論文の概要: Perceptions of AI Across Sectors: A Comparative Review of Public Attitudes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.18233v1
- Date: Mon, 22 Sep 2025 17:07:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-24 20:41:27.505788
- Title: Perceptions of AI Across Sectors: A Comparative Review of Public Attitudes
- Title(参考訳): セクタ間のAIの認識: パブリックな態度の比較
- Authors: Filip Bialy, Mark Elliot, Robert Meckin,
- Abstract要約: 本稿では、AIに対する公衆の態度に関する251の研究について、ドメインによる比較検討を行う。
AIにおける一般の認識は、技術設計やパフォーマンスだけでなく、セクター特有の考慮によっても形作られています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper offers a domain-mediated comparative review of 251 studies on public attitudes toward AI, published between 2011 and 2025. Drawing on a systematic literature review, we analyse how different factors including perceived benefits and concerns (or risks) shape public acceptance of - or resistance to - artificial intelligence across domains and use-cases, including healthcare, education, security, public administration, generative AI, and autonomous vehicles. The analysis highlights recurring patterns in individual, contextual, and technical factors influencing perception, while also tracing variations in institutional trust, perceived fairness, and ethical concerns. We show that the public perception in AI is shaped not only by technical design or performance but also by sector-specific considerations as well as imaginaries, cultural narratives, and historical legacies. This comparative approach offers a foundation for developing more tailored and context-sensitive strategies for responsible AI governance.
- Abstract(参考訳): 本稿は、2011年から2025年にかけて発行された、AIに対する公衆の態度に関する251の研究について、ドメインによる比較検討を行う。
体系的な文献レビューに基づいて、私たちは、認識される利益や懸念(またはリスク)を含むさまざまな要因が、医療、教育、セキュリティ、行政、生成AI、自動運転車などを含む、ドメインやユースケースにわたるAIのパブリックな受容(あるいは抵抗)を形作るかを分析します。
この分析は、個人的、文脈的、技術的要因の反復的なパターンが知覚に影響を与える一方で、機関的信頼、公平さ、倫理的関心事の変動も追跡する。
我々は、AIの一般認識が技術設計やパフォーマンスだけでなく、想像、文化物語、歴史的正当性といった分野固有の考察によっても形成されていることを示す。
この比較アプローチは、AIガバナンスの責任を負うために、より調整された、コンテキストに敏感な戦略を開発するための基盤を提供する。
関連論文リスト
- The Stories We Govern By: AI, Risk, and the Power of Imaginaries [0.0]
本稿では,人工知能(AI)の社会技術的想像力の競合が,ガバナンス決定や規制制約をいかに形成するかを検討する。
我々は、破滅的なAGIシナリオを強調する現実的リスク擁護者、AIを解き放たれる変革的な力として描写する加速主義者、今日の体系的不平等に根ざした害を先導する批判的なAI学者の3つの主要な物語群を分析した。
これらの物語が、リスクに関する異なる仮定を組み込んでおり、代替ガバナンスアプローチの空間を狭めることで、政策策定プロセスに進展する可能性があることを、我々の研究で明らかにしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-15T09:57:56Z) - Perception Gaps in Risk, Benefit, and Value Between Experts and Public Challenge Socially Accepted AI [0.0]
本研究は,一般のAI専門家がAIの能力と影響をどう認識するかを検討する。
シナリオは、持続可能性、医療、仕事のパフォーマンス、社会的不平等、芸術、戦争といった領域にまたがる。
専門家は、常に高い確率を予測し、リスクを知覚し、より多くの利益を報告し、非専門家よりもAIに対する肯定的な感情を表現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-02T12:51:45Z) - Domain-Specific Evaluation Strategies for AI in Journalism [3.2566808526538873]
ドメイン固有の調整の恩恵を受けることができるAI評価のさまざまな側面について検討する。
そうすることで、ジャーナリズムにおけるAI評価をガイドする潜在的なフレームワークを構築できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-26T17:47:25Z) - 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) - Fairness And Bias in Artificial Intelligence: A Brief Survey of Sources,
Impacts, And Mitigation Strategies [11.323961700172175]
この調査論文は、AIの公平性とバイアスに関する簡潔で包括的な概要を提供する。
我々は、データ、アルゴリズム、人間の決定バイアスなどのバイアス源をレビューする。
偏りのあるAIシステムの社会的影響を評価し,不平等の持続性と有害なステレオタイプの強化に着目した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-16T03:23:55Z) - 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) - An interdisciplinary conceptual study of Artificial Intelligence (AI)
for helping benefit-risk assessment practices: Towards a comprehensive
qualification matrix of AI programs and devices (pre-print 2020) [55.41644538483948]
本稿では,インテリジェンスの概念に対処するさまざまな分野の既存の概念を包括的に分析する。
目的は、AIシステムを評価するための共有概念や相違点を特定することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-07T12:01:31Z)
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。