論文の概要: Human services organizations and the responsible integration of AI: Considering ethics and contextualizing risk(s)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.11705v1
• Date: Mon, 20 Jan 2025 19:38:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:26:08.038817
• Title: Human services organizations and the responsible integration of AI: Considering ethics and contextualizing risk(s)
• Title（参考訳）: ヒューマンサービス組織とAIの責任ある統合--倫理とリスクの文脈化を考える
• Authors: Brian E. Perron, Lauri Goldkind, Zia Qi, Bryan G. Victor,
• Abstract要約: 著者らは、AIデプロイメントに関する倫理的懸念は、実装コンテキストや特定のユースケースによって大きく異なると主張している。 彼らは、データ感度、専門的な監視要件、クライアントの幸福に対する潜在的影響などの要因を考慮に入れた、次元的リスクアセスメントアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper examines the responsible integration of artificial intelligence (AI) in human services organizations (HSOs), proposing a nuanced framework for evaluating AI applications across multiple dimensions of risk. The authors argue that ethical concerns about AI deployment -- including professional judgment displacement, environmental impact, model bias, and data laborer exploitation -- vary significantly based on implementation context and specific use cases. They challenge the binary view of AI adoption, demonstrating how different applications present varying levels of risk that can often be effectively managed through careful implementation strategies. The paper highlights promising solutions, such as local large language models, that can facilitate responsible AI integration while addressing common ethical concerns. The authors propose a dimensional risk assessment approach that considers factors like data sensitivity, professional oversight requirements, and potential impact on client wellbeing. They conclude by outlining a path forward that emphasizes empirical evaluation, starting with lower-risk applications and building evidence-based understanding through careful experimentation. This approach enables organizations to maintain high ethical standards while thoughtfully exploring how AI might enhance their capacity to serve clients and communities effectively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ヒューマンサービス組織(HSO)における人工知能(AI)の責任ある統合について検討し、リスクの多次元にわたってAIアプリケーションを評価するための微妙な枠組みを提案する。 著者らは、AIデプロイメントに関する倫理的懸念(専門的な判断のずれ、環境影響、モデルバイアス、データ労働者の搾取など)は、実装コンテキストや特定のユースケースによって大きく異なると主張している。 彼らはAI導入のバイナリビューに挑戦し、異なるアプリケーションが、注意深く実装戦略を通じて効果的に管理できるさまざまなレベルのリスクをいかに提示するかを示した。 論文では、一般的な倫理的懸念に対処しながら、責任あるAI統合を促進する、ローカルな大規模言語モデルのような有望なソリューションを強調している。 著者らは、データ感度、専門的な監視要件、クライアントの幸福に対する潜在的影響などの要因を考慮に入れた、次元的リスクアセスメントアプローチを提案する。 彼らは、リスクの低いアプリケーションから始まり、慎重に実験することでエビデンスベースの理解を構築する、経験的評価を強調する道の概略をまとめて締めくくった。 このアプローチは、AIがクライアントやコミュニティに効果的に提供する能力をどのように拡張するかを熟考しながら、高い倫理基準を維持することを可能にする。

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