Feb, 2024

生成式人工智能伦理的映射：一项全面的范围审查

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 医疗领域中的生成人工智能：伦理考虑和评估清单

    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。

    Nov, 2023

  • 前沿 AI 伦理：预测和评估生成智能带来的社会影响

    分析和讨论生成智能系统的科学成就、对社会的潜在影响以及对个体提出的规范问题，着重关注多模态大型语言模型在复杂的人工智能系统中以无监督的方式执行行动的可能性。

    Apr, 2024

  • 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

  • 生成音频模型的伦理学意义：系统文献综述

    研究发现生成音频模型研究中缺乏关注其潜在的负面影响和道德伦理问题，本文通过对 884 篇文献的系统文献综述，指出可能引发欺诈、深度伪造和版权侵犯等伦理问题需要重视。

    Jul, 2023

  • 创意机器的崛起：探索生成人工智能的影响

    本研究探讨生成型人工智能（AI）如何改变市场营销、产品开发和研究，讨论了该领域的最新发展、易于使用的资源以及道德和社会危害。除了解决偏见和虚假信息等问题的缓解技术外，辩论强调通过持续的利益相关者沟通和道德原则实现负责任的发展的重要性。

    Nov, 2023

  • 人工智能伦理调查：社会技术观点

    这项研究综合了当前和未来的人工智能应用所面临的伦理问题，从技术和社会角度对 AI 部署中的公平性、隐私和数据保护、透明度与可解释性等伦理原则进行了综述。

    Nov, 2023

  • 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

  • 人工智能：全球道德准则的地理分布

    研究表明，围绕着五个伦理原则（透明度、正义与公平、非恶意行为、责任和隐私），出现了全球一致性的道德人工智能共识，提出了相关的指导原则和技术标准，同时应该充分融合伦理分析和实施策略的努力。

    Jun, 2019

  • 生成人工智能：系统综述和应用

    人工智能与生成式人工智能的应用领域，特别是语言生成与伦理考虑的最新研究成果与未来发展轨迹的综合分析。

    May, 2024