DOI: https://doi.org/10.1093/geront/gnae039
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38700416
تاريخ النشر: 2024-05-03
المؤلف: Vera Gallistl وآخرون
الموضوع الرئيسي: أبحاث الشيخوخة وعلم الشيخوخة
نظرة عامة
يتناول قسم ورقة البحث تقاطع الذكاء الاصطناعي (AI) وعلم الشيخوخة، مشددًا على الحاجة إلى فحص نقدي لدور الذكاء الاصطناعي في أبحاث الشيخوخة. ينتقد النهج السائد “صندوق الأسود” الذي يحد من فهم آثار الذكاء الاصطناعي على كبار السن، مقترحًا إطارًا يستخدم ثلاثة مفاهيم كلاسيكية في علم الشيخوخة: بيانات الشيخوخة، والاقتصاد السياسي للذكاء الاصطناعي، والتجارب اليومية لكبار السن مع تقنيات الذكاء الاصطناعي. يجادل المؤلفون بأن أبحاث علم الشيخوخة يجب أن تتجاوز المنطق التدخلي لاستكشاف الديناميات العلائقية بين الشيخوخة والذكاء الاصطناعي، مما يفتح التعقيدات المحيطة بهذه التقنيات.
في الخاتمة، يحدد المؤلفون أربعة مسارات بحثية للتحقيق في التكوين المشترك للشيخوخة والذكاء الاصطناعي. تشمل هذه المسارات فحص تصميم وتجارة الذكاء الاصطناعي ضمن الاقتصاد السياسي للشيخوخة، وفهم التنفيذ السياقي للذكاء الاصطناعي في بيئات الرعاية، واستكشاف مشاركة كبار السن النشطة مع الذكاء الاصطناعي، واستجواب المعاني والممارسات المتعلقة ببيانات الذكاء الاصطناعي في تطويره. يؤكدون على الواجب الأخلاقي للنظر في المجموعات المهمشة ويدعون إلى إعادة تصور دور الذكاء الاصطناعي في علم الشيخوخة الذي يركز على الشمولية ويتحدى الدوافع الرأسمالية. يدعو المؤلفون إلى جدول أعمال بحثي في علم الشيخوخة يعزز المستقبلات الاجتماعية والتقنية المستندة إلى التجارب الحياتية لكبار السن، بدلاً من مجرد تعزيز الهياكل القائمة للسلطة.
نقاش
يتناول قسم النقاش في الورقة التعقيدات المحيطة بدمج الذكاء الاصطناعي (AI) في علم الشيخوخة، مشددًا على مفهوم “صندوق الأسود” الذي يبرز غموض أنظمة الذكاء الاصطناعي. ينشأ هذا الغموض من كل من العمليات الخوارزمية المعقدة التي تولد المخرجات بناءً على مجموعات بيانات كبيرة ونقص الشفافية في ممارسات توثيق البيانات من قبل الشركات. يجادل المؤلفون بأن هذا الصندوق الأسود ليس مجرد قضية تقنية ولكن أيضًا قضية مفاهيمية يجب على علماء الشيخوخة فك رموزها لفهم آثار الذكاء الاصطناعي في الشيخوخة بشكل أفضل. يقترحون أنه من خلال إعادة زيارة المفاهيم الكلاسيكية في علم الشيخوخة، يمكن للباحثين استكشاف التكوين المشترك للشيخوخة والتكنولوجيا، مما يؤدي إلى تفاعل أغنى مع الذكاء الاصطناعي كموضوع للدراسة.
تنتقد الورقة أيضًا بيانات الشيخوخة، موضحة كيف تصنف أنظمة الذكاء الاصطناعي كبار السن بطرق يمكن أن تعزز الصور النمطية وتحد من قدرتهم. يبرز المؤلفون الاقتصاد السياسي للشيخوخة والذكاء الاصطناعي، مشيرين إلى أن كبار السن غالبًا ما يُنظر إليهم كمزودي بيانات ضمن إطار مدفوع بالربح، مما يمكن أن يحجب تعقيدات تجاربهم الحياتية. يدعون إلى فحص نقدي لكيفية تصميم تقنيات الذكاء الاصطناعي وتنفيذها وتصويرها من قبل كبار السن، داعين إلى فهم أكثر دقة للآثار الأخلاقية وإمكانية أن يقوم الذكاء الاصطناعي إما بتجارة أو تعزيز تجربة الشيخوخة. في النهاية، يقترح المؤلفون جدول أعمال بحثي يستجوب هذه الديناميات، بهدف تعزيز نهج أكثر شمولية وأخلاقية تجاه الذكاء الاصطناعي في علم الشيخوخة الذي يركز على الحقائق الحياتية لكبار السن.
DOI: https://doi.org/10.1093/geront/gnae039
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38700416
Publication Date: 2024-05-03
Author(s): Vera Gallistl et al.
Primary Topic: Aging and Gerontology Research
Overview
The research paper section discusses the increasing intersection of Artificial Intelligence (AI) and gerontology, emphasizing the need for a critical examination of AI’s role in aging research. It critiques the prevailing “black box” approach that limits understanding of AI’s implications for older adults, proposing a framework that utilizes three classical gerontological concepts: the datafication of aging, the political economy of AI, and the everyday experiences of older adults with AI technologies. The authors argue that gerontological research must move beyond interventionist logic to explore the relational dynamics between aging and AI, thereby opening up the complexities surrounding these technologies.
In the conclusion, the authors outline four research pathways to investigate the co-constitution of aging and AI. These include examining the design and commodification of AI within the political economy of aging, understanding the contextual implementation of AI in care settings, exploring older adults’ active engagement with AI, and interrogating the meanings and practices of datafication in AI development. They emphasize the ethical imperative to consider marginalized groups and advocate for a reimagining of AI’s role in gerontology that prioritizes inclusivity and challenges capitalist motivations. The authors call for a gerontological research agenda that fosters socio-technical futures grounded in the lived experiences of older adults, rather than merely reinforcing existing power structures.
Discussion
The discussion section of the paper addresses the complexities surrounding the integration of artificial intelligence (AI) in gerontology, emphasizing the concept of “black-boxing” which highlights the opaqueness of AI systems. This opaqueness arises from both the intricate algorithmic processes that generate outputs based on large datasets and the lack of transparency in data documentation practices by companies. The authors argue that this black-boxing is not only a technical issue but also a conceptual one that gerontologists must unpack to better understand the implications of AI in aging. They propose that by revisiting classical gerontological concepts, researchers can explore the co-constitution of aging and technology, leading to a richer engagement with AI as a subject of study.
The paper further critiques the datafication of aging, illustrating how AI systems classify older adults in ways that can reinforce stereotypes and limit their agency. The authors highlight the political economy of aging and AI, noting that older adults are often viewed as data suppliers within a profit-driven framework, which can obscure the complexities of their lived experiences. They call for a critical examination of how AI technologies are designed, implemented, and perceived by older adults, advocating for a more nuanced understanding of the ethical implications and the potential for AI to either commodify or enhance the aging experience. Ultimately, the authors propose a research agenda that interrogates these dynamics, aiming to foster a more inclusive and ethical approach to AI in gerontology that prioritizes the lived realities of older adults.