量化人工智能对科学研究的益处
人工智能对科学研究的转变影响进行了探索，突出了人工智能革新科学家工作的十种方式，包括强大的引用工具、对研究问题的改进理解、优化研究设计、数据生成和数据转换、高级数据分析和人工智能辅助报告，并且强调了人工智能可以增强科学中的人类创造力但不能取代它。
Jul, 2023
人工智能是一种新兴技术，有潜力改变社会的许多方面，包括经济、医疗和交通。本文综合了有关人工智能全球影响的最新研究文献，并探讨了它的潜在益处和风险。文章强调了人工智能的影响，包括经济、伦理、社会、安全和隐私以及工作岗位的替代方面。它讨论了围绕人工智能发展存在的伦理关切，包括偏见、安全和隐私违规问题。为了确保人工智能的负责任发展和部署，政府、产业和学术界之间的合作至关重要。文章最后强调了公众参与和教育的重要性，以促进对人工智能对整个社会影响的认识和理解。
Dec, 2023
最近的人工智能领域取得的进展，特别是随着大型语言模型（LLMs）的出现，引发了对人工通用智能可能性的重新思考。人工智能越来越接近人类能力，也引起了社会科学研究的关注，导致各种探索将这两个领域相结合。本文通过对先前在人工智能和社会科学结合方面的系统分类，将其分为两个方向，虽然共享相同的技术方法，但在研究目标上有所不同。第一个方向侧重于社会科学用于人工智能，其中人工智能被用作加强社会科学研究各个阶段的强大工具。而第二个方向是关于人工智能的社会科学，它将人工智能代理作为具有类似人类认知和语言能力的社会实体进行研究。通过全面回顾，特别是近期大型语言模型取得的实质性进展，本文引入了一个新的视角来重新评估人工智能和社会科学之间的关系，并提供了一个有序的框架，使研究人员能够理解社会科学用于人工智能和人工智能的社会科学之间的区别和联系，同时总结了促进这两个方向研究的最新实验模拟平台。我们相信随着人工智能技术的不断发展和智能代理在我们日常生活中的日益应用，人工智能和社会科学的结合的重要性将变得更加突出。
Jan, 2024
人工智能的成功有潜力给人类带来前所未有的好处，因此值得研究如何最大限度地发挥这些好处，同时避免潜在的问题。本文给出许多例子，旨在确保人工智能保持强健和有益。
Feb, 2016
使用 AI 技术构建基于真实世界数据的 Science4Cast 基准测试，并提出十种不同的方法来预测人工智能研究的未来研究方向，最终目的是为了更先进的研究建议工具。
Sep, 2022
本报告总结了 Dagstuhl Seminar 22382“科学中的机器学习：桥接数据驱动和机理建模” 的讨论并提出了如何协作来推动人工智能和科学发现的新一波进展的路线图。
Mar, 2023
通过系统文献综述，本研究分析了人工智能与科学计量学，网路计量学和文献计量学的协同作用，以揭示 AI 算法在这些领域应用和效益的潜力。
Feb, 2024
这篇文章利用自然语言处理技术，针对多个领域的相关研究文献分析了深度学习技术的扩散和影响，在研究健康科学的过程中发现，深度学习技术的采用虽然与知识结构的颠覆和再组合的新颖性呈现负相关，但却能提高期望和引用性能方面的变异性。因此，深度学习方法可以作为一种通用的科学方法，以可衡量的方式推动科学的进展。
Sep, 2020