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。
関連論文リスト
- 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) - Human-Centered AI Product Prototyping with No-Code AutoML: Conceptual Framework, Potentials and Limitations [0.0]
本稿では,AI行動の確率的性質と,プロトタイピングツールの非専門家へのアクセシビリティの制限による課題に焦点を当てる。
デザインサイエンスリサーチ(DSR)アプローチが提示され、AIプロトタイピングプロセスの改善を目的とした概念的フレームワークが完成する。
このフレームワークは、プロトタイピング中の非専門家の入力と評価のシームレスな取り込みを記述し、アクセシビリティと解釈可能性を高めるために、ノーコードAutoMLの可能性を活用している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-06T16:00:32Z) - Enabling Human-Centered AI: A Methodological Perspective [10.746728034149989]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-12T01:31:34Z) - Levels of AGI for Operationalizing Progress on the Path to AGI [64.59151650272477]
本稿では,人工知能(AGI)モデルとその前駆体の性能と動作を分類する枠組みを提案する。
このフレームワークは、AGIのパフォーマンス、一般性、自律性のレベルを導入し、モデルを比較し、リスクを評価し、AGIへの道筋に沿って進捗を測定する共通の言語を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-04T17:44:58Z) - Conceptual Framework for Autonomous Cognitive Entities [0.9285295512807729]
本稿では,認知アーキテクチャの新しいフレームワークである自律認知エンティティモデルを紹介する。
このモデルは、大規模言語モデル(LLM)やマルチモーダル生成モデル(MMM)など、最新の生成AI技術の能力を活用するように設計されている。
ACEフレームワークには、障害の処理とアクションの適応のためのメカニズムも組み込まれているため、自律エージェントの堅牢性と柔軟性が向上する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-03T15:53:55Z) - 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) - Responsible AI Implementation: A Human-centered Framework for
Accelerating the Innovation Process [0.8481798330936974]
本稿では,人工知能(AI)の実装に関する理論的枠組みを提案する。
提案されたフレームワークは、アジャイル共同創造プロセスのための相乗的ビジネス技術アプローチを強調している。
このフレームワークは,AIの人間中心の設計とアジャイル開発を通じて,信頼の確立と維持を重視している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-15T06:24:01Z) - 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) - An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI)
for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive
qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。
目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-07T12:01:31Z) - 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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。