Queer In AI: A Case Study in Community-Led Participatory AI

要約

【タイトル】Queer in AI: コミュニティ主導の参加型AIのケーススタディ

【要約】
– Queer in AIは、AIのコミュニティ主導の参加型デザインのケーススタディとして紹介される。
– 参加型デザインと交差する原則がこのコミュニティのプログラムを形作り、長年にわたって進化した。
– プロセスにはさまざまな課題があったが、この組織が参加型と交差する原則を実現することに失敗した点を考察し、最後に組織のインパクトを評価している。
– Queer in AIは、上層部主導の中央集権的な組織よりも分散化を優先し、クィアコミュニティによるエイドとプログラムの構築で成功し、クィアコミュニティの外のアクターや機関を変革することを目指していることから、広い参加型方法の実践者や理論家にとって重要な教訓や示唆を提供する。
– 最後に、Queer in AIのようなコミュニティが、AIにおける参加文化を育成し、マージナライズされた参加者を歓迎し自立させ、参加を個々の研究プロジェクト以外の機関にもたらし、貧弱な参加型方法や搾取的な参加方法を批判することで、参加型デザインに貢献すると理論化している。
– Queer in AIの取り組みは、AI内部の草の根活動や参加型方法に関する、コミュニティ主導の参加型方法や交差する方法の潜在的な可能性を示し、参加型方法を開発・使用する研究者に対して課題、ケーススタディ、微妙な洞察を提供する。

要約(オリジナル)

We present Queer in AI as a case study for community-led participatory design in AI. We examine how participatory design and intersectional tenets started and shaped this community’s programs over the years. We discuss different challenges that emerged in the process, look at ways this organization has fallen short of operationalizing participatory and intersectional principles, and then assess the organization’s impact. Queer in AI provides important lessons and insights for practitioners and theorists of participatory methods broadly through its rejection of hierarchy in favor of decentralization, success at building aid and programs by and for the queer community, and effort to change actors and institutions outside of the queer community. Finally, we theorize how communities like Queer in AI contribute to the participatory design in AI more broadly by fostering cultures of participation in AI, welcoming and empowering marginalized participants, critiquing poor or exploitative participatory practices, and bringing participation to institutions outside of individual research projects. Queer in AI’s work serves as a case study of grassroots activism and participatory methods within AI, demonstrating the potential of community-led participatory methods and intersectional praxis, while also providing challenges, case studies, and nuanced insights to researchers developing and using participatory methods.

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arxiv.jp, OpenAI