論文の概要: Towards Experience-Centered AI: A Framework for Integrating Lived Experience in Design and Development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06849v1
- Date: Sat, 09 Aug 2025 06:12:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-12 21:23:28.579593
- Title: Towards Experience-Centered AI: A Framework for Integrating Lived Experience in Design and Development
- Title（参考訳）: エクスペリエンス中心のAI: デザインと開発におけるライブエクスペリエンスの統合フレームワーク
- Authors: Sanjana Gautam, Mohit Chandra, Ankolika De, Tatiana Chakravorti, Girik Malik, Munmun De Choudhury,
- Abstract要約: 生きた経験は、個人がAIシステムと対話する方法を形作る。
これまでの研究は、人間の好みをエミュレートする技術の開発に重点を置いてきた。
本研究は,AIシステムの設計と評価に生きた経験を有意義に統合する枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.049173336886817
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Lived experiences fundamentally shape how individuals interact with AI systems, influencing perceptions of safety, trust, and usability. While prior research has focused on developing techniques to emulate human preferences, and proposed taxonomies to categorize risks (such as psychological harms and algorithmic biases), these efforts have provided limited systematic understanding of lived human experiences or actionable strategies for embedding them meaningfully into the AI development lifecycle. This work proposes a framework for meaningfully integrating lived experience into the design and evaluation of AI systems. We synthesize interdisciplinary literature across lived experience philosophy, human-centered design, and human-AI interaction, arguing that centering lived experience can lead to models that more accurately reflect the retrospective, emotional, and contextual dimensions of human cognition. Drawing from a wide body of work across psychology, education, healthcare, and social policy, we present a targeted taxonomy of lived experiences with specific applicability to AI systems. To ground our framework, we examine three application domains (i) education, (ii) healthcare, and (iii) cultural alignment, illustrating how lived experience informs user goals, system expectations, and ethical considerations in each context. We further incorporate insights from AI system operators and human-AI partnerships to highlight challenges in responsibility allocation, mental model calibration, and long-term system adaptation. We conclude with actionable recommendations for developing experience-centered AI systems that are not only technically robust but also empathetic, context-aware, and aligned with human realities. This work offers a foundation for future research that bridges technical development with the lived experiences of those impacted by AI systems.
- Abstract（参考訳）: Livedの体験は、個人がAIシステムと対話する方法を根本的に形作り、安全、信頼、ユーザビリティに対する認識に影響を与える。
以前の研究では、人間の嗜好をエミュレートする技術の開発に重点を置いており、リスク(心理的害やアルゴリズムバイアスなど)を分類するための分類学を提案したが、これらの取り組みは、生きた人間の経験の体系的な理解や、AI開発ライフサイクルにそれらを有意義に組み込むための実行可能な戦略を限定して提供してきた。
本研究は,AIシステムの設計と評価に生きた経験を有意義に統合する枠組みを提案する。
我々は、生きた経験哲学、人間中心のデザイン、人間とAIの相互作用にまたがる学際的文学を合成し、生きた経験を集中させることが、人間の認知の振り返り、感情的、文脈的次元をより正確に反映するモデルに繋がると主張した。
心理学、教育、医療、社会政策にまたがる幅広い仕事から引き出された我々は、AIシステムに特定の適用性を持つ生きた経験を対象とする分類を提示する。
フレームワークの基礎となる3つのアプリケーション領域について検討する。
(教育)
(二)医療、及び
三 生きた体験がユーザー目標、システムへの期待、倫理的配慮を各文脈に示す文化的な整合性。
さらに、AIシステムオペレータや人間-AIパートナーシップからの洞察を取り入れて、責任割り当て、メンタルモデル校正、長期システム適応の課題を強調します。
我々は、技術的に堅牢であるだけでなく、共感的で、文脈に適応し、人間の現実と整合した経験中心のAIシステムを開発するための実行可能な推奨事項で締めくくります。
この研究は、AIシステムに影響された人々の生きた経験と技術開発を橋渡しする将来の研究の基盤を提供する。
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