人工知能の社会技術的包摂：不可解な人工知能システムの組織的展開へのアプローチ

本論文は、組織において不可解（つまり説明不可能）な人工知能（AI）、例えばニューラルネットワークを、責任を持ち安全な方法で実装するためのアプローチを提示します。探索的ケーススタディと最近提案された包摂の概念に基づいて、柔軟なAIモデルの性能上の利点と不可解なモデルがもたらすリスクをバランスさせるために、AIソリューションを「包摂」することに成功した組織の事例を説明します。著者らは、AIがその周囲と相互作用するための明確な境界を設定し、トレーニングデータを適切に選択・キュレーションし、入力と出力のソースを適切に管理するといういくつかの包摂方法を提示し、それらが組織内のAIモデルの選択に与える影響について言及します。本研究は、二つの重要な貢献を行います：一つ目は、社会技術的包摂の概念を紹介し、組織の成功したAI包摂が社会的要因と技術的要因の相互作用に依存することを示すことによって、文献の焦点を単なる技術的問題を超えて拡張します。二つ目は、経験的な事例が、社会技術的包摂の operacionalization がいかにして組織が不可解なモデルが提示する低い説明可能性と高い性能とのトレードオフを管理することを可能にするかを示しています。これらの貢献は、組織におけるより責任のある、説明可能なAIの実装を促進し、人間がたとえ不可解な機械学習モデルのより良い制御を得ることを目指しています。