論文の概要: Towards Considerate Embodied AI: Co-Designing Situated Multi-Site Healthcare Robots from Abstract Concepts to High-Fidelity Prototypes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03054v1
• Date: Tue, 03 Feb 2026 03:30:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-04 18:37:15.221949
• Title: Towards Considerate Embodied AI: Co-Designing Situated Multi-Site Healthcare Robots from Abstract Concepts to High-Fidelity Prototypes
• Title（参考訳）: 身近なAIを考える--抽象概念から高忠実なプロトタイプへ
• Authors: Yuanchen Bai, Ruixiang Han, Niti Parikh, Wendy Ju, Angelique Taylor,
• Abstract要約: 我々は、22人の学際的なチームからなる14週間のワークショップを開催し、AIが3つの医療環境において、付加価値のないタスク負担を軽減できるかに焦点を当てた。 抽象的なブレインストーミングから、教育的な足場によって支えられ、参加者が現実世界のトレードオフを理解し、よりデプロイ可能なソリューションを生成するための高忠実なプロトタイプまで、反復的に進行することを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.244283517480303
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Co-design is essential for grounding embodied artificial intelligence (AI) systems in real-world contexts, especially high-stakes domains such as healthcare. While prior work has explored multidisciplinary collaboration, iterative prototyping, and support for non-technical participants, few have interwoven these into a sustained co-design process. Such efforts often target one context and low-fidelity stages, limiting the generalizability of findings and obscuring how participants' ideas evolve. To address these limitations, we conducted a 14-week workshop with a multidisciplinary team of 22 participants, centered around how embodied AI can reduce non-value-added task burdens in three healthcare settings: emergency departments, long-term rehabilitation facilities, and sleep disorder clinics. We found that the iterative progression from abstract brainstorming to high-fidelity prototypes, supported by educational scaffolds, enabled participants to understand real-world trade-offs and generate more deployable solutions. We propose eight guidelines for co-designing more considerate embodied AI: attuned to context, responsive to social dynamics, mindful of expectations, and grounded in deployment. Project Page: https://byc-sophie.github.io/Towards-Considerate-Embodied-AI/
• Abstract（参考訳）: 共設計は、実世界の状況、特に医療のような高度な領域において、具体的人工知能(AI)システムを構築する上で不可欠である。 以前の研究では、複数の学際的なコラボレーション、反復的プロトタイピング、非技術参加者のサポートについて検討してきたが、これらを継続的な共同設計プロセスに織り込んだものはほとんどない。 このような取り組みは、しばしば1つの文脈と低忠実な段階を目標とし、発見の一般化可能性を制限するとともに、参加者の考えがどのように進化するかを隠蔽する。 これらの制限に対処するため、我々は22人の学際的なチームからなる14週間のワークショップを開催し、救急部門、長期リハビリテーション施設、睡眠障害クリニックの3つの医療環境において、AIが付加価値のないタスク負担を軽減できるかに焦点を当てた。 抽象的なブレインストーミングから、教育的な足場によって支えられ、参加者が現実世界のトレードオフを理解し、よりデプロイ可能なソリューションを生成するための高忠実なプロトタイプまで、反復的に進行することを発見した。 我々は、コンテキストに順応し、社会的ダイナミクスに反応し、期待に敏感であり、デプロイメントの基盤となる、より考慮された実施AIを共同設計するための8つのガイドラインを提案する。 Project Page: https://byc-sophie.github.io/Towards-Considerate-Embodied-AI/

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