REConnect: Participatory RE for Social Sustainability
本文介绍了 REConnect，这是一个源自 26 个社区参与型项目的以人为本的参与式需求工程框架，该框架优先考虑信任、共创和用户赋能，以确保社会可持续性，并针对自动化和人工智能辅助启发式采集带来的风险来维护人类的主体性。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
核心问题：在不与居住者沟通的情况下建造房屋
想象一下，你是一名受雇建造新社区中心的建筑师。但你并没有询问邻居们的需求，而是坐在高科技办公室里，盯着数据图表，并使用一个超快速的 AI 机器人来设计建筑。你可能会建造出一个拥有完美蓝图的美丽结构，但当你交出钥匙时，邻居们可能会发现门太重了、房间太冷了，或者布局完全不符合他们的日常生活。
这正是软件工程领域正在发生的情况——当团队过度依赖自动化和 AI 来确定人们的需求时。该论文指出，虽然 AI 擅长处理数字和处理海量数据，但它往往会错过社区的“人类心跳”。它面临着构建出技术上可行、但在社会层面失败的软件的风险，因为它忽略了它本应服务的那些人的信任、文化和真实生活故事。
解决方案：REConnect（“握手”框架）
作者引入了一个名为 REConnect 的新框架。不要把它看作一套僵化的规则，而要把它看作是在动手建造之前进行一场漫长而温暖的对话的食谱。
其核心思想很简单：在为某个社区设计软件之前，你必须先与他们建立关系。 这就像是在从未见过某人的情况下为对方烘焙蛋糕；你可能选对了食材，但你不会知道他们喜欢巧克力还是香草，或者是否对某种坚果过敏。
该论文确定了三条黄金法则（原则），这些原则源于对尼泊尔农村、加拿大城市和偏远北极地区 26 个真实世界项目的研究。
1. 像经营花园而非经营机器一样建立信任
类比： 你不能通过拉扯花瓣来强迫花朵绽放。你必须浇水、给予阳光，然后等待。
论文观点： 信任不是可以“下载”或假设存在的。在许多社区（尤其是那些过去被忽视或被剥削的社区），人们对局外人持有戒心。
- 他们做了什么： 团队没有发送在线调查问卷，而是走进了社区。他们访问了尼泊尔的医院，走进加拿大的避难所，并与北极地区的原住民长辈一起闲谈。他们喝茶、倾听故事，并持续出现。
- 结果： 只有在建立了信任之后，人们才会分享真实的问题。例如，在一个关于献血的项目中，团队了解到人们之所以害怕献血是因为一些陈旧的迷信。AI 是不知道这一点的；只有通过人类的对话才揭示了真相。
2. 共同创造：“百家宴”模式
类比： 想象一场百家宴。如果你只是告诉大家带什么，你可能会得到十盘同样的菜。但如果你邀请每个人带来他们擅长做的菜，并一起烹饪，你就能得到一场代表每个人的盛宴。
论文观点： 不要只在你的想法完成之后才征求反馈。要在你烹饪的过程中，邀请他们进入厨房。
- 他们做了什么： 在一个帮助逃离暴力的女性的项目中，团队最初认为需要一个移动 App。但通过与女性交流，他们意识到大多数人并没有手机，而且如果施暴者看到 App，可能会带来危险。于是，团队放弃了原始想法，转而与避难所的工作人员一起开发了一个网页工具。
- 结果： 最终的产品不仅是“更好”了，而且是“唯一可行”的。用户参与了设计，因此他们完全知道如何使用它。
3. 赋能用户：从乘客到驾驶员
类比： 如果你给了某人地图和车，但你保留了钥匙并告诉他们去哪里，他们只是乘客。如果你把钥匙、地图和驾驶培训都交给他们，他们就成了驾驶员。
论文观点： 真正的成功不仅仅是交付软件，而是确保社区感到他们拥有它，并且在开发者离开后能够继续运行它。
- 他们做了什么： 在献血项目中，团队不仅培训了当地领导使用软件，还赋予了他们管理整个系统的权力。在原住民语言项目中，年轻人不仅是在玩游戏，还在协助编写故事和设计课程。
- 结果： 社区不仅“采用”了软件，还接管了它。他们成为了系统的守护者，确保其能够持续运行多年。
AI 如何介入？（“超级助手”）
论文并没有说“禁止使用 AI”。相反，它建议了一种新的使用方式。
- 旧方式： 让 AI 完成所有的思考，并告诉人类应该建造什么。
- REConnect 方式： 将 AI 作为一名超级助手，但让把人类留在驾驶座上。
把 AI 想象成一个非常快速的图书管理员。它可以一秒钟读完 10,000 本书并进行总结。但它不知道社区的感受、当地领导的历史，或是不成文的规则。
- 人类的角色： 人类（社区和开发者）充当守护者。他们利用图书管理员（AI）来寻找模式，但随后会说：“等等，这个总结忽略了关于我们历史的重点，”或者“这个想法行不通，因为有这条当地规则。”
- 流程：
- 人类建立关系并理解背景（“打基础”）。
- AI 帮助处理海量数据以寻找模式。
- 人类解读这些模式，并在 AI 遗漏细微差别时对其进行纠正。
- 人类与 AI 协作快速构建原型。
- 人类做出最终决定，确保软件尊重他们的价值观。
总结
论文得出结论：软件不仅仅是代码，它是一种关系。
如果你希望软件能帮助一个社区繁荣发展（社会可持续性），你就不能仅仅实现自动化。你必须慢下来，握手，倾听故事，并让社区来驾驶汽车。AI 可以帮你开得更快，但它无法替你掌舵。如果没有这种人类的连接，你可能会造出一辆速度极快但方向错误的赛车。
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