論文の概要: RelAItionship Building: Analyzing Recruitment Strategies for Participatory AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20176v1
- Date: Wed, 27 Aug 2025 18:00:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-29 18:12:01.645175
- Title: RelAItionship Building: Analyzing Recruitment Strategies for Participatory AI
- Title（参考訳）: リレーショナル・ビルディング:参加型AIのためのリレーショナル・ストラテジーの分析
- Authors: Eugene Kim, Vaibhav Balloli, Berelian Karimian, Elizabeth Bondi-Kelly, Benjamin Fish,
- Abstract要約: 参加型AIプロジェクトの採用手法を設計・実行する際に研究者が直面する課題について検討する。
我々は、37のプロジェクトからなるコーパスを用いて、AIプロジェクトで採用手法を記述し、現場におけるプラクティスの多様性を捉え、採用プラクティスの文書化に関する初期分析を行う。
これらの結果は、彼らの仕事の構造的条件、研究者自身の目標と期待、そして採用方法論とその後のコラボレーションから構築された関係によって形成されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.603490843138366
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: Participatory AI, in which impacted community members and other stakeholders are involved in the design and development of AI systems, holds promise as a way to ensure AI is developed to meet their needs and reflect their values. However, the process of identifying, reaching out, and engaging with all relevant stakeholder groups, which we refer to as recruitment methodology, is still a practical challenge in AI projects striving to adopt participatory practices. In this paper, we investigate the challenges that researchers face when designing and executing recruitment methodology for Participatory AI projects, and the implications of current recruitment practice for Participatory AI. First, we describe the recruitment methodologies used in AI projects using a corpus of 37 projects to capture the diversity of practices in the field and perform an initial analysis on the documentation of recruitment practices, as well as specific strategies that researchers use to meet goals of equity and empowerment. To complement this analysis, we interview five AI researchers to learn about the outcomes of recruitment methodologies. We find that these outcomes are shaped by structural conditions of their work, researchers' own goals and expectations, and the relationships built from the recruitment methodology and subsequent collaboration. Based on these analyses, we provide recommendations for designing and executing relationship-forward recruitment methods, as well as reflexive recruitment documentation practices for Participatory AI researchers.
- Abstract（参考訳）: コミュニティメンバーや他の利害関係者がAIシステムの設計と開発に関与している参加型AIは、AIが彼らのニーズを満たすように開発され、彼らの価値を反映する手段として約束する。
しかしながら、採用方法論と呼ばれるすべての関係するステークホルダーグループを特定し、接触し、関与するプロセスは、参加型プラクティスの採用を目指すAIプロジェクトにおいて、依然として実践的な課題である。
本稿では、参加型AIプロジェクトにおける採用方法論の設計と実行における研究者の直面する課題と、参加型AIにおける現在の採用実践の影響について検討する。
まず、37のプロジェクトからなるコーパスを用いて、AIプロジェクトで採用プラクティスの多様性を把握し、採用プラクティスの文書化に関する初期分析を行うとともに、研究者がエクイティとエンパワーメントの目標を達成するために使用する具体的な戦略について説明する。
この分析を補完するため、5人のAI研究者にインタビューを行い、採用手法の結果について学ぶ。
これらの結果は、彼らの仕事の構造的条件、研究者自身の目標と期待、そして採用方法論とその後のコラボレーションから構築された関係によって形成されている。
これらの分析に基づいて、私たちは、関係フォワード採用手法の設計と実行、および参加型AI研究者のための反射的採用文書の実践を推奨する。
関連論文リスト
- Understanding Ethical Practices in AI: Insights from a Cross-Role, Cross-Region Survey of AI Development Teams [1.5020330976600738]
AI応用の最近の進歩は、これらの技術によって引き起こされるリスクを軽減するための倫理的ガイドラインと規制の必要性に対する懸念が高まっている。
本稿では,様々なAI開発に携わる個人に対する倫理的認識,実践,知識について調査する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-08-11T19:07:20Z) - Designing Conversational AI to Support Think-Aloud Practice in Technical Interview Preparation for CS Students [8.444343781409207]
LLMを用いた技術面接実践ツールを用いて17名の被験者を対象に調査を行った。
主なデザインレコメンデーションは、技術インタビューシミュレーションのための会話型AIにおける社会的プレゼンスを促進することである。
交差点の課題やそれに対応するための潜在的戦略など,幅広い考察を考察した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-19T00:15:05Z) - Bridging the Gap: Integrating Ethics and Environmental Sustainability in AI Research and Practice [57.94036023167952]
我々は、AIの倫理的影響を研究するための努力は、その環境への影響を評価するものと相まって行われるべきであると論じる。
我々は,AI研究と実践にAI倫理と持続可能性を統合するためのベストプラクティスを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-01T13:53:11Z) - Data Analysis in the Era of Generative AI [56.44807642944589]
本稿では,AIを活用したデータ分析ツールの可能性について考察する。
我々は、大規模言語とマルチモーダルモデルの出現が、データ分析ワークフローの様々な段階を強化する新しい機会を提供する方法について検討する。
次に、直感的なインタラクションを促進し、ユーザ信頼を構築し、AI支援分析ワークフローを複数のアプリにわたって合理化するための、人間中心の設計原則を調べます。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-27T06:31:03Z) - Particip-AI: A Democratic Surveying Framework for Anticipating Future AI Use Cases, Harms and Benefits [54.648819983899614]
汎用AIは、一般大衆がAIを使用してそのパワーを利用するための障壁を下げたようだ。
本稿では,AI利用事例とその影響を推測し,評価するためのフレームワークであるPartICIP-AIを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-21T19:12:37Z) - The Participatory Turn in AI Design: Theoretical Foundations and the
Current State of Practice [64.29355073494125]
本稿は、既存の理論文献を合成して、AI設計における「参加的転換」を掘り下げることを目的としている。
我々は、最近発表された研究および12人のAI研究者および実践者に対する半構造化インタビューの分析に基づいて、AI設計における参加実践の現状に関する実証的な知見を述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-02T05:30:42Z) - Going public: the role of public participation approaches in commercial
AI labs [0.17205106391379024]
主要なAI開発を推進しているサイトへの参加に対する態度とアプローチに関する多くの証拠がある。
本稿では、商用AIラボが参加型AIアプローチとその実践に直面する障害をどのように理解しているかを考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-16T14:34:28Z) - An Uncommon Task: Participatory Design in Legal AI [64.54460979588075]
われわれは10年以上前に行われた法律分野における、注目に値する、未調査のAI設計プロセスについて検討する。
インタラクティブなシミュレーション手法によって,コンピュータ科学者と弁護士が共同設計者になれることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-08T15:46:52Z) - Stakeholder Participation in AI: Beyond "Add Diverse Stakeholders and
Stir" [76.44130385507894]
本稿では、既存の文献の参加と現在の実践の実証分析を通じて、AI設計における「参加的転換」を掘り下げることを目的としている。
本稿では,本論文の文献合成と実証研究に基づいて,AI設計への参加的アプローチを解析するための概念的枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-01T17:57:04Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。