本文探讨了现代人工智能模型对策展世界的影响，并以赫尔辛基艺术博物馆为例，通过视觉 - 文本模型将艺术品放置在城市公共空间中以及生成合成的 360 度艺术全景图作为一种人工视觉风格，最终讨论了机器策展的贡献和相关的伦理道德问题。
Jun, 2023
通过对 Stack Exchange 论坛上的问题进行实证研究，探讨了互动式计算平台在机器学习工作中的使用，及其对机器学习实践和系统开发的影响，这可能导致使机器学习生命周期中的某些方面变得不可见，这些方面对于已部署的机器学习系统的社会影响尤为重要，这也是 AI 伦理学家一直强调的。
Jul, 2023
本文强调数据收集是机器学习中一个被忽视的环节，社会文化机器学习可以从档案馆中汲取数据收集方法的经验，以此提高数据收集的公正性、透明度等方面。
Dec, 2019
本文介绍了 AI (人工智能) 系统如何模拟人类行为以及 AI 技术与全球文化差异相交互时出现的问题，提出对语言和视觉技术中不同文化依赖性和不一致性的策略和可能性进行思考。
Nov, 2022
本研究提出了一种利用生成人工智能 (GenAI) 进行基于角色的模拟的工具的框架愿景，旨在促进需求分析过程中对多样化用户需求的表示，从而为人工智能软件的开发过程提供详细的用户叙述，以发展一种包容性的人工智能范式，确保未来的技术进步符合多样人类群体的需求。
Dec, 2023
本文探讨了人工智能算法的社会文化和伦理挑战，强调了它们文化响应式发展的必要性，并提出了提高人工智能系统适应当代多元文化社会需求的关键元素的建议。本文还强调了进一步跨学科研究的必要性，以有效解决这些挑战，并强调了在人工智能培育和推动文化责任的重要性。
本文综述了 AI/ML 管道内的参与方法和做法，在介绍三个案例的同时探讨了参与 AI 的局限性和担忧，讨论了参与活动的主要受益者和参与在设计，开发和部署中的作用。
Sep, 2022
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
文化和人工智能之间存在双向关系，因此需要更全面地考虑文化的复杂性，包括主观性、可扩展性、上下文性和时间性，以便更好地捕捉文化的复杂性和解决人工智能中的偏见问题。
迫切需要将不同文化群体的视角纳入人工智能发展中。我们提出了一个新颖的概念框架，旨在通过独立和相互依赖的文化自我和环境模型来扩大、重新构想和重新建立人工智能的主流愿景。两项调查研究支持该框架，并初步证明人们在想象理想的人工智能时应用了他们的文化模型。与欧美受访者相比，中国受访者认为控制人工智能的重要性较低，与人工智能建立联系的重要性较高，并更倾向于喜欢具有影响能力的人工智能。与欧美受访者和中国受访者相比，非洲裔美国受访者的发现既像欧美受访者又像中国受访者。我们讨论了研究的局限性和未来方向，并强调了开发对世界人口更广泛服务的文化响应和相关人工智能的重要性。
Mar, 2024