面向无家属服务的 AI 匹配策略：与政策制定者的定性研究

人工智能研究人员提出了各种数据驱动算法以改进将经历无家可归者与稀缺住房资源匹配的过程。然而，这些算法是否被或如何被实践者采纳，以及其相应后果是否仍不明确。通过对洛杉矶无家属服务领域13名政策制定者进行半结构化访谈，我们探讨了他们是否愿意接受将AI集成到住房资源匹配流程中的想法，以及他们在效率、公平性和透明性等问题上看到的潜在收益与不足。我们的定性分析表明，即便在意识到各种 complicating 因素后，政策制定者只要 thoughtfully 设计并与人类决策者搭配使用，就欢迎采用AI匹配工具。尽管对具体AI系统的设计尚无共识，但来自政策制定者的见解提出了开放性问题和设计考虑，为未来旨在构建支持低资源情境下决策的负责任算法系统的研究人员和实践者提供了启示。