Apr, 2024

美国出现的新兴人工智能分歧

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TL;DR数字鸿沟描述了社会和经济群体在数字工具的访问和使用上的差异。新兴的生成性人工智能工具可能会放大这些差距的影响。然而，这些工具的可负担性、多模态性和多语种能力也可能使它们比先前的数字工具更容易被多样化的用户所接触。在本研究中，我们通过分析美国居民的 ChatGPT 搜索数据的州和县级差异来描述这个新的生成性人工智能工具的知识。工具发布后的前六个月中，我们观察到在西海岸州的用户对 ChatGPT 的搜索率最高，并且在阿巴拉契亚和墨西哥湾的州的搜索率持续较低。搜索率最高的县相对更为城市化，相对拥有更高受教育水平、经济上的优势，以及更多亚洲居民，相较于其他县或美国的平均水平。在调整社会经济和人口统计因素以及行业构成的多层次模型中，教育是对生成性人工智能工具搜索率最强的正向预测因子。尽管生成性人工智能技术可能是新颖的，但是早期的采用差异似乎正在按照熟悉的数字边缘化路径发展。
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发现论文，激发创造
  • 数字人文研究中生成型人工智能工具的集体使用和评估：基于调查的结果

    数字人文学者对生成人工智能（GenAI）技术的采用、实践以及批评评估方面的研究过程进行调查，结果表明，数字人文学者对于 GenAI 在数字人文学科中的价值持不同意见，而实际使用情况在个体和研究任务上多样化。该调查分析有助于进一步研究 GenAI 对数字人文学科发展的影响。

    Apr, 2024

  • 探究生成人工智能和互联网相互作用

    本文研究探讨了生成 AI 技术中，AI 加入真实数据之后可能会产生回馈循环并导致未来模型的降级和多样性降低的情况，从而产生社会影响。同时，对于如何缓解这种回馈循环以及降低未来技术模型降级的影响也提出了相关问题。

    Jun, 2023

  • AI 的非民主化：深度学习与人工智能研究中的计算差距

    本研究通过对 57 个顶级计算机科学会议的 171394 篇论文的研究发现，自 2012 年深度学习的出现以来，大型技术公司和精英大学已经增加了在主要人工智能会议上的参与度。然后，本文通过实证证明大型公司和非精英大学之间的分歧由于计算能力或计算机设备的缺乏，这使得机器学习技术的发展在民主化方面面临阻碍和公平性问题，从而强调了民主知识生产缺乏对专业设备的访问。

    Oct, 2020

  • 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

  • 人工智能对数字教育演变的影响：OpenAI 文本生成工具的比较研究，包括 ChatGPT、Bing Chat、Bard 和 Ernie

    数字化时代，人工智能在教育领域的集成带来了变革性的改变，重新定义了教学方法、课程规划和学生参与。这篇综述论文通过对比 OpenAI 的先驱性文本生成工具，如 Bing Chat、Bard 和 Ernie，特别关注最新的 ChatGPT，深入探索了数字化教育正在快速发展的格局。论文通过将教育视为系统、过程和结果的分类法，导航了人工智能的多方面应用，从分散全球教育和个性化课程到数字化记录基于能力的结果，人工智能位于教育现代化的前沿。研究强调了 ChatGPT 在仅五天内迅速增至百万用户的重要角色，突出了它在民主化教育、促进自学能力和提升学生参与上的作用。然而，如此具有变革性的力量也可能被滥用，文本生成工具可能无意中对学术诚信提出挑战。通过对比 AI 在教育中的承诺和缺陷，本文主张 AI 工具与教育界之间的和谐协同，强调迫切需要制定道德准则、教学适应和战略合作。

    Sep, 2023

  • 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

  • 从平凡到有意义：AI 对工作动态的影响 —— 来自 ChatGPT 和 Stack Overflow 的证据

    生成 AI 如何改变编码的一个基本方面：问题解决。使用非试验性方法（差异法差异法），我们发现 ChatGPT 的发布显著减少了问题的数量，并且问题在发布后得到更好的记录。此外，我们发现剩下的问题更加复杂。这些发现不仅表明了生产力的提高，也表明了人们工作方式的根本变化，其中 AI 解决了常规问题，使人们能够专注于更复杂的任务。

    Aug, 2023

  • 人工智能聊天助手可以改善有分歧话题的对话

    本研究利用大规模实验展示了如何用人工智能工具改善有争议话题的在线对话，从而提高参与者认为自己在会话中被理解的感受和对话的质量，减少政治分歧和恶意，而不改变对话内容或人们的政策态度。

    Feb, 2023

  • 桥接数字鸿沟：视觉语言模型中社会经济因素的性能变化

    评估一个视觉语言模型（CLIP）在一个包含不同收入价值的家庭图像的地理多样数据集（Dollar Street）上的表现，发现不同收入水平的家庭间存在性能差异，穷困群体的性能普遍较低；提出了帮助解决这些问题的见解和可执行的经济层面包容性人工智能发展措施。

    Nov, 2023

  • ChatGPT 与更多：在教育领域的生成式人工智能革命

    该调查研究了生成性人工智能模型在教育领域的潜在应用和影响，并就教育环境中的实际应用、挑战和新兴趋势进行了综合和严格的评估，旨在为人工智能与教育之间的关系作出贡献。

    Nov, 2023