END-USER PERSPECTIVES ON POLICIES FOR SOCIAL ROBOTICS WITH AGING APPLICATIONS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Social robots, including those with artificial intelligence (AI)-enabled functionalities, are promising in their potential to support brain health in older adults in both home and healthcare environments, but their benefits must be weighed against ethical considerations and risks. To characterize and evaluate existing guidance in this field, we conducted a content analysis of n = 47 international policies on social robotics and conducted n = 18 semi-structured interviews with lived experience experts within the dementia and care partnership community and professional experts in the field of aging and dementia. Participants viewed social robots as potentially helpful assistive technologies and agreed with existing recommendations around the needs for respect for human rights and dignity, clear and consistent regulation, and public engagement. Participants recommended that policies prioritize cost and accessibility considerations, represent the needs of minority groups, and that they center around issues specific to aging and dementia. They reported that the responsibility for social robot policy development should lie with governments and the healthcare sector and called for increased consultation with end-users and medical professionals. Results also highlighted misalignments between the priorities of the aging and dementia community members and the existing social robot policy landscape. Potential harms and challenges to adoption of social robots were discussed, including discrimination, bias, and deception. Taken together, findings from this two-phase study can inform evidence-based policy recommendation for the development and implementation of AI-enabled social robots for aging.
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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 | 0,064 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,011 |
| Communication savante | 0,013 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».