초록 인공지능(AI) 시스템은 점점 더 많은 일상 생활의 측면을 형성하고 있으며, 우리의 직업, 재정, 의료 및 온라인 콘텐츠에 영향을 미치고 있습니다. 이러한 확장은 인간과 AI가 의사결정을 위해 AI 출력물을 사용하여 소통하고 협력하거나 상호작용하는 인간–AI 시스템의 부상을 초래했습니다. 이러한 시스템은 인간의 능력을 향상시키고 기준 성능을 개선할 잠재력을 보여주었지만, 실험 및 실제 응용 프로그램에서 AI 전용 또는 인간 전용 접근 방식에 비해 종종 성능이 뒤처진다는 증거가 있습니다. 여기에서 우리는 인간–AI 시스템이 알고리즘 설계 및 평가 과정 내에서 사용성, 공정성, 신뢰 및 사용자 자율성과 같은 인간 중심 요소에 보다 큰 비중을 두어 개발되어야 한다고 주장합니다. 우리는 인간 중심 알고리즘 설계 및 실제 사용자와의 맥락 평가를 통해 AI 개발에 인간 중심 원칙을 통합할 것을 권장합니다. 학제 간 연구와 두 주요 AI 컨퍼런스에서의 튜토리얼을 바탕으로 우리는 AI 연구자와 실무자가 이러한 원칙을 효과적으로 내재화할 수 있는 사례와 전략을 강조합니다. 이 작업은 기술적, 실용적, 윤리적 통찰을 통합하는 체계적인 종합을 제공합니다. 또한 성능 목표를 충족하면서 더 넓은 사회적 이익에 기여하기 위한 공정성, 노동, 프라이버시, 인간 에이전시 등의 중요한 윤리적 고려 사항을 강조합니다. 이 작업을 통해 우리는 알고리즘 설계 및 배포에 진정으로 인간 중심적인 접근 방식을 수용하도록 이 분야에 영감을 주고자 합니다.
Hu et al. (2025)은 이 질문을 연구했습니다.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: