論文の概要: Towards Openness Beyond Open Access: User Journeys through 3 Open AI Collaboratives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.08488v1
• Date: Fri, 20 Jan 2023 09:34:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-19 13:41:37.731609
• Title: Towards Openness Beyond Open Access: User Journeys through 3 Open AI Collaboratives
• Title（参考訳）: Open Accessを超えてオープン性を目指す - 3つのオープンAIコラボレーションによるユーザジャーニー
• Authors: Jennifer Ding, Christopher Akiki, Yacine Jernite, Anne Lee Steele, Temi Popo
• Abstract要約: 私たちは3つのコミュニティに焦点を合わせ、それぞれがAIに関するさまざまな活動に焦点を合わせています。 まず、これらの分散したボランティア主導のチームを促進するコミュニティ構造を文書化します。 コミュニティリーダとのインタビューを通じて、メンバが発見し、参加し、貢献し、参加する方法について、ユーザジャーニーをマップします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9324706525398017
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Open Artificial Intelligence (Open source AI) collaboratives offer alternative pathways for how AI can be developed beyond well-resourced technology companies and who can be a part of the process. To understand how and why they work and what additionality they bring to the landscape, we focus on three such communities, each focused on a different kind of activity around AI: building models (BigScience workshop), tools and ways of working (The Turing Way), and ecosystems (Mozilla Festival's Building Trustworthy AI Working Group). First, we document the community structures that facilitate these distributed, volunteer-led teams, comparing the collaboration styles that drive each group towards their specific goals. Through interviews with community leaders, we map user journeys for how members discover, join, contribute, and participate. Ultimately, this paper aims to highlight the diversity of AI work and workers that have come forth through these collaborations and how they offer a broader practice of openness to the AI space.
• Abstract（参考訳）: Open Artificial Intelligence(オープンソースAI)のコラボレーションは、AIをオープンソースな技術企業を超えて開発する方法と、そのプロセスの一部となる方法の代替手段を提供する。 それぞれのコミュニティは、aiに関するさまざまな種類のアクティビティに焦点を当てています – モデルの構築(bigscience workshop)、ツールと作業方法(チューリングの方法)、エコシステム(mozilla festivalのbuilding trustworthy ai working group)です。 まず、分散したボランティア主導のチームを促進するコミュニティ構造を文書化し、各グループを特定の目標に向けて推進するコラボレーションスタイルを比較します。 コミュニティリーダーとのインタビューを通じて、メンバの発見、参加、貢献、参加の方法に関するユーザジャーニーをマップします。 最終的に、この論文は、これらのコラボレーションを通じて生まれたAI作業と労働者の多様性と、AI空間に対するより広いオープンネスの実践方法を強調することを目的としている。

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