面向非西方语境社会公益的文化契合型 AI 系统设计
人机交互
2026-03-11 v3
摘要
AI 技术正日益广泛地部署于教育、医疗、法律和农业等高风险领域，以应对非西方语境中的复杂挑战。本文考察了跨越 7 个国家和 18 种语言的 8 项真实世界部署，结合了对 AI 开发者与领域专家的 17 次访谈及辅助研究。我们的研究结果识别出六个交叉因素——语言、机构、安全、任务、终端用户人口统计和领域——这些因素构成了系统设计与部署的框架。这些因素受到社会文化（多样性、实践）、机构（资源、政策）和技术（能力、局限）影响。我们发现，构建有效的 AI 系统需要 AI 开发者与领域专家之间的广泛协作；在实现高风险领域的安全有效结果方面，人力资源比单纯的技术专长更为关键。此外，我们提出了 12 条综合上述动态的指导原则，用于设计文化扎根、公平且响应非西方语境需求的 AI 向善系统。
引用
@article{arxiv.2509.16158,
title = {Designing Culturally Aligned AI Systems For Social Good in Non-Western Contexts},
author = {Deepak Varuvel Dennison and Mohit Jain and Tanuja Ganu and Aditya Vashistha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.16158},
year = {2026}
}