論文の概要: Co-Producing AI: Toward an Augmented, Participatory Lifecycle

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.00138v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 19:58:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-04 18:08:53.656374
• Title: Co-Producing AI: Toward an Augmented, Participatory Lifecycle
• Title（参考訳）: AIの共同開発 - 増員された参加型ライフサイクルを目指して
• Authors: Rashid Mushkani, Hugo Berard, Toumadher Ammar, Cassandre Chatonnier, Shin Koseki,
• Abstract要約: これらの害を緩和するには、AI生産パイプラインの根本的な再構築が必要である、と私たちは主張する。 この再設計は、共同制作、多様性、株式、包括性、多分野連携を中心とする。 我々は,コフレーミング,共同設計,共同実装,共同デプロイ,共同保守という5つのフェーズからなるAIライフサイクルを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.355030716751832
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite efforts to mitigate the inherent risks and biases of artificial intelligence (AI) algorithms, these algorithms can disproportionately impact culturally marginalized groups. A range of approaches has been proposed to address or reduce these risks, including the development of ethical guidelines and principles for responsible AI, as well as technical solutions that promote algorithmic fairness. Drawing on design justice, expansive learning theory, and recent empirical work on participatory AI, we argue that mitigating these harms requires a fundamental re-architecture of the AI production pipeline. This re-design should center co-production, diversity, equity, inclusion (DEI), and multidisciplinary collaboration. We introduce an augmented AI lifecycle consisting of five interconnected phases: co-framing, co-design, co-implementation, co-deployment, and co-maintenance. The lifecycle is informed by four multidisciplinary workshops and grounded in themes of distributed authority and iterative knowledge exchange. Finally, we relate the proposed lifecycle to several leading ethical frameworks and outline key research questions that remain for scaling participatory governance.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)アルゴリズムの本質的なリスクとバイアスを軽減する努力にもかかわらず、これらのアルゴリズムは文化的に疎外されたグループに不均等に影響を及ぼす可能性がある。 これらのリスクに対処または軽減するために、AIに対する倫理的ガイドラインや原則の開発や、アルゴリズムの公正性を促進する技術的なソリューションなど、さまざまなアプローチが提案されている。 デザインの正義、拡張学習理論、そして最近の参加型AIに関する実証研究に基づいて、これらの害を軽減するためには、AI生産パイプラインの根本的な再構築が必要である、と私たちは主張する。 この再設計は、共同制作、多様性、株式、包括性(DEI)、および多分野の協力を中心にすべきである。 我々は,コフレーミング,共同設計,共同実装,共同デプロイ,共同保守という5つのフェーズからなるAIライフサイクルを導入する。 ライフサイクルは4つの学際的なワークショップによって知らされ、分散権威と反復的な知識交換のテーマに基礎を置いている。 最後に、提案されたライフサイクルをいくつかの主要な倫理的枠組みに関連付け、参加型ガバナンスを拡大するための重要な研究課題を概説する。

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