Автор: Денис Аветисян
Новое исследование раскрывает ключевые вызовы и возможности при разработке ИИ-систем в тесном сотрудничестве с широкой публикой.
Анализ опыта вовлечения граждан в проектирование агентных систем, оценка осуществимости и важность развития ИИ-грамотности участников.
Несмотря на растущий интерес к разработке искусственного интеллекта, ориентированного на нужды общества, эффективное вовлечение широкой публики в процесс проектирования остается сложной задачей. В статье ‘Three Lessons from Citizen-Centric Participatory AI Design’ рассматриваются проблемы создания автономных AI-систем с учетом общественных ценностей, основанные на опыте трех интерактивных семинаров. Авторы выявляют ключевые препятствия, включая поддержание осмысленного и долгосрочного участия, выработку общего языка между экспертами и непрофессионалами, а также перевод идей участников в реализуемые решения. Возможно ли создание действительно инклюзивных и социально ответственных AI-систем без преодоления этих трудностей?
От Идей к Действию: Преодоление Разрыва в Разработке ИИ
Традиционно, разработка искусственного интеллекта часто сталкивается с трудностями при учете мнения общественности, что приводит к созданию решений, не отвечающих реальным потребностям и ценностям пользователей. Это происходит из-за недостаточной вовлеченности широкой публики в процесс проектирования и тестирования, а также из-за сложностей в интерпретации и интеграции разнообразных идей, высказанных людьми без специальной подготовки в области ИИ. В результате, системы искусственного интеллекта могут оказаться неэффективными или даже нежелательными для тех, для кого они предназначены, игнорируя важные аспекты, такие как культурные особенности, этические соображения и индивидуальные предпочтения. Такое несоответствие между потребностями общества и возможностями ИИ подчеркивает необходимость более инклюзивных и ориентированных на человека подходов к разработке.
Преобразование идей, высказанных участниками в процессе разработки, в практичные AI-дизайны требует принципиально новых подходов к интерпретации, поскольку уровень осведомленности о возможностях и ограничениях искусственного интеллекта у широкой публики значительно варьируется. Специалисты отмечают, что простое перенесение пользовательских пожеланий в техническое задание часто оказывается невозможным из-за расхождений в терминологии и понимании реализуемости тех или иных функций. Поэтому, для эффективной трансляции идей необходимы инструменты, позволяющие выявлять суть запроса, абстрагироваться от конкретных формулировок и преобразовывать их в спецификации, понятные для разработчиков. Разработка таких инструментов предполагает создание промежуточных слоев, которые выполняют роль своеобразных “переводчиков” между языком обычных пользователей и языком AI-инженеров, обеспечивая тем самым, что конечный продукт будет соответствовать реальным потребностям общества.
Успешная интеграция идей, полученных от широкой общественности, в практические разработки искусственного интеллекта, невозможна без преодоления языковых и концептуальных барьеров. Часто, эксперты в области ИИ и люди, не обладающие специализированными знаниями, используют различную терминологию и имеют несовпадающие представления о возможностях и ограничениях технологий. Для эффективного взаимодействия требуется создание общего языка, позволяющего точно передавать потребности и ожидания общественности, а также объяснять технические аспекты и ограничения разрабатываемых решений. Это предполагает не только перевод слов, но и адаптацию концепций, упрощение сложных идей и использование наглядных примеров, чтобы обеспечить взаимопонимание и совместно сформировать действительно полезные и востребованные системы искусственного интеллекта.
Рамки Совместного Творчества: Новая Методология Воркшопов
В рамках исследования была проведена серия из трех интерактивных воркшопов (WS1-WS3), разработанных на основе методологии конструктивных исследований дизайна. Данный подход позволил создать условия для подлинного сотрудничества и совместного творчества участников, ориентированного на генерацию идей и прототипирование концепций. Конструктивные исследования дизайна предполагают активное вовлечение целевой аудитории в процесс проектирования, что обеспечивает получение практических и релевантных результатов, учитывающих потребности и ожидания пользователей. Воркшопы были структурированы таким образом, чтобы стимулировать обмен знаниями и опытом между участниками, а также способствовать совместной разработке инновационных решений.
В ходе серии воркшопов применялся ряд методик для изучения концепций ИИ-агентов. Использовались прототипирование с низкой детализацией (lo-fi prototyping) для быстрой визуализации идей, метод завершения историй (story completion) для исследования пользовательских сценариев и ожиданий от ИИ-агентов, а также оценка временных рамок (timeline estimation) для определения реалистичных сроков реализации и последовательности действий агента. Комбинация этих методов позволила участникам исследовать различные аспекты ИИ-агентов, от базовой функциональности до более сложных взаимодействий и долгосрочной перспективы применения.
В ходе серии интерактивных воркшопов (WS1-WS3) было привлечено в общей сложности 57 участников: 8 человек в первом воркшопе (WS1), 6 — во втором (WS2) и 43 — в третьем (WS3). Для извлечения полезных выводов из созданных участниками материалов применялся метод анализа артефактов. Параллельно проводилась оценка практической реализуемости предложенных решений, что позволило обеспечить соответствие результатов реальным условиям и возможностям.
Объективность в Интерпретации: Рефлексивность как Инструмент
Практические семинары выявили решающую важность длительного вовлечения для достижения подлинно значимого участия и предотвращения получения поверхностных данных. Краткосрочные взаимодействия часто приводят к неполному выражению мнений и недостаточной репрезентативности полученной информации. Длительное взаимодействие позволяет исследователям установить доверительные отношения с участниками, способствуя более откровенному и глубокому обмену опытом и точками зрения. Это, в свою очередь, обеспечивает более качественный и надежный анализ полученных данных, минимизируя риск искажений, связанных с недостаточным пониманием контекста и мотивации участников.
В процессе анализа данных исследователи активно применяли рефлексивность, осознанно признавая собственные предубеждения и перспективные взгляды. Данная практика включала систематическую оценку влияния личных установок, теоретических рамок и предшествующего опыта на интерпретацию полученных результатов. Целью являлось минимизация субъективности и повышение объективности анализа, что достигалось путем документирования предположений, критической оценки собственных интерпретаций и привлечения альтернативных точек зрения для верификации выводов. Применение рефлексивности позволило повысить прозрачность процесса анализа и обеспечить более обоснованные и надежные результаты.
Применение подхода, основанного на рефлексивности, позволило получить более глубокое понимание вклада участников исследования, учитывая разнообразие их ценностей и потребностей. Анализ данных осуществлялся с осознанием, что интерпретации формируются не только на основе непосредственно полученной информации, но и через призму индивидуальных перспектив исследователей. Это обеспечило возможность выявления и учета различных мотиваций, приоритетов и контекстов, определяющих позицию каждого участника, что позволило избежать упрощенных или предвзятых оценок и получить более полное и достоверное представление о полученных данных.
Искусственный Интеллект, Ориентированный на Человека: Путь к Инклюзивным Инновациям
Исследование продемонстрировало возможность создания процесса разработки искусственного интеллекта, где общественное мнение не просто учитывается, но активно формирует его. В отличие от традиционных подходов, где пользователи выступают лишь в роли тестировщиков или поставщиков данных, данная методология предполагает вовлечение широкой публики на всех этапах — от определения проблем и формулирования требований до проектирования и оценки решений. Это достигается посредством серии интерактивных мероприятий, позволяющих гражданам непосредственно влиять на архитектуру и функциональность разрабатываемых систем, обеспечивая соответствие искусственного интеллекта реальным потребностям и ценностям общества. Такой подход не только повышает доверие к технологиям, но и способствует созданию более справедливых и инклюзивных инноваций, способных принести пользу всем слоям населения.
В ходе серии интерактивных мастерских удалось создать четырнадцать прототипов и концептуальных моделей, представляющих собой конкретные результаты участия общественности в процессе разработки искусственного интеллекта. Эти артефакты — не просто идеи, а осязаемые объекты, которые могут быть использованы для дальнейшей доработки и реализации. Создание столь значительного количества прототипов подтверждает эффективность подхода, ориентированного на активное вовлечение граждан, и демонстрирует возможность преобразования общественного мнения в реальные, функциональные элементы будущих систем искусственного интеллекта. Данный результат подчеркивает, что совместное творчество экспертов и представителей общественности способно привести к созданию инновационных решений, более точно отражающих потребности и ценности общества.
Разработка искусственного интеллекта, ориентированного на потребности общества, требует не просто сбора мнений граждан, но и глубокого анализа полученной информации. Приоритет значимого вовлечения и строгой интерпретации позволяет создавать интеллектуальных агентов, более точно отражающих ценности и нужды различных социальных групп. Такой подход подразумевает тщательное изучение представленных данных, выявление ключевых потребностей и этических соображений, а также их последующую интеграцию в процесс проектирования. В результате формируются системы искусственного интеллекта, которые не только эффективны, но и соответствуют ожиданиям общества, способствуя повышению доверия и широкому принятию инновационных технологий.
Подход, ориентированный на активное участие граждан в разработке искусственного интеллекта, открывает возможности для укрепления доверия к этим технологиям и их широкого принятия обществом. Исследования показывают, что вовлечение пользователей на всех этапах — от определения потребностей до оценки результатов — позволяет создавать системы, более точно соответствующие ценностям и ожиданиям общества. Это, в свою очередь, способствует формированию более справедливой и инклюзивной инновационной среды, где преимущества искусственного интеллекта доступны всем слоям населения, а риски и предвзятости минимизированы. Подобный подход не просто расширяет возможности применения искусственного интеллекта, но и гарантирует, что его развитие будет служить интересам всего общества, а не только отдельных групп.
Работа над созданием систем искусственного интеллекта, ориентированных на нужды граждан, неизбежно сталкивается с необходимостью преодоления разрыва между технической сложностью и человеческим пониманием. Как и в любом творческом процессе, избыточность мешает ясности. Этот документ подчеркивает важность ‘лоу-фай’ прототипирования как способа упростить взаимодействие и сделать процесс проектирования более доступным для широкой публики. В этом стремлении к минимализму кроется глубокая мудрость. Блез Паскаль заметил: «Все великие вещи просты». Действительно, ясность — это минимальная форма любви, и в контексте разработки ИИ, она проявляется в способности донести сложные идеи простым и понятным языком, способствуя подлинному вовлечению граждан в процесс проектирования.
Куда Далее?
Представленная работа, хоть и фиксирует трудности со-творчества в области искусственного интеллекта с участием широкой публики, поднимает более фундаментальный вопрос. Не в терминологии дело, не в сложности прототипирования, а в самой предпосылке «участия». Стремление к «гражданско-центричному» ИИ подразумевает, что у публики есть четкое представление о том, что она хочет от этой самой «интеллектуальной системы». Но так ли это? Или же мы просто навязываем сложный технологический инструмент там, где достаточно простых, понятных решений?
Следующий этап исследований должен быть направлен не на «упрощение» ИИ для публики, а на понимание того, нуждается ли публика в этом усложнении вообще. Оценка «осуществимости» должна расширяться за рамки технических аспектов и включать в себя оценку необходимости. Важно задаться вопросом: если решение можно сформулировать в одном предложении, а система требует тысячи строк кода, то не является ли код избыточностью?
Будущие работы должны сфокусироваться на выявлении тех областей, где ИИ действительно приносит пользу, а не просто «может» ее принести. Необходим критический анализ «ценности» участия, а также более глубокое понимание того, что на самом деле подразумевается под «гражданской грамотностью» в отношении ИИ. Иначе, рискуем построить сложные, бесполезные системы, оправдывая их участием, которое само по себе является иллюзией.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.08554.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Квантовая суперпозиция: новая интерпретация вероятности
- Ускорение генеративных моделей: новый подход к вычислению матричной экспоненты
- Адаптация моделей к новым данным: квантильная коррекция для нейросетей
- Эффективный параллелизм: iCIPT2 на службе квантифицируемой химии
- Ускорение вычислений: Монте-Карло и линейные системы
- Квантовый скачок: от лаборатории к рынку
- Тензорные сети и комбинаторные поиски: новый подход к сложным задачам
- Квантовая геометрия управления: плавные траектории в пространстве состояний
2026-02-11 02:22