Human at the Center: A Framework for Human‐Driven AI Development
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Artificial Intelligence (AI) systems increasingly shape many aspects of daily life, influencing our jobs, finances, healthcare, and online content. This expansion has led to the rise of human–AI systems, where humans communicate, collaborate, or otherwise interact with AI, such as using AI outputs to make decisions. While these systems have shown potential to enhance human capabilities and improve performance on benchmarks, evidence suggests that they often underperform compared to AI‐only or human‐only approaches in experiments and real‐world applications. Here, we argue that human–AI systems should be developed with a greater emphasis on human‐centered factors—such as usability, fairness, trust, and user autonomy—within the algorithmic design and evaluation process. We advocate for integrating human‐centered principles into AI development through human‐centered algorithmic design and contextual evaluation with real users. Drawing on interdisciplinary research and our tutorial at two major AI conferences, we highlight examples and strategies for AI researchers and practitioners to embed these principles effectively. This work offers a systematic synthesis that integrates technical, practical, and ethical insights into a unified framework. Additionally, we highlight critical ethical considerations, including fairness, labor, privacy, and human agency to ensure that systems meet performance goals while serving broader societal interests. Through this work, we aim to inspire the field to embrace a truly human‐centered approach to algorithmic design and deployment.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle