通过开放式提示，我们发现模型产生的文本在描绘边缘群体的身份时存在错误、隐含和刻板印象的问题，这些问题可能导致心理伤害和认知能力下降。

Apr, 2024

在 AI-as-a-Service（AIaaS）背景下，我们对社会伤害的研究现状进行批判性总结，重点关注其影响，并提出开放性研究问题，以定义未来的研究方向。

Mar, 2024

本文对语言生成模型潜在威胁与社会危害进行了调查研究，提供了探查与缓解风险和伤害的实用方法，旨在为大型语言模型研究人员和从业者提供实用指南。

Oct, 2022

本文旨在帮助构建与大规模语言模型相关的风险场景。我们总结了 LMs 可能面临的各种风险，如歧视、错误信息、自动化等，并提出了应对方法和未来研究方向。

Dec, 2021

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

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

通过分析大学教师对人工智能语言模型的经验和态度，本研究填补了文献中对人工智能在教育中的应用以及其对教学和学习的潜在影响的研究空白。该研究调查了高等教育中语言模型和生成式人工智能工具的意识水平、整体态度以及影响这些态度的因素。研究结果显示，教育工作者对这些工具的认识程度逐渐增加，总体上持积极态度。教学风格与对生成式人工智能的态度之间没有相关性。最后，相较于其他领域的教育工作者，计算机科学教育工作者对生成式人工智能工具在技术上的理解更有信心，对其持更加积极的态度，但在检测人工智能生成作品的能力上并不更有信心。

Mar, 2024

本研究通过系统调查、基于文本挖掘的全球和国家指南、独立研究以及八十所大学层面的指导，提供了对教育中生成式人工智能（GAI）和大型语言模型（LLMs）的机会和挑战进行细致的理解。研究强调了在这些技术的整合过程中平衡方法的重要性，以 harness 利用其技术优势的同时，考虑伦理问题，并确保公平的获取和教育结果。最后，本文提出了促进负责任创新和道德实践，指导将 GAI 和 LLMs 整合到学术中的建议。

May, 2024

这篇论文讨论了生成型人工智能（GenAI）和大型语言模型（LLMs）的潜在滥用风险和社会影响，并提出了应对挑战和准备的思考。

Oct, 2023

本文介绍了人工智能（AI）领域中的基础和大型语言模型（LLMs）等技术的限制和风险，并且警告使用这些技术会带来的伤害。

Jul, 2023