、包含された研究の証拠とともに説明する複数のコードや概念によって支えられている。
我々は,AI倫理の異なる側面を特定し,理解する上で,実践者の視点からAI倫理の分類を提示する。
分類学は、AIの倫理に関して、AI実践者に関する重要な側面の展望を提供する。
また、AIの倫理をよりよく検討し実装するための取り組みを支援するために、実践者、マネージャ、組織のための将来の研究研究とレコメンデーションの議題を共有します。
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