論文の概要: Farsight: Fostering Responsible AI Awareness During AI Application Prototyping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15350v2
• Date: Tue, 2 Jul 2024 06:12:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 07:39:17.799521
• Title: Farsight: Fostering Responsible AI Awareness During AI Application Prototyping
• Title（参考訳）: Farsight:AIアプリケーションのプロトタイピング中に、責任を負うAIの認識を育む
• Authors: Zijie J. Wang, Chinmay Kulkarni, Lauren Wilcox, Michael Terry, Michael Madaio,
• Abstract要約: 私たちはFarsightという、プロトタイピング中のAIアプリケーションから潜在的な害を識別する新しい対話型ツールを紹介します。 ユーザのプロンプトに基づいて、Farsightは関連するAIインシデントに関するニュース記事を強調し、LLM生成したユースケースやステークホルダ、障害を調査、編集することを可能にする。 10人のAIプロトタイプを用いた共同設計研究と42人のAIプロトタイプを用いたユーザスタディから得られた知見を報告する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.235398722593544
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Prompt-based interfaces for Large Language Models (LLMs) have made prototyping and building AI-powered applications easier than ever before. However, identifying potential harms that may arise from AI applications remains a challenge, particularly during prompt-based prototyping. To address this, we present Farsight, a novel in situ interactive tool that helps people identify potential harms from the AI applications they are prototyping. Based on a user's prompt, Farsight highlights news articles about relevant AI incidents and allows users to explore and edit LLM-generated use cases, stakeholders, and harms. We report design insights from a co-design study with 10 AI prototypers and findings from a user study with 42 AI prototypers. After using Farsight, AI prototypers in our user study are better able to independently identify potential harms associated with a prompt and find our tool more useful and usable than existing resources. Their qualitative feedback also highlights that Farsight encourages them to focus on end-users and think beyond immediate harms. We discuss these findings and reflect on their implications for designing AI prototyping experiences that meaningfully engage with AI harms. Farsight is publicly accessible at: https://PAIR-code.github.io/farsight.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)のためのプロンプトベースのインターフェイスは、AIを使ったアプリケーションのプロトタイピングと構築をこれまで以上に容易にした。 しかし、AIアプリケーションから生じる潜在的な害を特定することは、特にプロトタイピングのプロトタイピングにおいて、依然として課題である。 この問題を解決するために、私たちはFarsightというインタラクティブなツールを紹介します。 ユーザのプロンプトに基づいて、Farsightは関連するAIインシデントに関するニュース記事を強調し、LLM生成されたユースケースやステークホルダ、障害を調査、編集することを可能にする。 10人のAIプロトタイプを用いた共同設計研究と42人のAIプロトタイプを用いたユーザスタディから得られた知見を報告する。 Farsightを使用した後、私たちのユーザー研究におけるAIプロトタイプは、プロンプトに関連する潜在的な害を独立して識別し、既存のリソースよりも便利なツールを見つけることができます。 質的なフィードバックは、Farsightがエンドユーザに注力し、直接的な害以上の考えを推奨していることも強調している。 これらの知見を議論し、AI害に有意義に関与するAIプロトタイピング体験を設計する上でのそれらの意味を反映する。 Farsightは、https://PAIR-code.github.io/farsight.comで公開されている。

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