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GCRI · 人工知能と自律システム

AI の社会科学

Social and behavioural science studies how people use, trust and are affected by AI. In this field it supplies surveys, experiments and qualitative research on 人間による監督, public attitudes, labour effects and the experience of people subject to algorithmic decisions.

問い合わせる Back to STEM foundation of Artificial Intelligence and Autonomous Systems
01登録

Social science of AI on the record.

手法の記録STEM の手法
  1. 手法社会科学・行動科学
  2. スチュワード社会と人間開発
  3. 適用先人工知能と自律 システム
  4. データ3 inputs
  6. 正式なページSTEM コモンズ
02申請

What social and behavioural science does here.

Social and behavioural science studies how individuals, groups and institutions think, act and organise. It explains vulnerability, リスク認知, compliance and collective response to shocks. In artificial intelligence and data and compute, social science identifies who is exposed and less able to cope, and why warnings are or are not acted upon. It informs equitable design of policies and interventions across interconnected risks. The canonical description is on STEM Commons.

Human oversight studies

Experiments test whether people reviewing AI outputs catch errors or defer to the system, and how interface design changes that.

Affected community research

Interviews and participatory research with people subject to algorithmic decisions document their experience and what accountability they need.

Workplace adoption studies

Surveys and field studies measure how workers use AI tools and how tasks, productivity and job quality change.

03監視

調査分析。

この手法を追跡するためにチームが使う画面：その指標、状態、決定。名前は例であり、値はイメージです。

調査分析

AI and autonomous systems · Social science of AI · Run R-1790

推定値は安定GCRI・人工知能と自律システム

推定値

頑健な標準誤差

登録簿のモデル0.280.09[−0.1, 0.3]はい
リリース時に合格した評価−0.040.02[−0.3, 0.2]いいえ
AI インシデントを開く0.360.04[0.0, 0.7]はい
承認が必要なエージェントの操作0.090.02[−0.1, 0.5]いいえ

手法カード

手法
社会科学・行動科学
サンプル
5881 obs
設計
層別、重み付け
ラベル
モデル化

グループ別の残差

Survey analysis: the screen’s structure, terms and states for AI and autonomous systems.例示の名称と説明用の値です。設計であり、記録でも稼働中のシステムでもありません。
04データ

手法が使用するもの。

Datasets and records used by social and behavioural science on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in 出典の登録簿.

データ役割ラベル
Experimental dataOversight behaviour観測
Interview recordsAffected experience報告値
Worker surveys採用報告値
05手法とエビデンス

How Social science of AI is modelled, measured and tested.

モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。

モデル、方程式、仮定

The model structure used for Social science of AI, the assumptions it makes and how each is tested.

要素 i のリスクRi = f(Hi, Ei, Vi, Ci)ハザード、エクスポージャー、脆弱性、対処能力
年間期待損失EAL = ∑k pk · Lk年間確率 pk
結合システムxt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
仮定作られる理由検証の方法
一つの事象の中では、ハザードとエクスポージャーは独立している損失の積分を扱いやすく保つ同時記録に当てはめたコピュラと比較
結合は動作点の近くで線形であるショックを A を通じて伝播させる線形範囲を超えて摂動を与えて比較する
脆弱性曲線は場所を越えて適用できる地域固有の曲線はめったに得られない観測された損失がある場合はそれに照らして検証
入力
来歴付きのバージョン管理されたデータセット
成果物
分布であり、単一の数値ではない
コード
モデルカードと試験とともに公開
再現
同じデータ、コード、環境、シード
標準的なリスクおよび状態空間の定式化です。挙げた前提はこの手法に典型的なもので、審査のために示しており、結果ではありません。
FAIR 原則・GO FAIR と FORCE11W3C PROV・World Wide Web Consortium不確実性の一貫した扱いに関するガイダンス・IPCCCEOS 解析即応データ・地球観測衛星委員会
06検証

結果の確認方法。

Findings are tested through replication, triangulation of methods and pre-registered designs. Measurement instruments are checked for reliability and validity.

確認実施方法
Ethics reviewResearch with participants passes ethics review with informed consent
Pre-registrationExperimental hypotheses and analyses are registered in advance
Representative samplingSurveys state their sampling frame and weighting

Behaviour is context dependent and may change under stress. Self-reported data carry recall and social desirability biases.

07プロセス

プロセスの進め方。

Process explorer · Process

Social science of AI: PRISMA 2020 review reporting

10 steps4 段階

プロセス

Social science of AI: PRISMA 2020 review reporting

PRISMA 2020 はシステマティック・レビューのための報告ガイドラインです。ステップは義務づけられた順序ではなくそのチェックリストに従っており、これを採用している Nexus の文書はありません。

  1. 01 Plan

    1. 01登録とプロトコル記録 · レビュー・チームガイドラインは、登録の詳細、プロトコルへのアクセス、すべての修正を求めています。
    2. 02適格性の基準記録 · レビュー・チームガイドラインは、組み入れと除外の基準、そして研究のグループ分けの方法を求めています。

  2. 02 検索と選定

    1. 03検索：情報源と戦略ステップ · レビュー・チームガイドラインは、情報源と完全な検索戦略を求めています。どの情報源を用いるかは定めていません。
    2. 04研究の選定ステップ · レビュー・チームガイドラインは、何人のレビュー担当者がスクリーニングしたかを含め、研究の適格性をどう判断したかを求めています。レビュー担当者の人数は定めていません。
    3. 05フロー図記録フロー図は、見つかった記録の数、組み入れた研究の数、除外の理由を示します。

  3. 03 分析

    1. 06データ収集ステップ · レビュー・チームガイドラインは、報告書からデータをどのように収集し、どのデータ項目を求めたかを問うています。
    2. 07バイアスのリスクステップ · レビュー・チームガイドラインは、バイアスのリスクを評価するために用いた手法とツールを求めています。
    3. 08統合モデル · レビュー・チームガイドラインは、効果の指標と統合の手法を求めています。メタアナリシスを義務づけてはいません。
    4. 09証拠の確実性ステップ · レビュー・チームガイドラインは、確実性の評価に用いた手法を求め、結果をアウトカムごとに報告します。格付けの尺度は指定していません。

  4. 04 報告

    1. 10レビュー報告書記録このガイドラインは、著者がレビューを行った理由、行ったこと、見つけたことを報告するのに役立ちます。

報告書Outline of an externally published reporting guideline, not a Nexus process and not a record of operation. PRISMA 2020 mainly covers reviews of intervention effects. No Nexus page names it. Every programme is at service level R0.

08つながり

この手法に依拠するトピック。

09スチュワードシップ

手法を維持する者。

社会と人間開発 stewards social and behavioural science for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

Canonical page: Social and behavioural science

10接続済み

このページがコンソーシアム全体でどこへつながるか。

11質問

質問と回答。

What are the limits of social and behavioural science in this field?
Behaviour is context dependent and may change under stress. Self-reported data carry recall and social desirability biases.
結果はどのように確認されますか？
Findings are tested through replication, triangulation of methods and pre-registered designs. Measurement instruments are checked for reliability and validity.
このページの値は実際のものですか？
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
この手法は他にどこで適用されていますか？
社会を動かし続ける 正式な手法のページ には、それを適用するすべてのプラットフォームが掲載されています。
報告書貢献する

このページからエビデンスを提供する。

Reports is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

GCRI人工知能と自律システム指数関数的テクノロジーLabs のエビデンス

個人データ、重要インフラの機微な詳細、共有する権利のないものは決して送らないでください。寄稿は利用前にレビューされます。送付によって著作者としての権利や編集上の権利が生じることはなく、スポンサーシップで調査結果を買うことは決してできません。

人工知能と自律システム

手法、データセット、または問いを持ち込んでください。

情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。

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法務

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