論文の概要: AI for All: Operationalising Diversity and Inclusion Requirements for AI
Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14695v1
- Date: Tue, 7 Nov 2023 23:15:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-03 13:52:39.945796
- Title: AI for All: Operationalising Diversity and Inclusion Requirements for AI
Systems
- Title（参考訳）: AI for All: AIシステムにおける多様性と包摂的要件の運用
- Authors: Muneera Bano, Didar Zowghi, Vincenzo Gervasi, Rifat Shams
- Abstract要約: この研究は、AIシステムに対するD&I要件の抽出と取得方法に関する研究と実践の欠如に対処することを目的としている。
我々は、D&I要件を捉えるためのカスタマイズされたユーザストーリーテンプレートを提案し、D&I要件を2つのAIシステムで記述する際に、テーマとユーザストーリーテンプレートを使用するためのフォーカスグループ演習を実施した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.884533605897174
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As Artificial Intelligence (AI) permeates many aspects of society, it brings
numerous advantages while at the same time raising ethical concerns and
potential risks, such as perpetuating inequalities through biased or
discriminatory decision-making. To develop AI systems that cater for the needs
of diverse users and uphold ethical values, it is essential to consider and
integrate diversity and inclusion (D&I) principles throughout AI development
and deployment. Requirements engineering (RE) is a fundamental process in
developing software systems by eliciting and specifying relevant needs from
diverse stakeholders. This research aims to address the lack of research and
practice on how to elicit and capture D&I requirements for AI systems. We have
conducted comprehensive data collection and synthesis from the literature
review to extract requirements themes related to D&I in AI. We have proposed a
tailored user story template to capture D&I requirements and conducted focus
group exercises to use the themes and user story template in writing D&I
requirements for two example AI systems. Additionally, we have investigated the
capability of our solution by generating synthetic D&I requirements captured in
user stories with the help of a Large Language Model.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は社会の多くの側面に浸透しているため、倫理的懸念と潜在的なリスク、例えば偏見や差別的な意思決定を通じて不平等を持続させるなど、多くの利点をもたらす。
多様なユーザのニーズを満たすAIシステムを開発し、倫理的価値を尊重するためには、多様性と包摂性(D&I)の原則をAI開発とデプロイメントを通じて考慮し、統合することが不可欠である。
要件エンジニアリング(RE)は、多様な利害関係者から関連するニーズを抽出し、特定することによって、ソフトウェアシステムの開発における基本的なプロセスである。
この研究は、AIシステムに対するD&I要件の抽出と取得方法に関する研究と実践の欠如に対処することを目的としている。
文献レビューから総合的なデータ収集と合成を行い、AIにおけるD&Iに関する要件テーマを抽出した。
我々は,d&i要求をキャプチャするためにカスタマイズされたユーザストーリーテンプレートを提案し,2つのaiシステムでd&i要求を書く際に,テーマとユーザストーリーテンプレートを使用するためのフォーカスグループ演習を行った。
さらに,大規模言語モデルの助けを借りて,ユーザストーリーにキャプチャーされた合成D&I要求を生成することで,ソリューションの能力を検討した。
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