論文の概要: Human participants in AI research: Ethics and transparency in practice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01254v1
• Date: Thu, 2 Nov 2023 14:12:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-03 13:27:45.805887
• Title: Human participants in AI research: Ethics and transparency in practice
• Title（参考訳）: AI研究の人間参加者:実践における倫理と透明性
• Authors: Kevin R. McKee
• Abstract要約: 人間の参加者を巻き込んだ研究は、AIと機械学習の進歩に不可欠である。 Paperは、人間の参加者を含むAI研究と関連する分野の違いを橋渡しすることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9608936085613567
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, research involving human participants has been critical to advances in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML), particularly in the areas of conversational, human-compatible, and cooperative AI. For example, around 12% and 6% of publications at recent AAAI and NeurIPS conferences indicate the collection of original human data, respectively. Yet AI and ML researchers lack guidelines for ethical, transparent research practices with human participants. Fewer than one out of every four of these AAAI and NeurIPS papers provide details of ethical review, the collection of informed consent, or participant compensation. This paper aims to bridge this gap by exploring normative similarities and differences between AI research and related fields that involve human participants. Though psychology, human-computer interaction, and other adjacent fields offer historic lessons and helpful insights, AI research raises several specific concerns$\unicode{x2014}$namely, participatory design, crowdsourced dataset development, and an expansive role of corporations$\unicode{x2014}$that necessitate a contextual ethics framework. To address these concerns, this paper outlines a set of guidelines for ethical and transparent practice with human participants in AI and ML research. These guidelines can be found in Section 4 on pp. 4$\unicode{x2013}$7.
• Abstract（参考訳）: 近年、人工知能(AI)と機械学習(ML)の進歩、特に会話、人間互換、協調AIの分野において、人間の参加者を巻き込んだ研究が重要になっている。 例えば、最近のAAAIおよびNeurIPSカンファレンスにおける出版物の約12%と6%は、それぞれオリジナルの人間のデータの収集を示している。 しかし、AIとMLの研究者たちは、人間の参加者による倫理的で透明な研究プラクティスのガイドラインを欠いている。 これら4つのAAAIおよびNeurIPS論文のうち1つ以下は、倫理的レビュー、インフォームド・コンセントの収集、または参加者報酬の詳細を提供している。 本稿では,AI研究とその関連分野の規範的類似点と相違点を探求することにより,このギャップを埋めることを目的とする。 心理学、人間とコンピュータの相互作用、その他の隣接する分野は歴史的な教訓と有益な洞察を提供するが、AI研究はいくつかの特定の懸念を提起している。 これらの懸念に対処するため,AIとML研究の参加者を対象に,倫理的かつ透明な実践に関する一連のガイドラインを概説する。 これらのガイドラインは pp. 4$\unicode{x2013}$7 のセクション 4 で見ることができる。

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