重新想像 AI 的開源與開放性：共同創造負責任的技術未來
arXiv - Computers and SocietyGenevieve Smith, Hiral Patel, Steven Luo, Monica G. Bobra, Judy Brewer, Cathryn Carson, Isadora Cruxen, Shachee Doshi, Maximilian Gahntz, Nicholas Garcia, Natalia Luka, Meredith M. Lee, Min Kyung Lee, Woohyeuk Lee, Jarrod Millman, Ricardo Miron Torres, Chinasa T. Okolo, Cailean Osborne, Derek Slater, Katie Steen-James, Nikko Stevens, Jennifer Tridgell, David Gray Widder
本文透過參與式設計方法，探討多方利益相關者如何共同定義與協商 AI 開放性中的責任、權力與問責機制。
AI 幫你先抓重點
AI 重點 1
開放性不只是技術參數，而是一種社會技術的協商過程。
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這挑戰了傳統將「開源」視為單純程式碼釋放的技術觀點，提醒開發者與政策制定者，技術的開放程度必須與社會價值、權力分配及問責機制緊密結合。
AI 重點 2
透過參與式方法可以打破企業主導的 AI 敘事。
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這對於教育者與研究者至關重要，因為它展示了如何透過多元利益相關者的參與，挖掘出超越商業邏輯的、更具公共利益與社會責任感的技術發展路徑。
核心研究發現
- 1
研究記錄了多方參與者共同創造的 AI 未來願景、行動路徑以及針對負責任開源技術的研究路線圖。
- 2
識別出四個核心衝突點，包括開放性的目的（手段或目的）、範圍（擴張或有意義的獲取）以及運作模式（強制或有條件）。
- 3
證實負責任的開放性並非單一的技術解決方案，而是一個受價值觀、立場與優先順序影響的社會技術協商過程。
對教育工作者的啟發
對於教育科技開發者與課程設計者而言，這提供了重要的啟發：在設計 AI 驅動的學習工具時，不應僅關注技術的「開放性」（如 API 是否開放），更應思考「負責任的開放」。這意味著在設計教學系統時，需納入多元使用者的聲音，思考技術如何賦權而非僅是提供工具，並建立透明的問責機制，確保 AI 在教育場域中的應用符合社會公平與倫理價值。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Reimagining Open Source and Openness in AI: Co-Creating Responsible Technological Futures
- 作者：
- Genevieve Smith, Hiral Patel, Steven Luo, Monica G. Bobra, Judy Brewer, Cathryn Carson, Isadora Cruxen, Shachee Doshi, Maximilian Gahntz, Nicholas Garcia, Natalia Luka, Meredith M. Lee, Min Kyung Lee, Woohyeuk Lee, Jarrod Millman, Ricardo Miron Torres, Chinasa T. Okolo, Cailean Osborne, Derek Slater, Katie Steen-James, Nikko Stevens, Jennifer Tridgell, David Gray Widder
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- /models/gemma-4-26B-A4B-it
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