論文の概要: An HCAI Methodological Framework (HCAI-MF): Putting It Into Action to Enable Human-Centered AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16027v4
• Date: Sat, 21 Dec 2024 04:36:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:51:41.073379
• Title: An HCAI Methodological Framework (HCAI-MF): Putting It Into Action to Enable Human-Centered AI
• Title（参考訳）: HCAI方法論フレームワーク(HCAI-MF)
• Authors: Wei Xu, Zaifeng Gao, Marvin Dainoff,
• Abstract要約: 人間中心人工知能(Human-centered AI, HCAI)は、AIシステムの設計、開発、展開、使用において人間を優先する設計哲学である。 文学の隆盛にもかかわらず、その実践のための方法論的指導の欠如はHCAIの実践に課題をもたらしている。 本稿では,5つの主要コンポーネントからなる総合HCAI方法論フレームワーク(HCAI-MF)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.094008212925598
• License:
• Abstract: Human-centered artificial intelligence (HCAI) is a design philosophy that prioritizes humans in the design, development, deployment, and use of AI systems, aiming to maximize AI's benefits while mitigating its negative impacts. Despite its growing prominence in literature, the lack of methodological guidance for its implementation poses challenges to HCAI practice. To address this gap, this paper proposes a comprehensive HCAI methodological framework (HCAI-MF) comprising five key components: HCAI requirement hierarchy, approach and method taxonomy, process, interdisciplinary collaboration approach, and multi-level design paradigms. A case study demonstrates HCAI-MF's practical implications, while the paper also analyzes implementation challenges. Actionable recommendations and a "three-layer" HCAI implementation strategy are provided to address these challenges and guide future evolution of HCAI-MF. HCAI-MF is presented as a systematic and executable methodology capable of overcoming current gaps, enabling effective design, development, deployment, and use of AI systems, and advancing HCAI practice.
• Abstract（参考訳）: 人間中心人工知能(Human-centered AI, HCAI)は、AIシステムの設計、開発、展開、使用において人間を優先する設計哲学であり、AIのメリットを最大化し、その負の影響を緩和することを目的としている。 文学の隆盛にもかかわらず、その実践のための方法論的指導の欠如はHCAIの実践に課題をもたらしている。 このギャップに対処するために,HCAI要求階層,アプローチと手法分類,プロセス,学際的コラボレーションアプローチ,多段階設計パラダイムの5つの主要な構成要素からなる総合的なHCAI方法論フレームワーク(HCAI-MF)を提案する。 HCAI-MFの実践的意義を事例として,実装上の課題も分析した。 これらの課題に対処し、HCAI-MFの今後の発展を導くために、実行可能なレコメンデーションと3層HCAI実装戦略が提供される。 HCAI-MFは、現在のギャップを克服し、効果的な設計、開発、デプロイメント、AIシステムの使用を可能にし、HCAIプラクティスの進歩を可能にする、体系的で実行可能な方法論として提示される。

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