論文の概要: The Right to AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17899v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 04:32:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:15:37.441012
• Title: The Right to AI
• Title（参考訳）: AIの権利
• Authors: Rashid Mushkani, Hugo Berard, Allison Cohen, Shin Koeski,
• Abstract要約: 本稿では、個人やコミュニティが生活を形成するAIシステムの開発とガバナンスに有意義に参画すべきであると主張するAIの権利を提案する。 我々は、生成エージェント、大規模データ抽出、そして多様な文化的価値が、AIの監視に新しい複雑さをもたらすかを批判的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2132738637761027
• License:
• Abstract: This paper proposes a Right to AI, which asserts that individuals and communities should meaningfully participate in the development and governance of the AI systems that shape their lives. Motivated by the increasing deployment of AI in critical domains and inspired by Henri Lefebvre's concept of the Right to the City, we reconceptualize AI as a societal infrastructure, rather than merely a product of expert design. In this paper, we critically evaluate how generative agents, large-scale data extraction, and diverse cultural values bring new complexities to AI oversight. The paper proposes that grassroots participatory methodologies can mitigate biased outcomes and enhance social responsiveness. It asserts that data is socially produced and should be managed and owned collectively. Drawing on Sherry Arnstein's Ladder of Citizen Participation and analyzing nine case studies, the paper develops a four-tier model for the Right to AI that situates the current paradigm and envisions an aspirational future. It proposes recommendations for inclusive data ownership, transparent design processes, and stakeholder-driven oversight. We also discuss market-led and state-centric alternatives and argue that participatory approaches offer a better balance between technical efficiency and democratic legitimacy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、個人やコミュニティが生活を形成するAIシステムの開発とガバナンスに有意義に参画すべきであると主張するAIの権利を提案する。 重要なドメインへのAIの展開の増加と、Henri Lefebvre氏の"The Right to the City"の概念に触発された私たちは、AIを単に専門家設計の産物ではなく、社会的インフラストラクチャとして再認識するのです。 本稿では, 生成エージェント, 大規模データ抽出, 多様な文化的価値が, どのようにAIの監視に新たな複雑さをもたらすかを批判的に評価する。 本稿では,草の根参加手法が偏りを緩和し,社会的応答性を高めることを提案する。 データは社会的に生成され、集合的に管理され、所有されるべきである、と同社は主張する。 シェリー・アーンスタイン(Sherry Arnstein)の市民参加ラダー(Ladder of Citizen Participation)を参考に、9つのケーススタディを分析して、現在のパラダイムを具現化し、願望的な未来を想定する、Right to AIのための4層モデルを開発した。 包括的データ所有、透過的な設計プロセス、利害関係者主導の監視の推奨を提案している。 市場主導の代替案や州中心の代替案についても議論し、参加型アプローチは技術的効率と民主的正当性とのバランスを良くすると主張している。

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