論文の概要: What Does 'Human-Centred AI' Mean?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.19960v2
• Date: Tue, 29 Jul 2025 12:19:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 12:52:36.84279
• Title: What Does 'Human-Centred AI' Mean?
• Title（参考訳）: Human-Centred AIとは何か?
• Authors: Olivia Guest,
• Abstract要約: AIは、テクノロジーと人間との関係として有用である。 あらゆるAIは人間の認知に関係している。 AIをフェティシシーから脱却するためには、目の中の人間の目を見る必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While it seems sensible that human-centred artificial intelligence (AI) means centring "human behaviour and experience," it cannot be any other way. AI, I argue, is usefully seen as a relationship between technology and humans where it appears that artifacts can perform, to a greater or lesser extent, human cognitive labour. This is evinced using examples that juxtapose technology with cognition, inter alia: abacus versus mental arithmetic; alarm clock versus knocker-upper; camera versus vision; and sweatshop versus tailor. Using novel definitions and analyses, sociotechnical relationships can be analysed into varying types of: displacement (harmful), enhancement (beneficial), and/or replacement (neutral) of human cognitive labour. Ultimately, all AI implicates human cognition; no matter what. Obfuscation of cognition in the AI context -- from clocks to artificial neural networks -- results in distortion, in slowing critical engagement, perverting cognitive science, and indeed in limiting our ability to truly centre humans and humanity in the engineering of AI systems. To even begin to de-fetishise AI, we must look the human-in-the-loop in the eyes.
• Abstract（参考訳）: 人間中心の人工知能(AI)が「人間の行動と経験」を遠ざけることを意味するのは理にかなっているように思えるが、他の方法はない。 AIは、アーティファクトが人間の認知的労働力が大きく、あるいはそれ以下で実行可能であるように見える技術と人間との関係として有用である、と私は主張する。 これは、認識を伴う技術、別名「アバカス」対「メンタル算術」、アラームクロック対「ノックアップ」、カメラ対「ビジョン」、スウェットホップ対「テーラー」の例を用いて実現される。 新しい定義と分析を用いて、社会技術的関係は、人間の認知労働の変位(有害)、強化(便益)、および/または置換(中性)の様々な種類に分析することができる。 究極的には、すべてのAIは人間の認知を暗示している。 時計から人工ニューラルネットワークに至るまで、AIコンテキストにおける認知の難しさは、歪み、重要なエンゲージメントの鈍化、認知科学の回避、そして、AIシステムのエンジニアリングにおいて人間と人間性を真に中心化する能力の制限をもたらす。 AIをフェティシシーから脱却するためには、目の中の人間の目を見る必要がある。

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