論文の概要: Using Case Studies to Teach Responsible AI to Industry Practitioners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14686v2
• Date: Tue, 23 Jul 2024 23:59:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-25 18:02:43.637995
• Title: Using Case Studies to Teach Responsible AI to Industry Practitioners
• Title（参考訳）: ケーススタディを用いた産業実践者への責任あるAIの教育
• Authors: Julia Stoyanovich, Rodrigo Kreis de Paula, Armanda Lewis, Chloe Zheng,
• Abstract要約: 我々は、対話型ケーススタディを用いて、組織的・実践的なエンゲージメントとRAI(Responsible AI)の先進的学習を実現する新しい利害関係者第一の教育手法を提案する。 評価の結果,ワークショップの参加者は,作業にRAIを適用することに対する理解とモチベーションに肯定的な変化があることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.152080071643685
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Responsible AI (RAI) is the science and the practice of making the design, development, and use of AI socially sustainable: of reaping the benefits of innovation while controlling the risks. Naturally, industry practitioners play a decisive role in our collective ability to achieve the goals of RAI. Unfortunately, we do not yet have consolidated educational materials and effective methodologies for teaching RAI to practitioners. In this paper, we propose a novel stakeholder-first educational approach that uses interactive case studies to achieve organizational and practitioner -level engagement and advance learning of RAI. We discuss a partnership with Meta, an international technology company, to co-develop and deliver RAI workshops to a diverse audience within the company. Our assessment results indicate that participants found the workshops engaging and reported a positive shift in understanding and motivation to apply RAI to their work.
• Abstract（参考訳）: 責任AI(Responsible AI、RAI)とは、AIの設計、開発、使用を社会的に持続可能なものにする科学と実践である。 当然、産業実践者は、RAIの目標を達成するための集団能力において決定的な役割を担います。 残念ながら、RAIを実践者に教えるための教育資料と効果的な方法論をまだ統合していない。 本稿では,対話型ケーススタディを用いて,RAIの組織的・実践的エンゲージメントと先進的な学習を実現する,新たな利害関係者優先型教育手法を提案する。 当社は国際技術企業であるMetaとパートナーシップを結び、社内の多様なオーディエンスにRAIワークショップを共同開発し提供します。 評価の結果,ワークショップの参加者は,作業にRAIを適用することに対する理解とモチベーションに肯定的な変化があることが示唆された。

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