Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enabling Human-Centered AI: A Methodological Perspective

論文の概要: Enabling Human-Centered AI: A Methodological Perspective

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06703v2
Date: Tue, 14 Nov 2023 17:32:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-15 17:23:03.287047
Title: Enabling Human-Centered AI: A Methodological Perspective
Title（参考訳）: 人間中心AIの実現:方法論的視点
Authors: Wei Xu, Zaifeng Gao
Abstract要約: 人間中心AI(Human-centered AI、HCAI)は、インテリジェントシステムの設計、開発、デプロイにおいて人間を優先する設計哲学である。本稿では,設計目標,設計原則,実装アプローチ,学際チーム,HCAIメソッド,HCAIプロセスなど,従来の統合コンポーネントを用いた総合的なHCAIフレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.746728034149989
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Human-centered AI (HCAI) is a design philosophy that advocates prioritizing humans in designing, developing, and deploying intelligent systems, aiming to maximize the benefits of AI to humans and avoid potential adverse impacts. While HCAI continues to influence, the lack of guidance on methodology in practice makes its adoption challenging. This paper proposes a comprehensive HCAI framework based on our previous work with integrated components, including design goals, design principles, implementation approaches, interdisciplinary teams, HCAI methods, and HCAI processes. This paper also presents a "three-layer" approach to facilitate the implementation of the framework. We believe this systematic and executable framework can overcome the weaknesses in current HCAI frameworks and the challenges currently faced in practice, putting it into action to enable HCAI further.
Abstract（参考訳）: 人間中心AI(Human-centered AI, HCAI)は、インテリジェントシステムの設計、開発、デプロイにおいて人間を優先させることを提唱する設計哲学である。 HCAIは影響を受け続けているが、方法論に関するガイダンスの欠如は、その採用を困難にしている。本稿では,設計目標,設計原則,実装アプローチ,学際チーム,HCAIメソッド,HCAIプロセスなど,従来の統合コンポーネントを用いた総合的なHCAIフレームワークを提案する。本稿では,フレームワークの実装を容易にする"3層"アプローチを提案する。この体系的で実行可能なフレームワークは、現在のHCAIフレームワークの弱点と、現在実際に直面している課題を克服できると考えています。

関連論文リスト

AI-Driven Human-Autonomy Teaming in Tactical Operations: Proposed Framework, Challenges, and Future Directions [10.16399860867284]
人工知能(AI)技術は、人間の意思決定能力を増強することで戦術的操作を変革している。本稿では,AI駆動型人間自律チーム(HAT)を変革的アプローチとして検討する。我々はAI駆動型HATの重要なコンポーネントに対処する包括的フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-28T15:05:16Z)
Attack Atlas: A Practitioner's Perspective on Challenges and Pitfalls in Red Teaming GenAI [52.138044013005]
生成AI、特に大規模言語モデル(LLM)は、製品アプリケーションにますます統合される。新たな攻撃面と脆弱性が出現し、自然言語やマルチモーダルシステムにおける敵の脅威に焦点を当てる。レッドチーム(英語版)はこれらのシステムの弱点を積極的に識別する上で重要となり、ブルーチーム(英語版)はそのような敵の攻撃から保護する。この研究は、生成AIシステムの保護のための学術的な洞察と実践的なセキュリティ対策のギャップを埋めることを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-23T10:18:10Z)
Towards Guaranteed Safe AI: A Framework for Ensuring Robust and Reliable AI Systems [88.80306881112313]
我々は、AI安全性に対する一連のアプローチを紹介し、定義する。これらのアプローチの中核的な特徴は、高保証の定量的安全性保証を備えたAIシステムを作ることである。これら3つのコアコンポーネントをそれぞれ作成するためのアプローチを概説し、主な技術的課題を説明し、それらに対する潜在的なソリューションをいくつか提案します。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-10T17:38:32Z)
Incentive Compatibility for AI Alignment in Sociotechnical Systems: Positions and Prospects [11.086872298007835]
既存の方法論は主に技術的側面に焦点を当てており、しばしばAIシステムの複雑な社会技術的性質を無視している。 Incentive Compatibility Sociotechnical Alignment Problem (ICSAP) ICを実現するための古典的なゲーム問題として,機構設計,契約理論,ベイズ的説得の3つを論じ,ICSAP解決の視点,可能性,課題について論じる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-20T10:52:57Z)
An HCAI Methodological Framework: Putting It Into Action to Enable Human-Centered AI [9.096854091344264]
人間中心AI(HCAI)は、インテリジェントシステムの設計、開発、デプロイにおいて人間を優先することを提唱する。 HCAIの実装における方法論に関するガイダンスの欠如は、その採用を困難にしている。本稿では,7つのコンポーネントを統合した総合的・学際的なHCAI方法論フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-27T17:40:49Z)
The Participatory Turn in AI Design: Theoretical Foundations and the Current State of Practice [64.29355073494125]
本稿は、既存の理論文献を合成して、AI設計における「参加的転換」を掘り下げることを目的としている。我々は、最近発表された研究および12人のAI研究者および実践者に対する半構造化インタビューの分析に基づいて、AI設計における参加実践の現状に関する実証的な知見を述べる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-02T05:30:42Z)
On some Foundational Aspects of Human-Centered Artificial Intelligence [52.03866242565846]
人間中心人工知能(Human Centered Artificial Intelligence)の意味については明確な定義はない。本稿では,AIコンポーネントを備えた物理・ソフトウェア計算エージェントを指すHCAIエージェントについて紹介する。 HCAIエージェントの概念は、そのコンポーネントや機能とともに、人間中心のAIに関する技術的および非技術的議論を橋渡しする手段であると考えています。
論文参考訳（メタデータ） (2021-12-29T09:58:59Z)
Human-Centered AI for Data Science: A Systematic Approach [48.71756559152512]
HCAI(Human-Centered AI)は、さまざまなヒューマンタスクをサポートするAI技術の設計と実装を目的とした研究活動である。データサイエンス(DS)に関する一連の研究プロジェクトを使ってHCAIにどのようにアプローチするかをケーススタディとして紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-03T21:47:13Z)
From Human-Computer Interaction to Human-AI Interaction: New Challenges and Opportunities for Enabling Human-Centered AI [7.3800748017024755]
我々は、AI技術の特徴と非AIコンピューティングシステムとAIシステムの違いに焦点を当てる。人とAIの相互作用(HAII)の研究と応用を学際的なコラボレーションとして推進します。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-12T04:30:45Z)
Distributed and Democratized Learning: Philosophy and Research Challenges [80.39805582015133]
民主化学習(Dem-AI)という新しいデザイン哲学を提案する。ヒトの社会的グループに触発され、提案されたDem-AIシステムの学習エージェントの専門グループは階層構造で自己組織化され、より効率的に学習タスクを遂行する。本稿では,様々な学際分野に触発された未来のDem-AIシステムを実現するためのガイドラインとして,参照設計を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-18T08:45:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。