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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01254v3
• Date: Thu, 26 Sep 2024 14:38:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-09 09:50:02.504668
• 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: 人工知能(AI)と機械学習(ML)の進歩には、人間の参加者を巻き込んだ研究が欠かせない。 しかし、AIと参加型研究者は、AIとMLの人間の参加者による倫理研究のガイドラインを欠いている。 本稿は,これらの課題に対処し,技術研究者を実践的な知識で位置づけることを目的とする。
• 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, roughly 9% of publications at recent AAAI and NeurIPS conferences indicate the collection of original human data. Yet AI and ML researchers lack guidelines for ethical research practices with human participants. Fewer than one out of every four of these AAAI and NeurIPS papers confirm independent ethical review, the collection of informed consent, or participant compensation. This paper aims to bridge this gap by examining the 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 presents several distinct considerations$\unicode{x2014}$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 manuscript outlines a set of guidelines for ethical and transparent practice with human participants in AI and ML research. Overall, this paper seeks to equip technical researchers with practical knowledge for their work, and to position them for further dialogue with social scientists, behavioral researchers, and ethicists.
• 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カンファレンスの出版物の約9%は、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の研究者は、人間の参加者による倫理的研究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つ以下では、独立した倫理的レビュー、インフォームド・コンセントの収集、または参加者報酬が確認されている。 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調べることによって,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教訓と有益な洞察を提供するが、AI研究はいくつかの異なる考察を提示している。 これらの懸念に対処するため、本書はAIとML研究の参加者による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。 本論文は, 技術研究者に実践的な知識を付与し, 社会科学者, 行動研究者, 倫理学者とのさらなる対話の場として位置づけることを目的とする。

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