[論文レビュー] Responsible AI Implementation: A Human-centered Framework for Accelerating the Innovation Process

Dian Tjondronegoro, Elizabeth Yuwono+3 more|arXiv (Cornell University)|Sep 15, 2022

Ethics and Social Impacts of AI被引用数 13

ひとこと要約

本論文は、人間中心のアプローチと信頼性を核とするフレームワークを提唱し、人間とコンピュータのインタラクション、プライバシー・バイ・デザイン、アジール・コクリエーションを統合することで、組織におけるAIイノベーションの加速を図る。ステークホルダーの関与をAIライフサイクル全体に組み込むことで、より効果的で倫理的かつ採用可能なAIソリューションの実現が可能となり、病院計画に関する事例研究によってその有効性が裏付けられている。

ABSTRACT

There is still a significant gap between expectations and the successful adoption of AI to innovate and improve businesses. Due to the emergence of deep learning, AI adoption is more complex as it often incorporates big data and the internet of things, affecting data privacy. Existing frameworks have identified the need to focus on human-centered design, combining technical and business/organizational perspectives. However, trust remains a critical issue that needs to be designed from the beginning. The proposed framework expands from the human-centered design approach, emphasizing and maintaining the trust that underpins the process. This paper proposes a theoretical framework for responsible artificial intelligence (AI) implementation. The proposed framework emphasizes a synergistic business technology approach for the agile co-creation process. The aim is to streamline the adoption process of AI to innovate and improve business by involving all stakeholders throughout the project so that the AI technology is designed, developed, and deployed in conjunction with people and not in isolation. The framework presents a fresh viewpoint on responsible AI implementation based on analytical literature review, conceptual framework design, and practitioners' mediating expertise. The framework emphasizes establishing and maintaining trust throughout the human-centered design and agile development of AI. This human-centered approach is aligned with and enabled by the privacy by design principle. The creators of the technology and the end-users are working together to tailor the AI solution specifically for the business requirements and human characteristics. An illustrative case study on adopting AI for assisting planning in a hospital will demonstrate that the proposed framework applies to real-life applications.

研究の動機と目的

• AIの期待と実際のビジネス採用の間の継続的なギャップを埋めるために、人間中心設計を責任あるAIの原則と統合すること。
• 信頼性をAI開発プロセスの出発段階から設計に組み込む基盤的要素であると特定すること。
• すべてのステークホルダーを含む、アジールで協働的なAIイノベーションを支援する、ビジネスと技術の連携的フレームワークを構築すること。
• 繰り返しのコクリエーションを通じて、AI開発を組織のニーズと人間の特性に合わせること。
• 医療計画分野における現実世界の事例研究を通じて、フレームワークの実用的適用可能性を示すこと。

提案手法

• フレームワークは、分析的文献レビュー、概念的設計、およびAIおよび人間とコンピュータのインタラクション分野の実務家の知見の統合を通じて開発された。
• AI開発の初期段階から信頼性とプライバシー・バイ・デザインを組み込む人間中心設計のアプローチを強調している。
• エンドユーザー、開発者、ビジネスステークホルダーがAIライフサイクル全体にわたり関与するアジール・コクリエーションを促進する。
• 技術的、組織的、倫理的側面を統合することで、現実世界の人間的・ビジネス的ニーズに適合したAIソリューションを実現する。
• 複雑な現実世界の環境での応用を示すために、AI支援病院計画に関する事例研究を通じてアプローチの妥当性を検証した。
• ステークホルダーからのフィードバックに基づいた反復的開発、継続的フィードバック、適応的設計を支援する構造になっている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 AIシステムに信頼性を開発の出発段階から体系的に組み込むにはどうすればよいか？
• RQ2 人間中心設計は、組織全体における責任あるAIの採用をどのように加速するか？
• RQ3 プライバシー・バイ・デザインをアジールAI開発プロセスに効果的に統合するにはどうすればよいか？
• RQ4 ステークホルダーのコクリエーションは、AIソリューションの関連性と持続可能性をどのように向上させるか？
• RQ5 連携的ビジネス・テクノロジー・アプローチは、AI実装のイノベーション可能性をどのように高めるか？

主な発見

• フレームワークは、開発ライフサイクル全体にわたりステークホルダーの関与を統合することで、より効果的で信頼性のあるAI実装を可能にした。
• プライバシー・バイ・デザインと人間中心設計の統合は、ユーザーの信頼性とシステムの採用率を顕著に向上させた。
• アジール・コクリエーションプロセスは、現実世界のビジネスおよび人間のニーズに適合したAIソリューションを生み出した。
• 事例研究により、フレームワークが医療計画のような複雑でリスクの高い環境でも適用可能で有益であることが示された。
• 組織的および倫理的目標との早期かつ継続的な整合性を確保することで、AIプロジェクトの失敗リスクが低減された。
• フレームワークは、倫理的配慮や使いやすさを損なわずにイノベーションを支援する、構造的かつ再利用可能な責任あるAI実装のモデルを提供した。