Nov, 2023

医疗领域中的生成人工智能：伦理考虑和评估清单

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TL;DR通过系统的范围性评估现有医疗研究，我们揭示了当前关于生成式人工智能的道德讨论中存在的漏洞，并提出了一个伦理检查清单，用于全面评估和透明记录生成式人工智能发展中的伦理讨论。这一清单可以被快速整合到目前的同行评审和出版系统中，以增强生成式人工智能研究，在更广泛的场景中，它也可用于披露生成式人工智能产品（或这些产品的实际应用）中与伦理有关的考虑，以帮助用户建立对其能力的合理信任。
发现论文，激发创造
  • 从军事到医疗：针对生成式人工智能采纳与拓展道德原则

    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

  • 医疗健康中生成人工智能的应用：算法、伦理、法律和社会考虑

    该研究针对生成式人工智能应用于医学成像和文本分析时带来的伦理问题、法律问题和算法挑战进行了深入研究，并提出了负责任的解决方案和强有力的监管框架，以确保生成式人工智能在医疗领域的道德和负责任的实施。

    Jun, 2024

  • 生成式人工智能伦理的映射：一项全面的范围审查

    通过分析 378 个伦理问题的 19 个主题领域，本研究综述了生成人工智能伦理问题的分类和排名，主要关注大型语言模型和图像生成模型，为学者、从业人员和政策制定者提供了关于公平性、安全性、有害内容、幻觉、隐私、交互风险、安全性、社会影响等伦理争论的全面概述，并讨论了结果、评估了文献中的不平衡现象，并探讨了未经证实的风险场景。

    Feb, 2024

  • 生成型人工智能的社会影响：ChatGPT 分析

    该论文采用一种方法来研究生成式 AI 工具对社会的影响，主要关注 ChatGPT 这一案例，评估其对社会各个领域的潜在影响，并阐述综合文献回顾的研究结果，包括正面效应、负面效应、新兴趋势和机遇领域，该分析旨在提供深入讨论的见解，从而激励政策、规范和负责任的发展实践，促进以人为中心的人工智能。

    Mar, 2024

  • 通过道德和哲学原则确保可信赖的医疗人工智能

    本文讨论了人工智能在医疗领域中的应用，特别是在医学图像分析中的最新进展、现有标准以及应用人工智能所需考虑的伦理问题和最佳实践。我们探讨了人工智能的技术挑战和伦理挑战，以及在医院和公共组织中部署人工智能的影响和关键技术措施。最后，我们提出了未来解决人工智能在医疗应用中的伦理挑战的建议和方向。

    Apr, 2023

  • 构建科学研究中生成型人工智能的道德准则

    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

  • ChatGPT：不仅是大规模欺骗武器，人类中心人工智能（HCAI）的伦理挑战和应对

    本文探讨了使用 ChatGPT 作为生成 AI 所引起的道德问题，并基于人性化的人工智能（HCAI）框架提出了应对方法。使用 HCAI 框架来确保可靠、安全、值得信赖的人工智能，以减轻 ChatGPT 的误用或滥用，并推荐最佳使用（创意写作，非创意写作，教学和学习）。同时，强调了个体和社会福利的重要性。

    Apr, 2023

  • 智慧医疗中的 AI 道德

    本文综述将人工智能应用到智能医疗产品（包括医疗电子设备）中所面临的伦理挑战，提出了传统医学领域伦理问题和人工智能驱动的医疗伦理挑战之间的区别，特别是在透明度、偏见、隐私、安全、责任、公平和自治方面。还概述了开放性挑战和建议，以促进伦理原则的整合到基于人工智能的智能医疗产品的设计、验证、临床试验、部署、监测、维护和退役中。

    Nov, 2022

  • 智能医疗应用中生成性人工智能的快速评审

    人工智能在医疗保健领域产生了显著影响，特别是通过生成模型在医学图像生成、数据分析和诊断方面的应用。这篇文章探讨了生成模型在智能医疗设备中的应用，以提升诊断速度和准确性，改善医疗服务质量和效率并降低设备成本，实现了医学图像生成、数据分析和诊断的突破。此外，将生成模型与物联网技术结合，可以实现实时数据分析和预测，提供更智能的医疗服务，帮助远程医疗。挑战包括计算需求、伦理关注和特定场景的限制。

    Jun, 2024

  • ChatGPT 在高等教育中的伦理影响：一项范围审查

    这篇论文探讨了在高等教育领域使用 ChatGPT 所面临的伦理挑战，并使用 Arksey 和 O'Malley 的研究框架，结合 DeepMind 的伦理问题框架，通过分析相关研究，明确了 AI 在教育中的六个主要伦理问题，强调了信息错误和人机交互方面的危害，并呼吁教育工作者开展更多的实证研究以制定可靠的伦理政策。

    Nov, 2023