[논문 리뷰] Towards Openness Beyond Open Access: User Journeys through 3 Open AI Collaboratives

Jie Ding, Christopher Akiki외 3명|arXiv (Cornell University)|2023. 01. 20.

Scientific Computing and Data Management인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 세 가지 공개 AI 협력체(BigScience, The Turing Way, Mozilla Festival의 Building Trustworthy AI Working Group)를 분석하여 커뮤니티 구조와 발견에서 리더십까지의 사용자 여정을 도식화하고, 개방형 협력체가 AI 참여를 넓히는 방식을 강조한다.

ABSTRACT

Open Artificial Intelligence (Open source AI) collaboratives offer alternative pathways for how AI can be developed beyond well-resourced technology companies and who can be a part of the process. To understand how and why they work and what additionality they bring to the landscape, we focus on three such communities, each focused on a different kind of activity around AI: building models (BigScience workshop), tools and ways of working (The Turing Way), and ecosystems (Mozilla Festival's Building Trustworthy AI Working Group). First, we document the community structures that facilitate these distributed, volunteer-led teams, comparing the collaboration styles that drive each group towards their specific goals. Through interviews with community leaders, we map user journeys for how members discover, join, contribute, and participate. Ultimately, this paper aims to highlight the diversity of AI work and workers that have come forth through these collaborations and how they offer a broader practice of openness to the AI space.

연구 동기 및 목표

• 실무에서 공개 AI 협력체가 어떻게 조직되고 운영되는지 이해한다.
• 세 개의 서로 다른 커뮤니티에서 구성원이 발견하고 참여하며 기여하고 리드하는 과정을 도식화한다.
• 이러한 이니셔티브가 전통적인 기술 기업을 넘어 AI에의 참여를 어떻게 확대하고 민주화하는지 확인한다.

제안 방법

• 출판된 자료(GitHub, Hugging Face Hub, 회의 노트)를 사용한 세 개의 공개 AI 커뮤니티에 대한 질적 분석으로 구조와 활동을 문서화한다.
• 커뮤니티 리더와의 인터뷰를 통해 명시적/암시적 거버넌스와 구성원 경험을 이해한다.
• 발견, 참여, 기여, 리드에 이르는 구성원 여정의 비교 맵핑.

Figure 1: User journeys through open AI communities

실험 결과

연구 질문

• RQ1 세 개의 공개 AI 커뮤니티가 어떻게 분산된 자원봉사 주도 작업을 가능하게 하도록 구조화되어 있는가?
• RQ2 이들 커뮤니티 내에서 발견에서 리더십까지 구성원들의 일반적인 사용자 여정은 무엇인가?
• RQ3 이러한 커뮤니티는 어떤 방식으로 참여를 다양화하고 전통적 조직을 넘어 AI 생태계를 확장하는가?

주요 결과

• 각자 BigScience, The Turing Way, MozFest TAIWG는 디지털 입구와 공개 자료를 통해 열린 참여를 가능하게 한다.
• 발견은 종종 조직의 명성과 저명한 구성원의 평판에 의존하고, 더 넓은 구성원을 확보하기 위한 다각화 노력이 있다.
• 참여는 개방 채널로 촉진되지만 적극적 기여 이전에 관찰자(lurker)로 참여하는 경우가 있다.
• 기여는 커뮤니티별 진입점에 따라 이루어지며 경우에 따라 숙련된 구성원과 짝지어야 할 수 있다.
• 리더십 경로는 정식 역할, 프로젝트 소유권 또는 초대를 통해 나타나며, 인지도와 인프라 지원이 수반된다.
• 이 협력체들은 개방형 AI 작업의 다양한 모델을 보여주고 더 넓고 포용적인 AI 협업의 템플릿을 제시한다.

Figure 2: Division of BigScience Workshop into working groups