- 信息仪式：与灯共生的后人类体验
采用表演性的后人类主义视角，利用诸如 “Entanglement HCI” 的方法，本文提出了一种新颖的综合 AI 系统 “Message Ritual”，该系统通过机器生成的诗歌鼓励人们重新审视记忆，实现人机界限的模糊，串联家庭成员的对话 - 负责任人工智能模式目录：多义性文献综述
本文提供了一种基于多声学文献综述 (Multivocal Literature Review，MLR) 结果的负责任 AI 模式目录，该目录系统地提供了适用于 AI 系统利益相关者的模式，以确保开发的 AI 系统在整个治理和工程生命周期内负 - ICML利用显著性图向终端用户解释低质量心电图的应用研究
本文介绍了一个旨在发展使用 AI 系统实时标记和解释医学图像低质量的系统，以及旨在了解使用 AI 系统利益相关者的解释需求和纵向用户研究设计，以研究 XAI 方法对端用户的影响的方法。
- 完美信息提取：在斗地主中的压倒优势
PerfectDou 是一个基于 actor-critic 框架和 perfect information distillation 技术的 DouDizhu AI 系统，采用近端策略优化和广义优势估计以并行训练的方式训练。实验证明 Per - PrivPAS：实时隐私保护人工智能系统及应用伦理
介绍了一个名为 PrivPAS 的实时隐私保护人工智能系统，该系统能够鉴定敏感内容，并识别和定位可访问性标志，以及对残障人士进行分类。该软件不占用过多的内存，适用于资源受限设备，并在面部匿名数据上训练而成，拥有高 mAP（89.5％）和 F - EMNLPProject Debater APIs: AI 大挑战的分解
2019 年发布的人工智能系统 Project Debater 能够就复杂主题与人类专家进行辩论，其核心 NLP 服务、论点挖掘分析能力和重要内容摘要等 API 具备良好的性能，其中 Key Point Analysis 更是一项新技术，能 - AAAI针对表格式数据的对抗性攻击：应用于欺诈检测和非平衡数据
本文介绍了一种新颖的方法，用于修改和调整最先进的算法以处理不平衡的表格数据，以应对欺诈检测方面的安全挑战，实验结果表明，所提出的修改导致了攻击成功率的提高，并获得的对人类来说不那么易察觉的对抗性示例。
- 缓解校准误差估计中的偏差
研究 AI 系统在决策中的可靠性，提出了一种新的校准误差评估方法，并分析了常见神经结构的同类输出，提出基于等质量分组的估计器可以降低偏差，提出两种可靠的校准误差估算器，并观察到重新校准方法的有效性和模型渐进失真检测的提高。
- 少样本自然语言处理的元学习综述
本文旨在为小样本自然语言处理元学习领域提供更清晰的定义、进展总结和一些常见的数据集，通过在具有丰富注释的各种任务上训练模型，实现在只有少量标记示例的情况下解决新任务的目标。
- 一种基于视觉的 COVID-19 社交距离和关键密度检测系统
我们提出了一个基于人工智能的实时社交距离检测和警告系统，考虑到四个重要的伦理因素。该系统使用单目相机和基于深度学习的实时对象检测器来测量社交距离，并在检测到违规时发出非侵入性的音频视觉警告信号，这个系统的实验表明有良好的广泛性和性能表现。
- 公平上下文多臂赌博机：理论与实验
本研究介绍一种带有公平性约束条件的多臂赌博算法，使用关于用户和任务的上下文信息进行决策制定，以展示公平的决策结果
- AAAI多智能体环境决策解释的人工智能
介绍了在多智能体环境下，通过提供解释来增加用户满意度的重要性，提出了一个新的研究方向 xMASE，并回顾了现有的技术水平和为提高用户满意度而生成解释的算法。
- 层次化视觉语言表示的多任务学习
该研究提出了一种多任务学习的方法，将来自各种不同数据集的任务共享视觉语言表示。结果表明该方法在图像字幕检索、视觉问答和视觉定位方面比先前的单任务学习方法表现更好，同时通过可视化注意力图分析了学习到的分层表示。
- 利用先验网络进行预测不确定性估计
该研究提出了一种名为 Prior Networks（PNs）的框架来模型化分类任务中的数据和分布不确定性，并在 MNIST 数据集上实现了对 OOD 样本的识别和误分类的检测，与之前的方法相比，PNs 具有更好的表现。
- 自动化双效原则
该研究使用一阶模态逻辑，将双效原则正式化，并构建了一个 “双效层”，该层可以用于验证人工智能系统是否符合双效原则，还可以用于构建符合双效原则的自主系统。
- 衡量人工智能系统在儿童口语智商测试上的表现
通过将智力测验翻译为 ConceptNet 4 输入，该研究使用自然语言处理工具和短 Python 程序评估了 ConceptNet 4 AI 系统的语言智商，结果显示它与 4 岁儿童接近，但低于 5 至 7 岁儿童，这也是在心理测量人工智