論文の概要: Voices in the Loop: Mapping Participatory AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.16827v1
- Date: Sat, 16 May 2026 06:07:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-19 17:57:47.112051
- Title: Voices in the Loop: Mapping Participatory AI
- Title（参考訳）: ループでの音声:参加型AIのマッピング
- Authors: Rashid Mushkani,
- Abstract要約: 人工知能への参加的アプローチは、公的な、市民的、人道的な設定でますます文書化されている。
本稿では,オープンリポジトリの構築と参加型AIイニシアチブの対話的アトラスについて報告する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Participatory approaches to artificial intelligence are increasingly documented across public, civic, and humanitarian settings, but evidence about how participation is organized remains fragmented. This paper reports on the construction of an open repository and interactive atlas of participatory AI initiatives, using records harmonized from Maga~na and Shilton's Trustworthy AI corpus, and additional audited cases from research and practice. We contribute three elements. First, we specify a reproducible protocol for discovery, vetting, harmonization, geocoding, provenance tracking, and release-based publication of participatory AI records. Second, we report corpus-level patterns in geography, participation tiers, lifecycle loci, organizational form, verification status, and remaining documentation gaps. Documented initiatives remain concentrated in a small number of countries, while participation is most often coded at problem formulation, evaluation, and governance rather than model development or training. Third, we show how the atlas operationalizes a design and governance framework for participatory-by-default AI infrastructures through versioned releases, record-linked issue and annotation channels, schema feedback workflows, and redaction or restricted-disclosure requests. The atlas is intended to support comparative research, policy learning, and community scrutiny through a living inventory that can be updated, contested, and reused.
- Abstract（参考訳）: 人工知能への参加的アプローチは、公的な、市民的、人道的な設定でますます文書化されているが、どのように参加が組織化されるかについての証拠は断片化されている。
本稿では, オープンリポジトリの構築と参加型AIイニシアチブの対話的アトラス, Maga~na と Shilton のTrustworthy AI コーパスの調和による記録, 研究・実践による追加監査事例について報告する。
我々は3つの要素を貢献する。
まず、探索、検証、調和、ジオコーディング、証明追跡、リリースベースの参加型AIレコードの公開のための再現可能なプロトコルを指定する。
第2に、地理、参加階層、ライフサイクルローチ、組織形態、検証状況、残るドキュメントギャップにおけるコーパスレベルのパターンを報告する。
文書化されたイニシアチブは、少数の国に集中しているが、ほとんどの場合、モデル開発やトレーニングよりも、問題の定式化、評価、ガバナンスでコード化されている。
第3に、アトラスがバージョンリリース、レコードリンクされたイシューとアノテーションチャネル、スキーマフィードバックワークフロー、リアクションまたは制限付き開示要求を通じて、参加型AIインフラストラクチャのための設計とガバナンスのフレームワークをどのように運用しているかを示す。
アトラスは、比較研究、政策学習、およびコミュニティの精査を支援することを目的としており、更新、コンテスト、再利用が可能である。
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