論文の概要: Grasping AI: experiential exercises for designers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01282v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 15:34:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 21:11:28.149689
• Title: Grasping AI: experiential exercises for designers
• Title（参考訳）: Grasping AI:デザイナのための経験的なエクササイズ
• Authors: Dave Murray-Rust, Maria Luce Lupetti, Iohanna Nicenboim, Wouter van der Hoog
• Abstract要約: 本稿では,AIシステムにおけるインタラクション・アベイランス,ユニークなリレーショナル可能性,より広範な社会的影響を探求し,考察する手法について検討する。 比喩や制定に関する演習は、トレーニングや学習、プライバシーと同意、自律性、エージェンシーをより具体的になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.95562850825636
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) are increasingly integrated into the functioning of physical and digital products, creating unprecedented opportunities for interaction and functionality. However, there is a challenge for designers to ideate within this creative landscape, balancing the possibilities of technology with human interactional concerns. We investigate techniques for exploring and reflecting on the interactional affordances, the unique relational possibilities, and the wider social implications of AI systems. We introduced into an interaction design course (n=100) nine 'AI exercises' that draw on more than human design, responsible AI, and speculative enactment to create experiential engagements around AI interaction design. We find that exercises around metaphors and enactments make questions of training and learning, privacy and consent, autonomy and agency more tangible, and thereby help students be more reflective and responsible on how to design with AI and its complex properties in both their design process and outcomes.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)と機械学習(ML)は、ますます物理的およびデジタル製品の機能に統合され、対話や機能に前例のない機会を生み出している。 しかし、デザイナーがこの創造的な風景の中で考え、技術の可能性と人間の相互作用の懸念のバランスをとることは困難である。 本稿では,AIシステムの相互作用能力,ユニークなリレーショナル可能性,より広範な社会的影響を探求し,考察する。 インタラクションデザインコース(n=100)9つの'AIエクササイズ'を導入し、人間設計、責任あるAI、投機的実践を駆使して、AIインタラクション設計に関する経験的な関与を生み出しました。 メタファーや制定に関する演習は、トレーニングや学習、プライバシ、同意、自律性、エージェンシーをより具体化し、学生がAIで設計し、その複雑な特性を設計プロセスと結果の両方でより反映し、責任を負うのを助ける。

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