修补、定制、配置、个性化：情境化AI公平性清单的关节工作

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许多负责任AI资源，如工具包、操作手册和清单，已被开发出来以支持AI从业者识别、评估和减轻潜在的公平相关危害。这些资源通常被设计为通用的，适用于各种用例和背景；然而，这往往导致去情境化，它们可能缺乏对在特定背景下开发特定应用的AI从业者的相关性或特异性。为了理解AI从业者如何将这样一个负责任AI资源（AI公平性清单）重新情境化到其特定背景和AI应用中，我们对来自七个组织的13名AI从业者进行了半结构化访谈。我们识别出情境化公平性清单如何为AI从业者和其他利益相关者产生新形式的工作，以及通过如何调整公平性清单的决策开辟了新的谈判和争议场所。作为其中的一部分，我们识别出这一情境化过程如何帮助AI从业者形成关于AI公平的共同语言，并识别出在这一过程所有权方面的紧张关系，这表明了负责任AI工作中更大的问责问题。