論文の概要: Red Light, Grey Zone: A Multi-Perspective Interactive Narrative for Autonomous Driving Ethics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.15888v1
- Date: Fri, 17 Jul 2026 12:03:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-20 17:56:52.844193
- Title: Red Light, Grey Zone: A Multi-Perspective Interactive Narrative for Autonomous Driving Ethics
- Title（参考訳）: Red Light, Grey Zone: 自律運転倫理のための多面的対話的ナラティブ
- Abstract要約: 本稿では,自律運転における倫理的考察を公衆に提示する手段として,インタラクティブな物語を考察する。
私たちは、現実の自動運転インシデントにインスパイアされたWebベースの多面的なインタラクティブな物語のプロトタイプである、Red Light、Grey Zoneを紹介します。
我々の分析は、倫理的認知、責任を重視した批判的思考、多視点的推論の3つの側面に焦点を当てている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9802044472108775
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Autonomous driving ethics is not only an expert concern, but also a public issue involving risk, responsibility, and governance. However, non-experts often struggle to interpret these issues in concrete incidents, especially when responsibility is distributed across multiple stakeholders. This paper investigates interactive narrative as a public-facing method for eliciting situated ethical reflection on autonomous driving. We present Red Light, Grey Zone, a web-based, multi-perspective interactive narrative prototype inspired by a real-world autonomous-driving incident. The prototype invites participants to compare stakeholder perspectives, examine scene materials, and make responsibility judgments in the face of ethical ambiguity. We report an exploratory user study (N=12) examining how differently non-experts responded to the prototype. Our analysis focuses on three dimensions of reflection: ethical cognition, responsibility-focused critical thinking, and multi-perspective reasoning. Exploratory pre-post results showed the strongest self-reported shift in responsibility-focused critical thinking among participants who completed the intended stakeholder-comparison process, while ethical cognition and multi-perspective reasoning showed positive directional trends. Qualitative findings further show how participants reflected on safety and market trade-offs, responsibility ambiguity, transparency and privacy, and governance gaps. Participants also used stakeholder comparison to corroborate evidence and, in many cases, broaden responsibility judgments from single-actor blame toward more distributed interpretations of accountability. Overall, the study suggests that multi-perspective interactive narratives may support non-expert reflection on accountability, evidence, and governance in AI-enabled systems.
- Abstract（参考訳）: 自律運転倫理は専門家の関心事であるだけでなく、リスク、責任、ガバナンスに関わる公的な問題でもある。
しかしながら、特に責任が複数の利害関係者に分散している場合、非専門家は、これらの問題を具体的なインシデントで解釈するのに苦労することが多い。
本稿では,自律運転における倫理的考察を公衆に提示する手段として,インタラクティブな物語を考察する。
私たちは、現実の自動運転インシデントにインスパイアされたWebベースの多面的なインタラクティブな物語のプロトタイプである、Red Light、Grey Zoneを紹介します。
プロトタイプは参加者に、ステークホルダの視点を比較し、シーン資料を調べ、倫理的曖昧さに直面して責任判断を行うよう招待する。
本研究は,非専門家がプロトタイプにどう反応するかを探索的ユーザスタディ(N=12)で調査した。
我々の分析は、倫理的認知、責任を重視した批判的思考、多視点的推論の3つの側面に焦点を当てている。
質問紙調査の結果, 主観的認知と多視点的推論は肯定的な方向性を示す一方, 主観的主観的批判的思考は, 目的的ステークホルダー比較過程を完了した参加者の間で, 最強の自己報告型批判的思考の変化を示した。
質的な調査結果はさらに、参加者が安全と市場のトレードオフ、責任の曖昧さ、透明性とプライバシ、ガバナンスのギャップにどのように反映しているかを示している。
参加者は、証拠の裏付けと利害関係者の比較も用い、多くの場合、責任判断をシングルアクターの非難から、説明責任のより分散的な解釈へと広げた。
全体として、この研究は、AI対応システムにおける説明責任、証拠、ガバナンスに関する非専門的な考察を、多視点のインタラクティブな物語が支持する可能性があることを示唆している。
関連論文リスト
- How Far Did They Go? The Persuasive Tactics of Covert LLM Agents in a Discontinued Field Experiment [12.686044001239708]
本研究では、Redditのr/ChangeMyViewにおけるフィールド実験の中止から、公開データセットを分析した。
この介入は、未知の外部研究者によって実施され、倫理的反発を受けて停止された。
公開公開後、Redditはモデレーターに対して、AI生成されたコメントのアーカイブをリリースすることを許可した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-03T15:58:32Z) - Taming Actor-Observer Asymmetry in Agents via Dialectical Alignment [59.536125286960186]
セルフリフレクションと相互監査を可能にするために、専門的な役割を割り当てるマルチエージェントフレームワークがますます採用されている。
アクター・オブザーバ非対称性(Actor-Observer Asymmetric)と呼ばれる認知バイアスを同時に誘発する。
ReTASは、対立する視点を客観的なコンセンサスに合成するためにエージェントを誘導する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-04-21T15:05:58Z) - Beyond Detection: Governing GenAI in Academic Peer Review as a Sociotechnical Challenge [7.402573615005516]
生成型AIツールは、ますます学術的ピアレビューに入り、公正性、説明責任、評価的判断の正当性に関する疑問を提起している。
本稿では、14のエリアチェアとプログラムチェアを用いた448のソーシャルメディア投稿の談話分析について紹介する。
我々は、GenAIが限られた支援業務に受け入れられる可能性があると広く合意するが、その中核となる評価判断、新規性、貢献、受容は人間の責任のままである。
我々は、AI支援ピアレビューは、ブランケット禁止や検出のみではなく、人間に対する評価判断を明示的に保ちながら、強制的かつ役割特異的な制御を規定することによって、最善を尽くすと論じている。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-03-02T19:23:04Z) - Who Sees the Risk? Stakeholder Conflicts and Explanatory Policies in LLM-based Risk Assessment [7.295206349432321]
本稿では, LLMを用いた利害関係者によるリスク評価の枠組みを提案する。
リスクアトラスNexusとGloVEの説明手法を用いて、我々のフレームワークは利害関係者固有の解釈可能なポリシーを生成する。
我々は、医療AI、自動運転車、不正検出ドメインの3つの実世界のAIユースケースを用いて、本手法を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-05T03:19:21Z) - Disagreements in Reasoning: How a Model's Thinking Process Dictates Persuasion in Multi-Agent Systems [49.69773210844221]
本稿では,説得力はモデルスケールの関数である,という一般的な仮説に挑戦する。
一連のマルチエージェントの説得実験を通じて、パーサーション・デュナリティ(Persuasion Duality)と呼ばれる基本的なトレードオフを明らかにする。
以上の結果から, LRMの推理過程は説得に対する抵抗性が大きく, 当初の信念をより堅固に維持していることが明らかとなった。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-25T12:03:10Z) - Media and responsible AI governance: a game-theoretic and LLM analysis [61.132523071109354]
本稿では,信頼できるAIシステムを育成する上での,AI開発者,規制当局,ユーザ,メディア間の相互作用について検討する。
進化的ゲーム理論と大言語モデル(LLM)を用いて、異なる規制体制下でこれらのアクター間の戦略的相互作用をモデル化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-12T21:39:38Z) - Analysing and Organising Human Communications for AI Fairness-Related Decisions: Use Cases from the Public Sector [0.0]
多様な利害関係者間のコミュニケーション問題は、AIアルゴリズムの誤解釈と誤用につながる可能性がある。
我々は,公共部門におけるアルゴリズムシステムに取り組む実践者とのインタビューを行う。
公平性に関連する人間の決定を下すコミュニケーションプロセスの鍵となる要素を同定する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-20T14:20:42Z) - Towards Responsible AI in Banking: Addressing Bias for Fair
Decision-Making [69.44075077934914]
責任AI(Responsible AI)は、企業文化の発展におけるバイアスに対処する重要な性質を強調している。
この論文は、バイアスを理解すること、バイアスを緩和すること、バイアスを説明することの3つの基本的な柱に基づいて構成されている。
オープンソースの原則に従って、アクセス可能なPythonパッケージとして、Bias On DemandとFairViewをリリースしました。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-13T14:07:09Z) - Human-in-the-loop Fairness: Integrating Stakeholder Feedback to Incorporate Fairness Perspectives in Responsible AI [4.0247545547103325]
公正は人工知能(AI)を用いたリスクの高い意思決定への関心が高まっている
普遍的に受け入れられる公正度尺度はなく、公正性は文脈依存であり、公正と見なされるものに関して矛盾する視点があるかもしれない。
私たちの作業は、ステークホルダーが特定の決定インスタンスとその公正性に関する結果に対してフィードバックをすることができるアプローチに従っています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-13T11:17:29Z) - Responsible AI Considerations in Text Summarization Research: A Review
of Current Practices [89.85174013619883]
私たちは、責任あるAIコミュニティがほとんど見落としている共通のNLPタスクである、テキスト要約に重点を置いています。
我々は,2020-2022年に出版されたACLアンソロジーから333の要約論文の多段階的質的分析を行った。
私たちは、どの、どの、どの責任あるAI問題がカバーされているか、どの関係するステークホルダーが考慮されているか、そして、述べられた研究目標と実現された研究目標のミスマッチに焦点を合わせます。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-18T15:35:36Z) - Perspectives on Large Language Models for Relevance Judgment [56.935731584323996]
大型言語モデル(LLM)は、関連判断を支援することができると主張している。
自動判定が検索システムの評価に確実に利用できるかどうかは不明である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-13T13:08:38Z)
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。