人工知能（AI）アルゴリズムの本質的なリスクやバイアスを軽減しようとする努力が行われている一方で、これらのアルゴリズムは文化的にマイノリティである集団に特に大きな影響を及ぼすことがある。こうしたリスクを軽減するための多様なアプローチが提案されており、責任あるAIのための倫理指針や原則の策定、アルゴリズムの公平性を促進する技術的解決策などが含まれる。デザイン正義、拡張学習理論、および参加型AIに関する最近の実証的研究を基に、これらの被害を軽減するには、AI開発プロセスそのものの根本的な再設計が必要であると主張する。この再設計は、共同生産、多様性、公平性、包摂性（DEI）、および多分野間の協働を軸に据えるべきである。本研究では、五つの相互接続された段階からなる拡張されたAIライフサイクルを提案する。その段階は、共通枠組みの構築（co-framing）、共同設計（co-design）、共同実装（co-implementation）、共同展開（co-deployment）、共同維持（co-maintenance）である。このライフサイクルは、四つの多分野的ワークショップの知見に基づき、分散型の権限と反復的な知識共有というテーマに根ざしている。最後に、提案するライフサイクルを複数の先進的な倫理枠組みと関連付け、参加型ガバナンスのスケーラビリティを実現するための重要な研究課題を提示する。