Feb, 2024

生成人工智能如何提升盲人的福祉？

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TL;DR通过集成源自 OpenAI 的基于 GPT-4 的 Be My AI 功能，本文探讨了生成式人工智能如何改善盲人或视力受损人士的福祉，并描述评估了作者进行的测试。同时还涉及了伦理和社会讨论，展示了这一工具能以惊人的方式分析静态图像，从而使盲人或视力受损人士获得新的独立性和对环境的新感知。同时，他们也依赖于提供者或开发者的世界观和道德观，因为它们决定是否给予他们某些描述的能力。未来的展望表明，对动态图像的分析将是一个更大的飞跃。可以说，生成式人工智能能够根本性地改善盲人和视力受损人士的福祉，并以多种方式改变他们的生活。
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发现论文，激发创造
  • 参与生成式 AI 开发中残疾人群体的民主平台

    建议一个平台，以包容残障群体为重点，用于设计和开发生成式人工智能系统，并研究它们在被残疾人群体使用时产生的偏见和错误的因素。

    Sep, 2023

  • 探索基于生成式人工智能的辅助技术在自闭症人士中的前景

    本文旨在探讨将深度伪造（Deepfakes）技术作为一种辅助技术所具有的潜力，研究了 Nvdia 的新视频会议功能在自闭症患者中的应用可能性，提出了深度伪造技术为人机交互（HCI）带来的影响，并提出了需要进一步调查的开放性问题。

    May, 2023

  • AI 动态场景描述应用于盲人和低视力人群的研究

    对已有的使用 AI 生成图像描述的应用进行调查，通过分析 16 位视障用户在使用我们设计的 AI 场景描述应用时的日记和访谈记录发现，用户主要使用这类应用来识别已知对象的视觉特征，避免与危险物体接触；同时，用户对这些描述的满意度和信任度普遍较低，需要进一步改进以提供更满意和可信赖的用户体验，未来 AI 在帮助视障用户方面有着更大的发展潜力。

    Mar, 2024

  • 寻找美丽和幸福的图像用于心理健康和幸福应用

    通过构建一个大型图像数据库，本文首次开发了一个基于深度学习的模型，可以自动预测自然图像的美感和幸福度分数，并展示了实验结果，证明了开发人工智能算法以评估图像的美感和幸福度值的可行性，进而可以用于促进心理健康和福祉。

    Apr, 2024

  • 人工智能生成的图像作为数据源：合成时代的黎明

    通过利用生成人工智能（AI）产生的图像作为新的数据源，重新塑造了视觉智能中的传统模型范式，本文探讨了这一创新概念，从训练机器学习模型到模拟场景进行计算建模、测试和验证等一系列应用中探索了生成数据的潜力，并深入讨论了支持这种突破性使用生成 AI 的技术基础以及伴随的伦理、法律和实践考虑。

    Oct, 2023

  • 情感画像：通过 AI 生成艺术作品赋予自我表达能力

    该研究探讨了生成人工智能在反映作者认知过程、进行创意表达方面的潜力和限制，发现根据创意、美学、新颖性、娱乐性和深度等标准，AI 生成的艺术作品能够理解人类意图和基于情感进行视觉表现，并发现过度表现某些元素或刻板印象的图像对于 AI 的对齐性有负面影响。研究结果表明，AI 在促进创造力和自我情感表达方面具有潜力，而采用生成 AI 的框架可以帮助设计相关领域的人工智能干预措施（例如心理健康教育、治疗和咨询）。

    Apr, 2023

  • 设计参与性人工智能：创意专业人员对生成性人工智能的担忧和期望

    通过质性调查，我们发现创意专业人士对生成式人工智能的推动对创造力的定义和如何使用人工智能支持他们的工作流程产生了重要的影响，并基于这些反思，探讨了如何设计在创新专业领域中的 “参与式人工智能”，以目前和未来协同 AI 中赋予创意专业人士更大的权力。

    Mar, 2023

  • 使用视觉评估 GPT-4 的美学评价能力：来自群体和个体评估的见解

    最近，研究发现大型语言模型在各种智力任务中表现出色，然而，很少有研究探讨其与人类行为对齐，特别是涉及审美评价的行为。本研究调查了可以处理图像输入的先进语言模型 GPT-4 with Vision 在图像的审美评价任务上的表现。我们采用了两个任务，一个是预测一个群体的平均评价值，另一个是预测个体的评价值。通过探索提示和分析预测行为，我们调查了 GPT-4 with Vision 的表现。实验结果显示，GPT-4 with Vision 在预测审美评价方面表现出优秀的性能，并展现出对美和丑之间不同响应的特性。最后，我们讨论了基于人类对美感知的科学知识以及融合传统深度学习模型和大型语言模型的代理技术来开发用于审美评价的 AI 系统。

    Mar, 2024

  • 生成人工智能的方法：社会公正视角

    2023-2024 学年，ChatGPT 的广泛普及将对学术诚信产生影响，高中学生中 77% 报告过使用人工智能驱动的写作辅助工具从事不诚实行为，这种被 Chan（arXiv:2306.03358v2）称为 'AI-giarism' 的 AI 驱动写作辅助工具将使抄袭行为更加易于获取且难以检测，此外，这些担忧也引发了关于这一技术革命性质的更广泛问题，包括自主性、数据隐私、版权和公平性。本文旨在从社会公正的角度探讨生成型人工智能，研究这些模型的训练、固有的偏见以及检测人工智能生成写作中的潜在不公正之处。

    Aug, 2023

  • 利用机器学习和计算机视觉提高低视力和盲人的可访问性

    利用机器学习和计算机视觉技术改善视障人士的使用便利性的移动应用程序的研究。

    Mar, 2024