Documentation Practices of Artificial Intelligence
作者: Stefan Arnold, Dilara Yesilbas, Rene Gröbner, Dominik Riedelbauch, Maik Horn, Sven Weinzierl
分类: cs.DL, cs.AI
发布日期: 2024-06-26
💡 一句话要点
综述AI文档实践，揭示趋势、问题及影响因素，促进透明度和可问责性。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人工智能 文档实践 透明度 可问责性 文献综述 自动化 多模态
📋 核心要点
- 人工智能透明度和可问责性不足，阻碍了其广泛应用和信任。
- 通过文献综述，分析AI文档实践的趋势、问题和影响因素。
- 揭示AI文档实践向全面、互动和自动化方向发展的趋势。
📝 摘要（中文）
人工智能（AI）在透明度和可问责性方面面临持续的挑战，这需要严格的文档记录。通过对文档实践的文献综述，我们概述了当前流行的趋势、长期存在的问题以及影响文档记录的多方面因素。我们考察了范围、目标受众、对多模态的支持以及自动化程度等关键特征，突出了文档实践的动态演变，并强调了向更全面、更具吸引力和更自动化的文档记录的转变。
🔬 方法详解
问题定义：人工智能系统缺乏透明度和可问责性，导致难以理解其决策过程和潜在风险。现有的文档实践可能不够全面、不够易于理解，或者缺乏对多模态数据的支持，难以满足不同受众的需求。
核心思路：通过系统性的文献综述，识别当前AI文档实践的趋势、挑战和影响因素。分析文档的范围、目标受众、多模态支持和自动化程度等关键特征，从而全面了解AI文档实践的现状和未来发展方向。
技术框架：该研究采用文献综述的方法，主要包括以下步骤：1) 确定AI文档实践的相关文献；2) 对文献进行筛选和分类；3) 分析文献中涉及的文档范围、目标受众、多模态支持和自动化程度等关键特征；4) 总结AI文档实践的趋势、挑战和影响因素。
关键创新：该研究的创新之处在于，它提供了一个关于AI文档实践的全面概述，并揭示了该领域的发展趋势和挑战。通过分析文档的关键特征，该研究为改进AI文档实践提供了有价值的见解。
关键设计：该研究的关键设计在于选择合适的文献检索策略，并定义清晰的文献分析框架。通过对文档范围、目标受众、多模态支持和自动化程度等关键特征的分析，该研究能够全面评估AI文档实践的现状和未来发展方向。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究通过文献综述，总结了当前AI文档实践的趋势，包括范围的扩展、目标受众的多样化、对多模态的支持以及自动化程度的提高。同时，也指出了AI文档实践中存在的挑战，例如如何平衡文档的详细程度和易用性，如何有效地支持多模态数据，以及如何实现文档的自动化生成和维护。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于指导人工智能系统的开发人员和组织，帮助他们创建更透明、更易于理解和更负责任的AI系统。通过改进AI文档实践，可以增强用户对AI系统的信任，促进AI技术的广泛应用，并降低潜在的风险。
📄 摘要（原文）
Artificial Intelligence (AI) faces persistent challenges in terms of transparency and accountability, which requires rigorous documentation. Through a literature review on documentation practices, we provide an overview of prevailing trends, persistent issues, and the multifaceted interplay of factors influencing the documentation. Our examination of key characteristics such as scope, target audiences, support for multimodality, and level of automation, highlights a dynamic evolution in documentation practices, underscored by a shift towards a more holistic, engaging, and automated documentation.