- ACL涉及机器翻译土著语言的伦理考虑：赋予说话者发声权
本文探讨了在进行机器翻译低语料资源的土著语言时所带来的伦理问题，调查了当地人对于自己语言机器翻译所需的伦理考虑，并得出了深入研究所需的原生社群成员参与度关键这一结论。
- 为开发更可信赖的自主系统建议重视 RE
该论文关注了 COMPLYING WITH THE EU AI Act 准则并开发实施 AI 系统的情况，分析了不同伦理准则的文献细节、伦理 AI 框架的适用性等问题，提出了伦理 AI 的限制以及进行可靠的 AI 开发的建议
- AI 审核：反思每日 AI 系统的卡牌游戏
本文报告了一种名为 “AI 审核” 的卡牌游戏，旨在教育 K-12 学习者关于 AI 系统的伦理和社会影响，其中使用了游戏化学习方法。该游戏旨在帮助学生了解 AI 系统的伦理和社会影响，培养负责任的 AI 创业者，该游戏已经在中学和高中学生 - 优化的被忽视的规范承诺
该研究探讨了决策优化范例在现实应用中对伦理问题及损失的风险，认为优化的运用必须加入足够的背景资讯与法规规范，以避免产生偏见误差和不论效益的行动。
- 聊天 GPT 的调查: AI 生成的内容、挑战和解决方案
本文针对 AI 基模型带来的 AI 生成内容（AIGC）涉及的工作原理、安全和隐私威胁、最新解决方案、以及未来挑战等方面做出了深入调查，主要讨论了 AIGC 的架构、工作模式和关键特征、安全和隐私威胁、道德和社会影响，最后针对 AIGC 未 - 机器学习效仿您？算法教育而非训练
这篇论文认为，机器学习（ML）算法必须接受教育，因为这些算法所作的道德决定在人类社会中无处不在，有时候反而逆转了政府、非政府组织和公民社会在过去几十年中所取得的社会进步。这篇论文认为对于人工智能进行伦理决策的解决方案，关键在于教育算法（相对 - 多智能体强化学习：方法、应用、前景和挑战
本文旨在回顾多智能体强化学习的基本方法、应用场景和当前存在的问题，提出未来十年的研究方向。研究重点包括多智能体强化学习的可扩展性、非平稳性、可信性、安全性、鲁棒性、泛化性和伦理约束等方面。另外，人机交互等人文因素是实际应用中必须考虑的问题。
- 智能车辆系统中集成生成人工智能
本文旨在为研究人员和实践者提供综合指南，介绍生成式人工智能和基础模型在智能汽车背景下的现状、潜在应用和未来研究方向，讨论其在语音、音频、视觉和多模态交互等领域的应用和与伦理相关的挑战和风险，以及关键未来研究领域，包括领域适应性、对齐、多模态 - 游戏中的人工智能伦理
本文综述了应用于游戏中的人工智能的伦理问题，通过情感循环的组成部分研究了 AI 在游戏开发中所面临的伦理挑战，包括情感的伦理边界，隐私与安全游戏空间之间的权衡，以及透明度与所有权等方面的问题。并呼吁开放性对话和行动，以确保保护用户并引导开发 - 利用图像识别技术检测受精鸡蛋早期的性别
在研究中通过无侵入的方法，对鸡胚在孵化的第一周通过血管成像来进行形态分析以实现早期性别鉴定，从而消除道德问题和降低成本。
- 人工通用智能（AGI）在教育中的应用
这篇论文综述了人工通用智能在教育领域的概念、能力、以及可能性，包括设定教育目标、设计教学法、课程以及评估。此外，也讨论了 AGI 在教育中所面临的各种伦理问题，以及人工通用智能如何影响人类教育工作者。该领域的进展需要教育工作者和 AI 工程 - 探究自然语言处理中的双重用途困境
本文旨在通过调查自然语言处理（NLP）研究人员和从业者的意见来理解双重用途问题，并提出适用于 NLP 社群需求的双重用途定义。该调查揭示了大多数研究人员关注研究的潜在双重用途，但仅采取有限行动。最后，我们提出了一个可集成到现有会议伦理框架 - ChatGPT 需要 SPADE（可持续性、隐私、数字鸿沟和伦理）评估：综述
该研究探讨了 ChatGPT 这种大型语言模型的可持续性、隐私、数字鸿沟和伦理等方面的问题，建议进行 SPADE 评估，并提出一些缓解和建议，还建议政府出台 AI 政策法规。
- AI 模型卸载：方法与选择
本文介绍了一种可能有效的机器学习技术 ——model disgorgement，在确保数据道德和知识产权保护的前提下，去除训练集数据的缺陷并消除对训练模型带来的不良影响。
- ChatGPT：不仅是大规模欺骗武器，人类中心人工智能（HCAI）的伦理挑战和应对
本文探讨了使用 ChatGPT 作为生成 AI 所引起的道德问题，并基于人性化的人工智能（HCAI）框架提出了应对方法。使用 HCAI 框架来确保可靠、安全、值得信赖的人工智能，以减轻 ChatGPT 的误用或滥用，并推荐最佳使用（创意写作 - 公平人工智能研究圆桌会议 (EARR)：朝着社区决策的道路，推进负责任人工智能的发展
该研究报告介绍了我们对 “Equitable AI Research Roundtable” 的初步评估，这是一个由法律、教育、社区参与、社会正义和技术专家组成的联盟，该联盟在大型科技公司、非营利组织、非政府研究机构和大学之间进行合作。在半 - BigScience ROOTS Corpus：一个 1.6TB 的复合多语言数据集
BigScience 团队创建了 Responsible Open-science Open-collaboration Text Sources (ROOTS) 语料库，这是一个包含 59 种语言和 1.6TB 数据的语料库，用于训练 1 - 智能辅助系统伦理价值的测量
研究了如何使用一个模拟工具来分析智能辅助系统如何符合伦理规范，特别是在定位和支持老年痴呆症患者方面的表现，以提高他们的生活质量。
- 安全，负责和道德对话系统的最新进展：综述
本文提出了建立安全、负责任、适度的对话系统研究范围的新视角，包括 1) 虐待和有毒内容，2) 不公平和歧视，3) 道德和道德问题，4) 误导和隐私信息的风险。此外，从安全问题的曝光和检测的角度，回顾了评估大型模型安全性的主流方法。最后，就正 - 以人为本的负责任人工智能：当前和未来趋势
本研究聚焦于人类中心的负责任的人工智能研究，旨在开发符合人权与伦理规范、减少潜在危害的 AI，通过学术界和工业界的合作与思想共享推进该领域的未来研究趋势和发展。