指导机构人工智能研究与采用的跨领域关系框架

呼吁以新指标、技术标准和治理机制来指导机构与公共行政中人工智能（AI）的采用现已司空见惯。然而，大多数旨在理解采用 AI 之影响的研究与政策努力往往只优先考虑少数观念；它们未能充分联结所有潜在相关的不同视角与主题。在本立场论文中，我们认为这一遗漏部分源于所谓社会技术话语中的关系问题：基本的本体论问题尚未解决——包括语义模糊、概念间缺乏清晰关联以及标准术语不一。这导致在评估机构 AI 系统时持续存在离散的推理模式，且在研究这些系统的领域（包括 ML、人因、社会科学与政策）中概念孤立现象盛行。在展开此批评后，我们提出一种前进路径：以概念框架的形式提供一个简单的政策与研究设计工具，用以跨领域组织术语——由三个横向领域构成以归集相关概念及方法：操作域、认知域与规范域。我们首先将本框架置于两大顶级学术会议 AIES 与 FAccT 近期社会技术话语的背景下，继而阐明如何通过在这三个领域中操作化相关概念来辅助制定合适的指标、标准与机制。最后，我们概述了发展这一机构 AI 研究与采用关系路径的待解问题。