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以人为本的人工智能设计在现实中的应用：开发者公司的实践研究
以人为本的人工智能 (HCAI) 提倡开发值得信赖、可用且基于人类需求的人工智能应用。虽然 HCAI 的概念基础在最近的文献中得到了广泛的讨论，但行业实践和方法似乎落后了。为了推进 HCAI 方法开发，需要了解人工智能开发公司的当前实践。为了了解 HCAI 原则如何体现在当前的人工智能开发实践中，我们对芬兰 12 家人工智能开发公司的从业者进行了访谈研究，重点关注人工智能应用开发的早期阶段。我们的主题分析揭示了当前的开发实践并确定了四个主要挑战：(i) HCAI 工作与技术开发脱节，(ii) 客户作为用户需求来源的核心作用，(iii) 人工智能的不确定性，以及 (iv) 缺乏基于价值观的对人工智能的理解。研究结果为 HCAI 方法的开发和 HCAI 原则在人工智能应用开发中的实施提供了参考。
将其付诸实践以实现以人为本的AI
摘要 - 以人类为中心的人工智能（HCAI）是一种设计理念，在设计，开发，部署和使用AI系统中优先考虑人类，旨在最大程度地提高AI的益处，同时减轻其负面影响。尽管文献中越来越重要，但缺乏对其实施的方法论指导给HCAI实践带来了挑战。为了解决这一差距，本文提出了一个全面的HCAI方法论框架（HCAI-MF），其中包括五个关键组成部分：HCAI要求层次结构，方法和方法分类法，过程，跨学科协作方法和多级设计范式。案例研究表明了HCAI-MF的实际含义，而本文也分析了实施挑战。提供了可行的建议和“三层” HCAI实施策略，以应对这些挑战并指导HCAI-MF的未来演变。HCAI-MF作为一种系统的，可执行的方法，能够克服当前差距，实现AI系统的有效设计，开发，部署和使用以及进步HCAI实践。
![arXiv:2112.14480v1 [cs.AI] 2021 年 12 月 29 日](/simg/7\76e1731f517ae8b8ca33352fd3f1435faeaee1a5.png)
arXiv:2112.14480v1 [cs.AI] 2021 年 12 月 29 日
摘要：人工智能的蓬勃发展促使人们建议人工智能技术应该“以人为本”。然而，对于以人为本的人工智能（简称 HCAI）的含义，并没有明确的定义。本文旨在通过解决 HCAI 的一些基础方面来改善这种情况。为此，我们引入了术语 HCAI 代理，指任何配备人工智能组件并与人类交互和/或协作的物理或软件计算代理。本文确定了参与 HCAI 代理的五个主要概念组件：观察、要求、行动、解释和模型。我们将 HCAI 代理的概念及其组件和功能视为弥合以人为本的人工智能技术和非技术讨论的一种方式。在本文中，我们将重点分析由单个代理在人类存在的动态环境中运行的场景。
以人为本的AI设计 - 信息学
与传统AI不同，该AI着重于最大化效率和自动化任务，HCAI强调了人类的协作和道德决策。这里有关键差异：•教育：传统AI自动化评分和内容交付，而HCAI创建了适合各个学生需求的人化学习平台。•医疗保健：传统AI优化了诊断和数据处理，而HCAI则确保AI稳定患者的舒适性，隐私和情感幸福感。•财务：传统AI最大化投资的风险分析，而HCAI则确保透明度并防止信用评分偏差。•运输：传统AI专注于自动自动驾驶汽车，而HCAI则增强了驾驶员辅助系统以提高安全性和舒适性。•客户服务：传统的AI聊天机器人han dle查询有效，而hcai-power
将以人为本的人工智能融入编程实践以减轻教师工作量 Renate Andersen 1、Eli Gjølstad 1 和 Anders I. Mørch 2
尽管教育领域的 HCAI 是一个新兴领域，但研究仍然有限。尽管如此，Yang 等人。[17] 指出，研究趋势为教育带来了 AI 的新应用，例如采用机器学习和新的深度学习算法。此外，AI 研究可以通过更精确的适应和个性化来改善智能辅导。在关注 HCAI 时，重点是“使用 AI 学习”，例如 Replika [7]，一个由 AI 驱动的虚拟朋友或聊天机器人伴侣；Thinkster [12]，一个用 AI 构建的虚拟数学导师，用于创建个性化学习计划；以及 Cognii [2]，一个使用对话式 AI 吸引学生的虚拟学习助手。这份立场文件增加了沿着这条研究路线的辩论。本文研究的问题如下：1）编程如何融入学校科目学习？2）编程如何利用 HCAI 来提高学习效果？本文重点探讨如何将 HCAI 融入学校的编程活动中，而不是 AI 系统的用户界面设计。我们将 HCAI 的立场和讨论建立在研究中，这些研究源于对学校编程的教育研究活动。
以人为本的公共服务人工智能指南
以人为本的人工智能 (HCAI) 是一个经常用于讨论如何以负责任和值得信赖的方式指导人工智能开发和部署的术语。包括微软、苹果和谷歌在内的主要技术参与者正在培育自己的人工智能生态系统，他们也在提供 HCAI 指南。然而，这些指南大多面向商业环境。本文重点关注公共服务的 HCAI。通过社会契约理论的视角来探讨人与人工智能的互动，我们确定了修改意见，以提高现有的面向商业的 HCAI 指南对公共部门的适用性。遵循行动设计研究方法论，我们与一个公共组织合作，应用、评估和调整“Google PAIR 指南”，这是一个著名的以人为本的人工智能开发框架。确定了三个对公共服务很重要的 HCAI 考虑因素，并提议将其作为对现有指南的修订：a) 通过权衡公共利益与个人利益来表达明确的价值主张，b) 考虑到公民与政府之间的关系，定义公共数据的重用边界，c) 考虑到技术和行政素养的差异，适应公民的多样性。本文旨在转变人机交互的视角，承认交换并不总是受商业协议的约束，也可以基于社会契约的机制。关键词：公共服务中的人工智能、以人为本的人工智能、负责任的人工智能、人工智能指南、社会契约。
人工智能领域的职业治疗
摘要背景：人工智能 (AI) 技术正在不断快速发展，并有可能使职业治疗 (OT) 和 OT 客户受益。然而，人工智能的发展也带来了风险和挑战，例如与 OT 的伦理原则有关。支持未来符合 OT 伦理原则的人工智能技术的一种方法可能是通过以人为本的人工智能 (HCAI)，这是人工智能研究和开发中的一个新兴分支，与 OT 的价值观和信念有明显的重叠。目标：从 OT 的伦理价值观和信念的角度，探索人工智能技术的风险和挑战，以及 OT 和 HCAI 的综合专业知识、技能和知识如何有助于发挥其潜力并塑造其未来。结果：未来人工智能技术与 OT 和 HCAI 合作的机会包括确保关注 1) 职业表现和参与，同时考虑以客户为中心；2) 职业公正和尊重多样性，以及 3) 透明度和尊重职业表现和参与数据的隐私。结论和意义：OT 需要参与并确保通过使用 HCAI 以有意义且合乎道德的方式应用 AI 为 OT 和 OT 客户服务。
第二阶段可交付成果影响评估
苏格兰医疗保健相关感染策略的进度报告（2023-2025）第二阶段可交付成果影响评估政策/策略与医疗保健相关感染（HCAI）策略2023至2025 1。简介进度报告是一份出版物，记录了工作的进展并完成，以推动HCAI战略的成功交付。本报告的第一部分涵盖了与2023年6月发布的HCAI策略相关的进展。HCAI策略从2023年到2025年底运行，本报告中的信息提供了有关迄今为止策略进度的更新。本报告的第二部分包括为该战略的第二阶段开发新的可交付成果的过程概述，包括内部审查，利益相关者参与以及对新开发的新开发的交付成果进行初始影响评估筛选。在HCAI策略的第一阶段中的某些可交付成果已经完成，其余将在第二阶段的过程中完成，到2025年底。第二阶段为NHS苏格兰的董事会提供了进一步的可交付成果，以及几个高级可交付成果，用于社会护理环境。第二阶段可交付成果于2024年11月21日在董事的信中发布。可以在此处找到董事的信：董事信函HCAI策略第二阶段可交付成果。2。背景在2016年，苏格兰政府发布了苏格兰抗菌素抵抗（AMR）和医疗保健相关感染5年战略框架（2016年至2021年）。可以在此处找到此框架：5年战略框架AMR和与医疗保健相关感染该战略框架旨在支持一种方法，以最大程度地减少可避免的感染，控制HCAIS并包含AMR。该战略框架旨在支持NHS董事会，以推动AMR，清洁和净化，预防和控制（IPC），质量改进以及监视等关键交付领域。SARS COV-2（COVID-19）大流行的发作在交付战略框架方面构成了重大挑战。由于造成的破坏以及NHS董事会必须管理的其他压力，即“苏格兰抗菌素抵抗和医疗保健相关感染的后来战略目标 - 5年的战略框架”无法按照原始时间表在原始时间表中完全实现和实现。
Shneiderman, Ben，《以人为本的人工智能：可靠、安全且值得信赖》，arXiv.org（2020 年 2 月 23 日）。https://arxiv.org/abs/2002.04087v1（摘自即将出版的同名书籍）
本文中的 HCAI 框架引导设计师和研究人员提出新的问题并重新思考自动化/自主性的本质。随着设计师不再将计算机视为我们的队友、合作者或合作伙伴，他们更有可能开发出能够利用独特的计算机功能（包括复杂的算法、先进的传感器、信息丰富的显示器和强大的效应器）大幅提高人类绩效的技术。明确人类的责任还可以指导设计师支持人类在知识不完整的情况下在新环境中发明创造性解决方案的能力。HCAI 框架明确指出，设计卓越的目标是促进人类的自我效能、掌握能力和责任感，从而支持管理者和用户寻求的可靠、安全和值得信赖的系统。
以人为本的人工智能：一种新的综合体
一种新的学科综合体正在出现，其中基于人工智能的智能算法与以人为本的设计思维相结合，形成以人为本的人工智能 (HCAI)。这种学科综合体增加了技术赋予人类权力而不是取代人类的机会。过去，研究人员和开发人员专注于构建人工智能算法和系统，强调机器自主性和衡量算法性能。新的综合体重视人工智能，并通过提高用户体验设计的突出地位和衡量人类的表现，给予人类用户和其他利益相关者同等的关注。HCAI 系统的研究人员和开发人员重视有意义的人类控制，通过服务于权利、正义和尊严等人类价值观将人放在首位，从而支持自我效能、创造力、责任感和社会联系等目标。