面向生成 AI 应用的通用设计原则
泛人工智能与人类的互动达到了前所未有的规模，为巨大的积极影响提供了新途径，但也引发了广泛关注，担忧其对个体和社会可能造成的伤害。本文中，我们认为，对这些人工智能技术的有意义的安全保证只能通过思考人工智能输出与人类行为之间形成的反馈循环如何推动交互走向不同结果来实现。为此，我们设想了从控制论到人类中心的人工智能安全的快速增长能力之间的高价值契机，为未来几十年的人类中心人工智能安全奠定了新基础。
May, 2024
我们提出了 GREAT PLEA 伦理原则，涵盖了在医疗中应用生成型人工智能所面临的治理、可靠性、公平性、问责制、可追溯性、隐私、合法性、同理心和自主性等伦理困境和挑战。
Aug, 2023
发展分析和缓解策略，提供了一个初始框架来理解模型限制、尊重隐私、保密和版权、避免抄袭和政策违规、确保应用程序提供整体利益，并透明可重现地使用人工智能，以保护研究的完整性。
Jan, 2024
通过跨学科讨论，我们从技术角度定义和提出了人类中心生成式人工智能的下一步研究方向，贡献了一份旨在吸引跨学科研究小组关注 HGAI 的新生代思路清单，指明了他们感兴趣的话题，同时保持未来工作格局的连贯性。
Jun, 2023
在建筑设计中，该研究论述了通过人工智能与生成设计相结合，可以增强决策过程，并在复杂的设计空间中进行地图绘制和导航，从而实现几个感兴趣的结果和性能指标。
Oct, 2023
研究发现，经验丰富的设计师对于 Generative Artificial Intelligence（GenAI）的作用持支持态度，强调了人类在享受和作为 “AI 合作伙伴” 的裁决者方面的独特优势，然而，技能退步、工作替代和创造力衰竭可能会对初级设计师产生不利影响。研究探讨了人类与 GenAI 的合作的责任和参与度，包括版权和所有权，人类的创造力和主权，以及 AI 读写能力和使用方面的机会。
Sep, 2023
这篇文章探讨了生成人工智能在建筑设计中的广泛应用，从生成 2D 图像、视频和 3D 模型的基本原理到对建筑设计各个阶段的影响，指出了设计创新的新方向和应用生成人工智能的新轨迹。
Mar, 2024
直接或间接地影响教学与学习的生成式人工智能（GAI）正影响着各种学科和学科的教育。作为教育者，我们需要了解 AI 在人机交互教育中的潜力和局限，并确保我们的人机交互设计专业的毕业生了解 AI 在此领域中的潜力和局限。本文报告了将生成式人工智能纳入为期 10 周的本科模块所得出的主要教学见解。我们设计了这个模块，以鼓励学生在设计任务要求和计划实践会话与讨论中进行 GAI 模型的实验。我们的见解基于学生在完成模块后的调查回复。对于人机交互设计教育者而言，我们的主要发现是 AI 作为发展项目想法和创建设计资源的一个人物角色，以及 AI 作为反映学生对关键概念和想法的理解并突出知识差距的一面镜子。我们还讨论了应该考虑的潜在陷阱以及评估学生对 GAI 作为教学工具的识字能力和假设的需求。最后，我们提出了教育者以 GAI 作为教育工具所带来的机会，并在实践中富有实验性、创意性和勇气的案例。最后，我们就我们的发现与人机交互中的 TPACK 框架进行了讨论。
May, 2024