Nov, 2022

构想一个人工智能协作系统以将政策转化为决策模型

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TL;DR介绍利用自然语言和可编程代码同时表达政策的全球数字政府倡议，以及用 AI，自然语言处理和知识图谱缩短从政策文档到可执行决策模型的路线的方法。使用 AI 可帮助政府机构和政策专家扩大人可读和机器可执行政策规则的生产，同时提高透明度，可解释性，追溯性和决策的问责性。
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发现论文，激发创造
  • 利用人工智能高效分析复杂政策文件：一份《行政命令 14110》案例研究

    研究评估了人工智能在简化政策分析中的潜力，并识别了当前人工智能方法的优点和限制。研究还通过使用《关于 “人工智能的安全、可靠和可信开发与应用”》这一行政令进行案例研究，对四个商业人工智能系统进行了性能比较。研究发现，Gemini 1.5 Pro 和 Claude 3 Opus 两个人工智能系统在支持政策分析方面表现出了显著的潜力，能够从复杂文件中提取准确可靠的信息，其效率与人类分析师相当，但明显更高。然而，实现可复现性仍然存在挑战，需要进一步的研究和开发。

    Jun, 2024

  • 学习何时向人类决策者提供建议

    通过对已有的案例进行分析，本文提出了交互式人工智能决策辅助系统的设计，旨在通过学习人类的选择来决定何时提供算法支持，从而提高决策的准确性和可靠性。作者在美国刑事司法系统的前期释放审判方面进行了大规模实验，并发现交互式辅助系统能够在必要的时候提供准确的建议，与固定的非交互式系统相比较，可以显著提高人类的决策水平。同时，交互式辅助系统还具有促进人类学习、保护人类决策者补充优势、促进对建议的更积极响应等优点。

    Sep, 2022

  • 利用人工智能生成的决策辅助工具提升人类决策能力

    使用机器学习和认知科学的方法为人类决策制定决策辅助方法，将其转化为自然语言指令可显著提高决策性能。

    Mar, 2022

  • 利用人类输入共同创建可全球解释的模型

    本文研究人工智能合作生成联合解释模型，采用布尔决策规则，通过两个案例进行演示，并突出了该方法的有用性和挑战。

    Jun, 2023

  • 政府中的人工智能：概念，标准和统一框架

    本文在社会科学与技术学科之间使用概念映射方法建立了三种不同的语义域 (a) 操作域，(b) 认识域，(c) 规范域，并引入了研究 AI 系统的三个新概念：操作适应性、认识完整性和规范重要性来研究 AI 在政府中的应用，并将其作为政府 AI 概念分类法的维度之一，为推动跨学科对话和促进公共行政重塑提供帮助。

    Oct, 2022

  • 社交环境设计

    人工智能能够改善政府和经济政策制定，这篇论文提出了一种新的研究议程，介绍了社会环境设计，这是一个将人工智能与强化学习、计算社会选择等领域相连接的自动化政策制定的通用框架。该框架旨在捕捉一般经济环境，包括对政策目标的投票，并为通过人工智能模拟对政府和经济政策进行系统分析给出方向。我们强调了人工智能政策制定领域未来研究的关键问题，通过解决这些挑战，希望实现各种社会福利目标，促进更具道德和负责任的决策制定。

    Feb, 2024

  • 人工智能与人类的融合决策系统学习范式

    每天我们越来越依赖于机器学习模型来自动化和支持高风险任务和决策。这篇论文提出了混合决策系统的分类法，提供了一个概念和技术框架，以理解当前计算机科学文献中的人机交互模型。

    Feb, 2024

  • 人工智能的智能政策

    本研究旨在探讨现有的人工智能政策，认为其是一个影响人工智能发展的各种政策的综合体，提出了当前 AI 审批如何进行以及如何使其更具有效性、前瞻性，同时从其他科技领域的经验中得出一些改进建议。

    Aug, 2016

  • 走向可规管的 AI 系统：技术差距与政策机遇

    本文探讨如何规范人工智能系统，研究发现通过两个公共部门采购清单可标识现在和未来技术创新方面的人工智能是否符合规定要求，并且确认需跨学科合作来满足某些要求。

    Jun, 2023

  • 通往法律自治的道路：利用大型语言模型、专家系统和贝叶斯网络进行可互操作和可解释的法律信息提取、转换、加载和计算的方法

    通过使用大型语言模型（LLM）、专家法律系统（即法律决策路径）和贝叶斯网络的方法，本文概述了一种应用于自主汽车方面的方法的原理证明，该方法旨在通过对 AI 代理控制设备的代理软件中编码现有规则，实现人工智能代理理解法律并与之推理的能力。

    Mar, 2024