Data-driven algorithmic and AI systems are increasingly being deployed to automate or augment decision processes across a wide range of public service settings. Yet community members are often unaware of the presence, operation, and impacts of these systems on their lives. With the shift towards algorithmic decision-making in public services, technology developers increasingly assume the role of de-facto policymakers, and opportunities for democratic participation are foreclosed. In this position paper, we articulate an early vision around the design of ubiquitous infrastructure for public learning and engagement around civic AI technologies. Building on this vision, we provide a list of questions that we hope can prompt stimulating conversations among the HCI community.


翻译:数据驱动的算法和人工智能系统正日益被部署,以自动执行或辅助决策过程,广泛涵盖各类公共服务场景。然而,社区成员往往对这些系统的存在、运作方式及其对自身生活的影响缺乏认知。随着公共服务领域向算法决策转型,技术开发者实际上承担了事实上的政策制定者角色,而民主参与的机会则被阻隔。在这篇立场论文中,我们阐述了一项关于围绕公民AI技术开展公共学习与参与的泛在基础设施设计的早期愿景。基于此愿景,我们提出了一系列问题,期望能激发人机交互(HCI)社区中富有启发性的讨论。

0
下载
关闭预览

相关内容

设计是对现有状的一种重新认识和打破重组的过程,设计让一切变得更美。
机器学习组合优化
专知会员服务
112+阅读 · 2021年2月16日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
量化金融强化学习论文集合
专知
14+阅读 · 2019年12月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
资源 | 《深度强化学习》手稿开放了!
THU数据派
16+阅读 · 2018年10月24日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月23日
Arxiv
21+阅读 · 2022年11月8日
Arxiv
18+阅读 · 2020年10月9日
VIP会员
最新内容
“史诗怒火”行动:现代多域作战的重要节点
专知会员服务
1+阅读 · 今天5:05
《下一代无线网络中的多无人机通信资源管理》
专知会员服务
1+阅读 · 今天5:00
《同步多无人机系统中的故障与通信》
专知会员服务
4+阅读 · 7月29日
面向国防作战的最佳自主与蜂群无人机技术
专知会员服务
7+阅读 · 7月28日
相关VIP内容
机器学习组合优化
专知会员服务
112+阅读 · 2021年2月16日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
量化金融强化学习论文集合
专知
14+阅读 · 2019年12月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
资源 | 《深度强化学习》手稿开放了!
THU数据派
16+阅读 · 2018年10月24日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员