Harnessing Interdisciplinarity to Promote the Ethical Design of AI Systems
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing global awareness that increasingly powerful AI technologies are being developed which have the potential to reshape societies and institutions. ICT researchers and practitioners are under pressure to consider and reflect on the motivations, purposes and possible consequences of their innovations. Whilst it has long been recognised that technological innovations have social and ethical impacts, a gap remains in practice between ethics and social science research on the one hand, and computer science and engineering on the other. Few opportunities exist to incorporate ethical or social reflection into system development in order to design more responsible technologies. We argue that interdisciplinarity is fundamental to identifying pathways to best practice in the design and development of AI innovations - including their deployment in, and impact on, society. In this paper, we detail our experience of conducting an `ethical hackathon' as a tool for the facilitation of the ethical design of AI systems. This non-conventional hackathon model draws on Responsible Innovation (RI) and places primacy on the the integration of ethics by bringing together a range of disciplines as a necessary part of addressing a design task. In an ethical hackathon, computer scientists and engineers collaborate closely with specialists from other fields in order to learn how to work together effectively to design more responsible technologies. Teams which include computer scientists, engineers, ethicists, social scientists and business students, complete a task that requires them to anticipate and reflect on the social and ethical issues that may emerge from an innovation, and also consider how to address these in their technical designs. Through a qualitative analysis we highlight the significant potential of the model to facilitate the ethical design and development of AI systems. However, we also identify several barriers to the success of the approach and conclude that in order to conduct a successful ethical hackathon, and engender a truly interdisciplinary consideration of the ethics of AI, careful design and management of participants' expectations is required. To this end, we conclude the paper by providing design implications which build on our experiences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,121 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,072 |
| Communication savante | 0,022 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».