本文主张人工智能系统需要模拟、理解、甚至复制人类的认知偏差，在人机协作中扮演更加重要的角色，并提出了关于人类认知偏差和人工智能之间相互作用的研究议程及三个感兴趣的广泛领域，并为具有更好对人类偏见的人工智能系统的设计方向提出了研究方向。

Oct, 2022

为 AI 界的盟友们提供资源，帮助他们理解 AI 界积极和消极参与反黑人主义的方面，并提供可行的措施以减少伤害。

Jun, 2020

本文研究了一种进化方法来创建具有认知功能的自主体的认知架构，采用功能核心产生自主体的智能功能，并介绍了基于构造主义理论的自主体认知能力的演化。

Jul, 2022

本研究探讨了开发认知机器人的架构研究挑战，提出了未来机器人设计和开发框架中需要考虑的替代性架构假设，针对虚拟数字平台上操作的软件机器人如何理解平台层面和表现出人类用户行为的问题。

May, 2023

AI/NLP models trained on racially biased datasets demonstrate various types of bias, raising profound ethical implications regarding the impact of these models on user experience and decision-making due to the presence of racial bias features in datasets. The research implicates a negative influence on users' persuasiveness due to unexplainable discriminatory outcomes, calling for responsible AI frameworks within organizations.

Jan, 2022

AI 开发过程中的人工智能发展、种族化技术、生物中心人类群体定义、基于 AI 的技术、黑人特征的识别如何通过 AI 技术的生命周期及其本身被再次强化；我们希望通过解构这一开发过程找出未优先考虑人类的方式，并说明这种影响如何不成比例地影响到边缘群体，并提出鼓励 AI 开发周期变革的解决方案。

Feb, 2024

应用研究论文探讨了人工智能加剧或减轻种族系统性不公对社会的影响。研究从识别、分析和辩论系统性问题的各个主题入手，调查了算法自动化处理种族敏感环境中的人类决策的优缺点。通过分析历史系统化模式、隐性偏见、现有算法风险和法律后果，指出基于自然语言处理的人工智能（如风险评估工具）存在种族不平等问题。论文得出结论：需要更多诉讼政策来规范和限制政府机构和企业如何利用算法，隐私和安全风险，审计要求，以避免过去的不公正结局和做法。

Jan, 2022

介绍了计算系统杂交网络可能造成的几种潜在的伤害形式，探讨了这些潜在的伤害对不同利益相关方的影响，并提出了有效的伤害预防框架应该考虑包括计算系统特征、利益相关方和潜在伤害的广泛范围等在内的因素。

Nov, 2020

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

语言模型体现了隐蔽种族主义和方言偏见，并对使用者作出不公平的建议，这对语言技术的公正和安全就具有深远影响。

Mar, 2024