論文の概要: Power to the People? Opportunities and Challenges for Participatory AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07572v1
- Date: Thu, 15 Sep 2022 19:20:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 11:11:53.643428
- Title: Power to the People? Opportunities and Challenges for Participatory AI
- Title（参考訳）: 人民に権力を?
参加型AIの可能性と課題
- Authors: Abeba Birhane, William Isaac, Vinodkumar Prabhakaran, Mark D\'iaz,
Madeleine Clare Elish, Iason Gabriel, Shakir Mohamed
- Abstract要約: 人工知能(AI)と機械学習(ML)への参加的アプローチが勢いを増している。
本稿では,AIとMLパイプライン内の参加者参加手法や実践と同様に,歴史的文脈における参加的アプローチをレビューする。
我々は、参加型AI/MLが流行するにつれて、この用語の文脈的・ニュアンス的な理解と、参加型活動の主要な受益者がもたらす利益と機会を実現する上で重要な要素であるべきかどうかを考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.504176941117493
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Participatory approaches to artificial intelligence (AI) and machine learning
(ML) are gaining momentum: the increased attention comes partly with the view
that participation opens the gateway to an inclusive, equitable, robust,
responsible and trustworthy AI.Among other benefits, participatory approaches
are essential to understanding and adequately representing the needs, desires
and perspectives of historically marginalized communities. However, there
currently exists lack of clarity on what meaningful participation entails and
what it is expected to do. In this paper we first review participatory
approaches as situated in historical contexts as well as participatory methods
and practices within the AI and ML pipeline. We then introduce three case
studies in participatory AI.Participation holds the potential for beneficial,
emancipatory and empowering technology design, development and deployment while
also being at risk for concerns such as cooptation and conflation with other
activities. We lay out these limitations and concerns and argue that as
participatory AI/ML becomes in vogue, a contextual and nuanced understanding of
the term as well as consideration of who the primary beneficiaries of
participatory activities ought to be constitute crucial factors to realizing
the benefits and opportunities that participation brings.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(ai)と機械学習(ml)への参加アプローチが勢いを増している: 関心が高まっているのは、参加が包括的で、公平で、堅牢で、責任があり、信頼できるaiへの入り口を開くという見解である。
しかし、現在、有意義な参加とそれが行うべきことの明確さが欠如している。
本稿では,AI と ML パイプライン内の参加型手法や実践と同様に,歴史的文脈における参加型アプローチをレビューする。
次に、参加型AIに3つのケーススタディを導入する。参加型AIは、技術設計、開発、展開の利益、解放、強化の可能性を秘めつつ、他の活動との協力や衝突といった懸念のリスクも負う。
我々はこれらの制限と懸念を整理し、参加型AI/MLが流行するにつれて、この用語の文脈的かつ曖昧な理解と、参加型活動の主要な受益者がもたらす利益と機会を実現する上で重要な要素であるべきかどうかを考察する。
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