論文の概要: Negotiative Alignment: Embracing Disagreement to Achieve Fairer Outcomes -- Insights from Urban Studies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12613v1
- Date: Sun, 16 Mar 2025 18:55:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-18 16:00:22.686446
- Title: Negotiative Alignment: Embracing Disagreement to Achieve Fairer Outcomes -- Insights from Urban Studies
- Title（参考訳）: 交渉的アライメント:より公正な成果を得るための不一致を受け入れる -- 都市研究の視点から
- Authors: Rashid Mushkani, Hugo Berard, Shin Koseki,
- Abstract要約: 本研究はモントリオール市における住民35名を対象にした地域調査から得られた知見である。
我々は、不一致を保存、分析、対処に必要な入力として扱うAIフレームワークである、交渉的アライメントを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.510270856154939
- License:
- Abstract: Cities are not monolithic; they are arenas of negotiation among groups that hold varying needs, values, and experiences. Conventional methods of urban assessment -- from standardized surveys to AI-driven evaluations -- frequently rely on a single consensus metric (e.g., an average measure of inclusivity or safety). Although such aggregations simplify design decisions, they risk obscuring the distinct perspectives of marginalized populations. In this paper, we present findings from a community-centered study in Montreal involving 35 residents with diverse demographic and social identities, particularly wheelchair users, seniors, and LGBTQIA2+ individuals. Using rating and ranking tasks on 20 urban sites, we observe that disagreements are systematic rather than random, reflecting structural inequalities, differing cultural values, and personal experiences of safety and accessibility. Based on these empirical insights, we propose negotiative alignment, an AI framework that treats disagreement as an essential input to be preserved, analyzed, and addressed. Negotiative alignment builds on pluralistic models by dynamically updating stakeholder preferences through multi-agent negotiation mechanisms, ensuring no single perspective is marginalized. We outline how this framework can be integrated into urban analytics -- and other decision-making contexts -- to retain minority viewpoints, adapt to changing stakeholder concerns, and enhance fairness and accountability. The study demonstrates that preserving and engaging with disagreement, rather than striving for an artificial consensus, can produce more equitable and responsive AI-driven outcomes in urban design.
- Abstract（参考訳）: 都市はモノリシックではなく、さまざまなニーズ、価値観、経験を持つグループ間の交渉の場である。
標準化された調査からAIによる評価まで、従来の都市評価の方法は、単一のコンセンサス基準(例えば、傾きや安全性の平均値)に依存していることが多い。
このような集合は設計決定を単純化するが、辺縁化人口の異なる視点を無視するリスクがある。
本報告では, 多様な人口・社会的アイデンティティを持つ35人の住民, 特に車椅子利用者, 高齢者, LGBTQIA2+の個人を対象に, モントリオールにおけるコミュニティ中心の調査結果を報告する。
20の都市部における評価とランキングタスクを用いて、不一致はランダムではなく体系的であり、構造的不平等、文化的価値の相違、安全性とアクセシビリティの個人的経験を反映している。
これらの経験的洞察に基づいて、不一致を保存、分析、対処するための必須入力として扱うAIフレームワークである、否定的アライメントを提案する。
マルチエージェント・ネゴシエーション機構を通じて利害関係者の選好を動的に更新することで、複数のモデルに基づく交渉的アライメントを構築する。
この枠組みが都市分析や意思決定の文脈にどのように統合され、少数派視点を維持し、利害関係者の関心事の変化に適応し、公正性と説明責任を高めるかの概要を述べる。
この研究は、人工的なコンセンサスのために努力するのではなく、不一致の保存と関与が、都市デザインにおいてより公平で応答性の高いAI駆動の結果をもたらすことを実証している。
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