MMDec, 2020

跨学科方法探讨人工智能对社会影响的理解

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 社交人工智能及人工智能生态系统挑战

    本研究论文旨在借助复杂系统、网络科学和人工智能的交叉领域构建社交人工智能的基础，并探讨了社交人工智能领域中的主要问题、可能出现的技术和科学挑战，以及未来的研究方向。

    Jun, 2023

  • 负责任的人工智能 -- 从原则到实践

    人工智能的应用不仅依赖基础研究和技术发展，更需要关注其公平性、透明度和隐私问题。为了确保 AI 的合理应用，我们需要制定技术、社会、制度和法律方法和工具，提高所有人的参与度和意识，确保 AI 系统与我们社会的原则和价值观一致。

    May, 2022

  • 社会责任型人工智能算法：问题、目标和挑战

    本文介绍了开发 Socially Responsible AI Algorithms 框架的意义和方法来实现人工智能的可信赖，从而提高人类社会的福祉。

    Jan, 2021

  • 人工智能（AI）的全球影响：最新进展和未来发展方向综述

    人工智能是一种新兴技术，有潜力改变社会的许多方面，包括经济、医疗和交通。本文综合了有关人工智能全球影响的最新研究文献，并探讨了它的潜在益处和风险。文章强调了人工智能的影响，包括经济、伦理、社会、安全和隐私以及工作岗位的替代方面。它讨论了围绕人工智能发展存在的伦理关切，包括偏见、安全和隐私违规问题。为了确保人工智能的负责任发展和部署，政府、产业和学术界之间的合作至关重要。文章最后强调了公众参与和教育的重要性，以促进对人工智能对整个社会影响的认识和理解。

    Dec, 2023

  • 关系人工智能

    通过提出关于人工智能的关联性方法，文章呼吁在引入和使用人工智能系统时重视其社会、文化、环境等方面的影响，设计和使用人工智能时应着眼于其伦理问题，并借鉴 Ubuntu 哲学以实现社会范式的转变。

    Feb, 2022

  • 全球人工智能伦理：人工智能的社会影响和伦理意义评审

    本文总结了一份近期社会科学学术文献的文献综述，主要探讨了五个全球地区人工智能及相关技术对社会影响的不同特点，同时强调应该加强对全球范围内人工智能对社会各方面的深入理解，以便研发、实施和监测负责任、有益的人工智能技术并制定相关的规章。

    Jul, 2019

  • 先进人工智能的社会适应

    存在的管理高级人工智能系统风险的策略通常关注于影响开发什么样的人工智能系统以及它们如何扩散。然而，随着高级人工智能开发者数量的增加，这种方法变得越来越不可行，并且阻碍了有益的和有害的用例。我们呼吁采用一种补充方法：提高社会对高级人工智能的适应能力，即减少特定级别的人工智能能力扩散所带来的预期负面影响。我们引入了一个概念框架，用于识别避免、防范和纠正潜在有害的人工智能系统使用的适应性干预措施，并结合选举操纵、网络恐怖主义和人工智能决策者失控的示例进行说明。我们讨论了社会可以实施的适应人工智能的三个步骤循环。增强社会实施这一循环的能力将提高社会对高级人工智能的韧性。最后，我们为政府、行业和第三方提出具体建议。

    May, 2024

  • 人工智能与人类互动及社会陷阱

    通过引入贝叶斯框架，研究了与生成人工智能合作时可能出现的一种情况：用户可能会获得生产力的提高，但人工智能生成的内容可能无法完全符合他们的偏好。我们揭示了个体决策与人工智能训练之间的相互作用可能导致社会性挑战，输出结果可能变得更加同质化，特别是当人工智能基于人工智能生成的内容进行训练时。解决同质化和偏见问题的方法是改进人工智能与人类的交互，实现个性化输出而不损失生产力。

    Sep, 2023

  • 科学面对互操作性作为成功与恶的必要条件

    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

  • 人工智能中的公平以及对社会的长期影响

    本文讨论了在人工智能中缺乏公平性可能导致偏见加深和社会压力的问题，评估了当前改善 AI 公平性的策略并探索了未来的潜在路径。

    Apr, 2023