加强子社区：实现人工智能研究的可持续增长
数据科学研究正在经历一场由技术、互联网和不断增长的计算能力驱动的革命。我们在此提出，需要创造性地利用科学研究和算法开发社区作为强大创新的轴心，通过关键评估、社区实验和集众智等方式，让这些社区参与科学发现探索，从而带来发展新的数据驱动、可复现且经过充分基准测试的算法解决方案，来解决当前感兴趣的基础性和应用性问题。通过协调社区参与高度复杂和大规模数据的分析，可以找到最佳应对这些挑战的鲁棒方法学。当社区参与采用竞赛形式，也被称为挑战赛时，分析方法的验证在本质上得到解决，建立了性能基准。最后，挑战赛促进跨学科开放创新，创建能够直接或间接协作解决重要科学差距的社区。通过共同努力，参与者可以解决诸如健康研究、气候变化和社会公正等各种重要问题。最重要的是，挑战赛可以催化和加速将复杂数据合成知识或可执行信息的过程，应被视为一个产生持久社会和研究贡献的强大工具。
Dec, 2023
近期的人工智能进展为学术同行评审带来了机遇与风险，讨论主要围绕在学术期刊出版中的剽窃和作者权益，忽视了同行评审所处的更广泛的认知、社会、文化和社会认知等问题；论文强调了：AI 驱动的同行评审的合法性需要进行批判性评估，包括其在更广泛的认知、社会、道德和法规因素上的利弊，并与学术社区中定义适当行为的道德和认知规范的一致性。
Sep, 2023
软件在科学、工程等各个领域具有重要的作用，然而软件本身的发展却没有得到足够的重视。本文将概述草根组织和项目解决软件生产力、质量、可重复性和可持续性等方面的挑战，并探讨利用其协同活动的机遇，培养新兴软件生态系统。
Nov, 2018
本调查是关于 NLP 社区对于同行评审匹配系统中应该考虑的因素，旨在为改进未来的 NLP 会议提供可行建议和可解释的同行评审分配的愿景。
May, 2022
本文系统综述了国际上共 73 篇针对人工智能 (AI) 监管的学术论文，重点关注社会风险、监管责任和可能的政策框架，包括基于风险和基于原则的方法。研究发现 AI 领域的复杂性，以及其尚未成熟和缺乏明确性。通过与欧洲 AI 监管建议的比较，本文展示了该监管的具体方法、优点和缺点，有助于更好的理解 AI 和监管之间的关系及其中的规范决策。
Sep, 2022
通过对最近的跨学科文献进行综述，本文考察了人工智能技术（例如 ChatGPT）对学术写作和出版产生的重大影响，着重讨论了人工智能被用于学术不端行为时的伦理考虑以及在学术论文的写作、编辑和审查中使用人工智能时所需的监督。研究结果强调了出版商、编辑、审稿人和作者之间合作使用人工智能的需要，以确保该技术在道德和生产力方面的合理使用。
Jun, 2024
研究人工智能在新闻学和大众传播研究领域的分类方法，并提供具体的例子和实际应用，旨在为新闻学研究人员设计一种结构化框架，以便提高他们在分析特定研究课题时的能力。
Sep, 2023