慈善における集団学習：AI、信頼、そして助成金報告の未来

助成金報告は、学習ツールから権力の非対称性を強化し、非営利団体に負担をかける官僚的な行為へと移行しています。慈善が公平性と透明性を求める増大する危機に直面する中、報告は集団的な意味形成の場へと変革しなければなりません。本論文では、人工知能（AI）と口頭および代替報告（OAR）手法を組み合わせることで、公平で人間中心の報告システムを構築できる方法を探ります。私たちは、AIを利用したより公平な報告実践を意図的に推進するためのフレームワークE4（効率、効果、拡張性、公平性）を提案します。従来の報告は、助成金プログラムによって最も影響を受ける非営利団体のスタッフおよびコミュニティの専門知識をしばしば無視します。私たち自身のAI実験および助成者とのパートナーシップを基に、即時に実施可能なデザイン原則とマイクロムーブを提供します。私たちは、慈善リーダーに対して、報告を信頼構築の戦略的な場として位置付け、コミュニティの声を中心にした助成金報告における革新と変革を支えるためにAIを意図的に活用するよう呼びかけます。