AI 算法在公共部门中的使用，例如分配社会福利或预测欺诈行为，往往涉及到多个公共和私人利益相关者。研究人员通过对公共部门算法系统工作人员的访谈，调查了与 AI 公平相关决策相关的沟通过程，并通过定性编码分析识别了潜藏在公平相关的人工决策中的沟通问题。研究结果表明，沟通模式和组织问题对公平相关决策产生了重要影响。

Mar, 2024

本文通过机构分析探讨了人工智能对临床决策监督的影响，发现现有监督基于专业人员的训练要求和问询等方式，而 AI 系统的部署将影响监督的各个维度，因此建议采用 “团队在环” 等更宽泛的视角来理解高风险公共部门部署中所需的系统级分析。

Mar, 2023

该研究探讨了社会技术话语中的关系问题，即语义模糊、概念之间缺乏明确关系和不同的标准术语这些根本本体论问题。作者提出了一个概念框架来组织概念，包括操作性，认识论和规范方面，以帮助开发适当的指标、标准和机制，促进机构 AI 系统的研究和采用。

Mar, 2023

通过综合技术设计、政治理论和社会科学的文献，以及对 12 位人工智能研究员和从业者的半结构化访谈，本文试图通过将现有理论文献与经验调查和批判相结合，为感兴趣采取参与式方法的人工智能设计和开发的研究人员和从业者提供一个概念框架，以评估参与式人工智能设计的方法。此外，我们通过分析最近发表的研究结果和半结构化访谈的方式，表达了关于目前参与实践状况的实证发现，以进一步提供指导，以更好地协调参与目标和方法，以考虑实际约束。

Oct, 2023

本文主要讨论 AI 决策工具的有效性与组织政策设计的关系，并呼吁早期多利益相关方的讨论与决策，为新项目提供指导。

Mar, 2023

人工智能、自动化系统、大型语言模型、权力关系和哲学素材是本篇论文的关键词，并通过探讨权力概念、AI 对权力的影响以及解决权力问题的方法，强调了权力正当性和程序合法性的重要性。

Apr, 2024

本文研究了商业人工智能实验室对参与式人工智能方法的理解和实施所面临的障碍，并提供了有关在此背景下使用参与式方法的挑战的新颖经验研究。

Jun, 2023

通过对 5 个经济合作与发展组织国家的 27 名公共部门机器学习从业者进行访谈，本文探讨了在算法决策应用，如税收、司法和儿童保护中如何理解和注入公共价值观。结果显示出在当前可用、透明和 “区分度感知” 的机器学习研究中，缺乏组织和机构现实、限制和需求，存在设计机会，如支持次要数据来源中概念漂移的追踪和构建可用的透明度工具，以识别风险并整合领域知识，旨在支持管理人员和公共服务的 “一线官僚”。我们最后概述了这些高风险应用中的伦理挑战和未来合作方向。

Feb, 2018

公共部门使用人工智能的情况在过去十年中悄然上升，但直到最近，对其进行规范的努力才进入文化潮流。本文通过研究巴西、新加坡和加拿大的官员，总结了监管政府人工智能使用的经验教训，提出了改进途径，着重讨论了技术专长、风险框架和透明度三个关键问题。

Apr, 2024

本研究旨在更好地定义医疗保健中人工智能系统的适当组织治理的要求，并支持卫生系统领导人在人工智能应用方面做出更明智的决策。我们通过与美国各大卫生系统的领导者和相关领域的关键人士进行合作，识别了医疗保健 AI 应用的标准，设计了易于使用的原型，确定了准确的决策点，并发现了 AI 应用生命周期中的综合程序。至今为止，这是有关美国卫生系统使用新兴技术的治理结构和过程的最详细的质性分析之一。

Apr, 2023