論文の概要: Diverse Perspectives on AI: Examining People's Acceptability and Reasoning of Possible AI Use Cases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07287v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 06:06:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:08:52.916489
• Title: Diverse Perspectives on AI: Examining People's Acceptability and Reasoning of Possible AI Use Cases
• Title（参考訳）: AIに関するさまざまな視点:AIのユースケースに対する人々の受容性と推論について
• Authors: Jimin Mun, Wei Bin Au Yeong, Wesley Hanwen Deng, Jana Schaich Borg, Maarten Sap,
• Abstract要約: 我々は,人口統計学的に多様な参加者を対象に実施した調査を通じて,AI開発に関する人々の判断に影響を与える態度と理由について検討した。 私たちは10の異なるプロフェッショナル(Lawyer AIなど)と個人(Digital Medical Advice AIなど)のAIユースケースに焦点を当てています。 実証実験の結果,一般の否定的受容や個人に対する職業的利用の相違など,受容に影響を与える要因の数が明らかになった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.420096756296896
• License:
• Abstract: In recent years, there has been a growing recognition of the need to incorporate lay-people's input into the governance and acceptability assessment of AI usage. However, how and why people judge different AI use cases to be acceptable or unacceptable remains under-explored. In this work, we investigate the attitudes and reasons that influence people's judgments about AI's development via a survey administered to demographically diverse participants (N=197). We focus on ten distinct professional (e.g., Lawyer AI) and personal (e.g., Digital Medical Advice AI) AI use cases to understand how characteristics of the use cases and the participants' demographics affect acceptability. We explore the relationships between participants' judgments and their rationales such as reasoning approaches (cost-benefit reasoning vs. rule-based). Our empirical findings reveal number of factors that influence acceptance such as general negative acceptance and higher disagreement of professional usage over personal, significant influence of demographics factors such as gender, employment, and education as well as AI literacy level, and reasoning patterns such as rule-based reasoning being used more when use case is unacceptable. Based on these findings, we discuss the key implications for soliciting acceptability and reasoning of AI use cases to collaboratively build consensus. Finally, we shed light on how future FAccT researchers and practitioners can better incorporate diverse perspectives from lay people to better develop AI that aligns with public expectations and needs.
• Abstract（参考訳）: 近年、AI利用のガバナンスと受け入れ可能性評価に一般人の入力を組み込む必要があるという認識が高まっている。 しかし、人々が異なるAIのユースケースを容認または容認できないとどのように判断するかは、まだ解明されていない。 本研究では,人口統計学的に多様な参加者を対象に実施した調査(N=197)を通じて,AI開発に関する人々の判断に影響を及ぼす態度と理由について考察する。 私たちは、ユースケースの特徴と参加者の人口統計が受容性にどのように影響するかを理解するために、10の異なるプロフェッショナル(Lawyer AIなど)と個人(Digital Medical Advice AIなど)のAIユースケースに焦点を当てています。 我々は,参加者の判断と推論アプローチ(費用対効果推論とルールベース)などの理性との関係を考察する。 実証実験の結果,一般の否定的受容や個人の職業的利用に対する不一致などの受容に影響を及ぼす要因の数,性別,雇用,教育などの人口動態要因,AIリテラシーレベル,そしてユースケースが受け入れられない場合にはルールに基づく推論などの推論パターンが顕著であることがわかった。 これらの知見に基づいて、AI利用事例の受容可能性と推論を誘致し、コンセンサスを協調的に構築する上での鍵となる意味について論じる。 最後に、FAccTの研究者や実践者たちが、一般の期待やニーズに合わせたAIを開発するために、素人からさまざまな視点を取り入れる方法について、光を当てた。

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