論文の概要: The role of team diversity in AI systems development

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07749v1
• Date: Sun, 08 Mar 2026 17:50:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:15.190056
• Title: The role of team diversity in AI systems development
• Title（参考訳）: AIシステムの開発におけるチームの多様性の役割
• Authors: Ronnie de Souza Santos, Maria Teresa Baldassarre, Cleyton Magalhaes,
• Abstract要約: 本研究では,AIシステムの開発におけるチームの多様性の役割について考察する。 教育,エネルギー,アクセシビリティ,顔認識といった分野にまたがるプロジェクトに関わるソフトウェア専門家に対して,25回のインタビューを行った。 バイアス識別の視点の多様化、AI開発への共感の多様化、システム的差別への対処、包括的かつ参加的な意思決定のサポート、バイアスに対する保護手段としての多様性の利用、問題解決における思考の拡大の促進。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7310502145876234
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The widespread integration of AI technologies has intensified concerns about fairness and bias, as these systems often perpetuate societal inequalities through flawed data and design choices. While software engineering research has largely concentrated on technical solutions, such as improving datasets and models, the social dynamics that shape AI outcomes remain underexplored. This study investigates the role of team diversity in the development of AI systems. Drawing from the experience of four AI focused teams working in a large software company operating in Brazil and Portugal, and collaborating with global clients, the study explores how diverse teams influence the development of AI systems. Using Grounded Theory, we conducted 25 interviews with software professionals involved in projects spanning domains such as education, energy, accessibility, and facial recognition. Although our study is conducted in an organizational setting, the variety of projects, from regional to multinational, ensures exposure to global development practices and diverse team dynamics, bringing a variety of perspectives into our findings. Our analysis revealed six key roles that team diversity played in AI development: diversifying perspectives for bias identification, bringing empathy to AI development, addressing systemic discrimination, supporting inclusive and participatory decision making, using diversity as a safeguard against bias, and fostering broadened thinking in problem solving. These findings highlight the importance of incorporating diverse perspectives in AI projects and offer practical recommendations for integrating fairness considerations into software development practices.
• Abstract（参考訳）: これらのシステムは、欠陥のあるデータや設計上の選択を通じて、社会的不平等を永続させることが多いため、AI技術の広範な統合は、公正性とバイアスに関する懸念を強めている。 ソフトウェア工学の研究は、データセットやモデルの改善などの技術的なソリューションに大きく焦点を合わせてきたが、AIの結果を形成する社会的ダイナミクスはいまだ探索されていない。 本研究では,AIシステムの開発におけるチームの多様性の役割について考察する。 ブラジルとポルトガルで運用されている大規模なソフトウェア企業で働く4つのAI専門チームの経験から、グローバルクライアントとのコラボレーションを通じて、さまざまなチームがAIシステムの開発にどのように影響するかを調査した。 グラウンデッド理論を用いて,教育,エネルギー,アクセシビリティ,顔認識といった領域にまたがるプロジェクトに関わるソフトウェア専門家に対して,25回のインタビューを行った。 研究は組織的な環境で実施されているが、地域から多国籍に至るまで、さまざまなプロジェクトがグローバルな開発プラクティスやチームダイナミクスへの露出を保証し、さまざまな視点を私たちの発見に導いてくれる。 バイアス識別の視点の多様化、AI開発への共感の多様化、システム的差別への対処、包括的かつ参加的な意思決定のサポート、バイアスに対する保護手段としての多様性の利用、問題解決における思考の拡大の促進。 これらの発見は、AIプロジェクトに多様な視点を取り入れることの重要性を強調し、ソフトウェア開発プラクティスに公平な考慮を組み込むための実践的なレコメンデーションを提供する。

関連論文リスト

• Multi-agent Embodied AI: Advances and Future Directions [46.23631919950584]
  エンボディード人工知能(Embodied AI)は、インテリジェントな時代における先進技術の適用において重要な役割を担っている。 本稿では,研究の現状を概観し,重要な貢献を分析し,課題と今後の方向性を明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-08T10:13:53Z)
• Towards deployment-centric multimodal AI beyond vision and language [69.58738352730103]
  デプロイ不能なソリューションの可能性を減らすために、デプロイメント制約を早期に組み込んだデプロイメント中心のワークフローを提唱します。 我々は、複数の分野にまたがる共通のマルチモーダルAI固有の課題を特定し、3つの実世界のユースケースについて検討する。 複数の学際的な対話とオープンな研究プラクティスを育むことで、我々のコミュニティは、広く社会に影響を及ぼすためのデプロイメント中心の開発を加速できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-04T17:20:05Z)
• Collaborative AI in Sentiment Analysis: System Architecture, Data Prediction and Deployment Strategies [3.3374611485861116]
  大規模言語モデル(LLM)に基づく人工知能技術は、特に感情分析においてゲームチェンジャーとなっている。 しかし、複雑なマルチモーダルデータを処理するための多様なAIモデルの統合と、それに伴う機能抽出の高コストは、大きな課題を呈している。 本研究では,様々なAIシステムにまたがるタスクを効率的に分散・解決するための協調型AIフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T06:14:34Z)
• Making Software Development More Diverse and Inclusive: Key Themes, Challenges, and Future Directions [50.545824691484796]
  ソフトウェア開発者の多様性と包摂性(SDDI)を改善するための課題と機会に関する6つのテーマを特定します。 4つのテーマの利点、害、今後の研究の方向性を特定します。 残りの2つのテーマ、人工知能とSDDIとAIとコンピュータサイエンスの教育について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-10T16:18:11Z)
• Artificial Intelligence for IT Operations (AIOPS) Workshop White Paper [50.25428141435537]
  AIOps(Artificial Intelligence for IT Operations)は、マシンラーニング、ビッグデータ、ストリーミング分析、IT運用管理の交差点で発生する、新たな学際分野である。 AIOPSワークショップの主な目的は、アカデミアと産業界の両方の研究者が集まり、この分野での経験、成果、作業について発表することです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-15T10:43:10Z)

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。