将公民科学和众包与人工智能、物联网和云策略的巧妙整合，可以在多个领域加速联邦政府的优先事项。
Mar, 2021
该论文探讨了人工智能的发展带来的挑战，提出了在系统、架构和安全方面的研究方向，以解决 AI 技术存储和处理数据量的限制，并提高数据隐私保护，以便这一技术能够更好地改善人们的生活和社会。
Dec, 2017
本文提供了一套以数字素养和社会视角为重点的 AI 学习目标，旨在帮助补充现有的计算机科学课程，并提供有关 AI 的核心概念和相应的能力的见解。
May, 2023
这篇近期的论文讨论了人工智能的发展、应用现状及未来所需的研究方向与挑战，特别是人工智能公平、可信、安全的需求。
Aug, 2019
通过证据的汇集，展示了自然智能是通过不同尺度的互动网络中的智能集体、社会关系和主要进化转变而产生的，这些过程通过种群压力、军备竞赛、马基雅维利选择、社会学习和积累文化等机制促进了新数据的产生，将这些机制整合到智能代理的视角中，表明通过持续的新数据生成实现类人复合创新的可能路径。
May, 2024
本文简述了人工智能的近一个世纪发展历程，总结了发展趋势并发现了普遍规律，分析了过去失败和现在成功的原因，强调了哲学思维在理解和解决人工智能问题中的重要性以及重点发展方向应该是人机协作和以计算能力为核心的技术路径。
Mar, 2023
人工智能创新主要关注 “what” 和 “how” 问题，忽视可能的危害与社会背景，导致了潜在的社会技术问题，因此我们需要计算机科学和社会学科之间更紧密的联系。
Dec, 2020
在人工智能系统实现互操作性的过程中，新的伦理问题凸显出来，它们连接了我们生活中的不同领域，而这些领域之间的不同的社会奖励因此会发生改变，同时也会影响到不同领域的正义。然而，将看似相互独立的领域进行联系是知识和科学进步的必要步骤。
Feb, 2022
本研究旨在更加专业地评估 AI 进展的假设和定量推断 AI 的发展，通过硬件速度和算法改进的关系、人类输入对 AI 能力的影响以及不同子领域之间的关系等方面，为 AI 进步模型提供方法，为技术失业问题提供模型依据，并概述未来 AI 进步的研究方向。
Dec, 2015
人文学科需要适应数字时代和人工智能的发展，以解决全球挑战并进行跨学科研究，从而重新振兴人文学科。
Oct, 2023