論文の概要: AI Thinking: A framework for rethinking artificial intelligence in practice
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12922v1
- Date: Mon, 26 Aug 2024 04:41:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 12:48:01.433830
- Title: AI Thinking: A framework for rethinking artificial intelligence in practice
- Title（参考訳）: AI思考: 人工知能を実践的に再考するためのフレームワーク
- Authors: Denis Newman-Griffis,
- Abstract要約: 現在、AIの実践についての研究、開発、評価に様々な分野が関わっている。
新しい学際的アプローチは、実際にAIの競合する概念化を橋渡しするために必要である。
このフレームワークは、学際的な視点でAIの使用に関する重要な決定と考察をモデル化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9805831933488127
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial intelligence is transforming the way we work with information across disciplines and practical contexts. A growing range of disciplines are now involved in studying, developing, and assessing the use of AI in practice, but these disciplines often employ conflicting understandings of what AI is and what is involved in its use. New, interdisciplinary approaches are needed to bridge competing conceptualisations of AI in practice and help shape the future of AI use. I propose a novel conceptual framework called AI Thinking, which models key decisions and considerations involved in AI use across disciplinary perspectives. The AI Thinking model addresses five practice-based competencies involved in applying AI in context: motivating AI use in information processes, formulating AI methods, assessing available tools and technologies, selecting appropriate data, and situating AI in the sociotechnical contexts it is used in. A hypothetical case study is provided to illustrate the application of AI Thinking in practice. This article situates AI Thinking in broader cross-disciplinary discourses of AI, including its connections to ongoing discussions around AI literacy and AI-driven innovation. AI Thinking can help to bridge divides between academic disciplines and diverse contexts of AI use, and to reshape the future of AI in practice.
- Abstract（参考訳）: 人工知能は、規律や実践的な文脈にまたがる情報を扱う方法を変えつつある。
現在では、AIの実践的利用について研究、開発、評価にさまざまな分野が関わっているが、これらの分野はAIが何であるか、その使用に関わっているのかについての矛盾した理解をしばしば採用している。
新しい学際的なアプローチは、実際にAIの競合する概念化を橋渡しし、AI利用の未来を形作るのに役立つ。
このフレームワークは、学際的な視点でAIの使用に関する重要な決定と考察をモデル化する。
AIシンキングモデルは、AIを文脈に適用する5つの実践ベースの能力に対処する。情報プロセスにおけるAI使用の動機付け、AIメソッドの定式化、利用可能なツールや技術の評価、適切なデータの選択、AIが使用する社会技術的コンテキストにおけるAIのシチュエーション。
実際にAI思考の応用を説明するための仮説ケーススタディが提供される。
この記事では、AIリテラシーとAI駆動イノベーションに関する進行中の議論とのつながりを含む、AIのより広範な学際的な議論の中で、AIシンキングを位置付ける。
AI思考は、学術分野とAI使用のさまざまなコンテキストの分割を橋渡しし、実際にAIの未来を形作るのに役立つ。
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