本文讨论了人工智能与人类需求之间的关系，并呼吁实现有意识的 AI 系统以满足人类需求。文章讨论了人类需求在可持续、以人为中心、可问责、合法和道德（HALE）的 AI 系统中的重要性及其发展中的难点，并提出了人工智能系统面临的潜在威胁和需要注意的 HALE 问题，呼吁进行紧急的跨学科合作。
Feb, 2022
本文提出伦理约束 AI 的概念，探讨在 AI 普及的情况下如何确保 AI 代理具备合适的伦理品质与决策技能，涉及决策制定中的模块化和组合方法。
Dec, 2018
讨论了设计人类感知人工智能系统面临的挑战，包括建模人类的心理状态、识别其愿望和意图、提供主动支持、展示可解释性行为、并引发信任等，并强调这种系统引出的伦理困境和推广真正跨学科合作的必要性。
Oct, 2019
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
本书旨在提供人工智能发展的历史、潜力和局限性的现实图景，并介绍 AI 的各种应用领域及方法，其中重点覆盖了深度学习等当前人工智能的主流方法及技术，以及 AI 在人类情感智能等领域的应用，最后总结了当前 AI 的现状与未来发展趋势。
Jan, 2022
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
本文探讨了人工智能在伦理、决策制定等方面引发的一些问题和讨论，并重点讨论 AI 代理人中的 “自我” 认知和其在决策制定方面的作用。作者旨在提倡建立拥有更强自我认知的 AI 代理人的研究。
人工智能在几个关键方面仍然比人类智能有限，如在理解上下文、言外之意和微妙线索方面的能力。本文展望了可能用于缩小人类智能与机器智能差距的机器智能候选方法，重点讨论了当前人工智能技术的不足，以及层次规划和能量基、潜变量方法以及联合嵌入预测架构方法如何帮助弥合这一差距。
Aug, 2023
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
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