Farsight: Fostering Responsible AI Awareness During AI Application Prototyping

📄 arXiv: 2402.15350v2 📥 PDF

作者: Zijie J. Wang, Chinmay Kulkarni, Lauren Wilcox, Michael Terry, Michael Madaio

分类: cs.HC, cs.AI, cs.CY, cs.LG

发布日期: 2024-02-23 (更新: 2024-07-02)

备注: Accepted to CHI 2024 (Best Paper, Honorable Mention). 40 pages, 19 figures, 5 tables. For a demo video, see https://youtu.be/BlSFbGkOlHk. For a live demo, visit https://PAIR-code.github.io/farsight. The source code is available at https://github.com/PAIR-code/farsight

DOI: 10.1145/3613904.3642335

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出Farsight以解决AI应用原型设计中的潜在危害识别问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: AI应用原型 潜在危害识别 交互工具 大型语言模型 用户研究 伦理AI 设计思维

📋 核心要点

  1. 现有的AI应用原型设计工具在识别潜在危害方面存在不足，尤其是在使用提示进行原型设计时。
  2. Farsight通过提供相关AI事件的新闻文章和LLM生成的使用案例，帮助用户识别和编辑潜在危害。
  3. 用户研究表明，使用Farsight的AI原型设计师在识别潜在危害方面表现更佳，并对工具的实用性和可用性给予了更高评价。

📝 摘要（中文）

基于大型语言模型（LLMs）的提示接口使得AI应用的原型设计变得更加容易。然而，在提示原型设计过程中，识别AI应用可能带来的潜在危害仍然是一个挑战。为此，本文提出了Farsight，这是一种新颖的现场交互工具，帮助用户识别他们正在原型设计的AI应用的潜在危害。Farsight根据用户的提示，突出相关AI事件的新闻文章，并允许用户探索和编辑LLM生成的使用案例、利益相关者和危害。通过与10名AI原型设计师的共同设计研究以及对42名AI原型设计师的用户研究，结果表明，使用Farsight后，AI原型设计师能够更好地独立识别与提示相关的潜在危害，并认为该工具比现有资源更有用且易用。用户的定性反馈还强调Farsight鼓励他们关注最终用户并超越即时危害的思考。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在AI应用原型设计过程中，用户难以识别潜在危害的问题。现有方法缺乏有效的工具来帮助用户在设计阶段考虑这些风险。

核心思路：Farsight的核心思路是通过提供与用户提示相关的AI事件信息，帮助用户更全面地理解可能的危害，从而在设计阶段进行更负责任的决策。

技术框架：Farsight的整体架构包括用户输入模块、信息检索模块和交互编辑模块。用户通过输入提示，系统检索相关的新闻文章，并允许用户编辑和探索生成的使用案例。

关键创新：Farsight的创新在于其交互性和实时性，能够在用户设计过程中即时提供相关信息，帮助用户识别潜在危害，这与传统的静态资源相比具有显著优势。

关键设计：Farsight的设计包括用户友好的界面、信息检索算法和可编辑的生成内容，确保用户能够方便地获取信息并进行修改。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在用户研究中，使用Farsight的AI原型设计师在独立识别潜在危害方面的能力显著提高，且对工具的实用性和可用性评价高于现有资源。具体而言，参与者反馈Farsight使他们更关注最终用户，并促使他们超越即时危害的思考。

🎯 应用场景

Farsight的潜在应用场景包括AI应用开发、教育和政策制定等领域。通过帮助开发者在设计阶段识别潜在危害，该工具能够促进更负责任的AI应用开发，减少未来可能出现的伦理和社会问题。随着AI技术的普及，Farsight的影响力将不断扩大，推动行业标准的提升。

📄 摘要（原文）

Prompt-based interfaces for Large Language Models (LLMs) have made prototyping and building AI-powered applications easier than ever before. However, identifying potential harms that may arise from AI applications remains a challenge, particularly during prompt-based prototyping. To address this, we present Farsight, a novel in situ interactive tool that helps people identify potential harms from the AI applications they are prototyping. Based on a user's prompt, Farsight highlights news articles about relevant AI incidents and allows users to explore and edit LLM-generated use cases, stakeholders, and harms. We report design insights from a co-design study with 10 AI prototypers and findings from a user study with 42 AI prototypers. After using Farsight, AI prototypers in our user study are better able to independently identify potential harms associated with a prompt and find our tool more useful and usable than existing resources. Their qualitative feedback also highlights that Farsight encourages them to focus on end-users and think beyond immediate harms. We discuss these findings and reflect on their implications for designing AI prototyping experiences that meaningfully engage with AI harms. Farsight is publicly accessible at: https://PAIR-code.github.io/farsight.