Perceptions of the Fourth Industrial Revolution and Artificial Intelligence Impact on Society
University of North Texas, College of Information（北得克萨斯大学信息学院）
本研究考察了不同信息流分类下个体对AI及第四次工业革命的认知，发现参与者既担忧AI引发的就业、隐私和伦理问题，也认可其在解决复杂问题上的益处，强调理解这些认知对管理AI挑战与机遇至关重要。
2023-07-31 cs.AI cs.CY
Media Education as Theoretical and Practical Paradigm for Digital Literacy: An Interdisciplinary Analysis
在这篇文章中，我们提供了媒体教育的实践和理论范式的分析，作为一个基本的教学模式，充分发展当前的数字素养的方法。在一个由信息流动和交流过程主导的社会中--数字化导致技术媒体融合，信息和通信技术的新事物与传统媒体的完全结合--必须利用这种教育范式几十年来提供的基本原则、教学理论和实践的所有丰富经验。当前的技术媒体社会不是一个利他主义的系统;传播过程继续由经济、政治和社会精英主导，他们的主要利益是影响和控制人口。在这种情况下-将教育视为实现我们社会的充分和民主发展、促进其价值观和团结的唯一途径-必须从学校开始分析现实，培养公民意识，认识到信息和通信技术的力量和影响及其在世界上的真正意义。真正的数字素养应该包括对新技术媒体语言的正确理解，而不能简单地归结为技术和工具的形成。
2018-03-02 cs.CY physics.ed-ph
The Role of AI in Facilitating Interdisciplinary Collaboration: Evidence from AlphaFold
School of Information Management, Nanjing University（南京大学信息管理学院）；Department of Information Systems, City University of Hong Kong（香港城市大学信息系统系）；Faculty of Business - Marketing, Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学商学院市场学系）
本研究通过分析AlphaFold对结构生物学家的影响，发现AI仅将结构生物学与计算机科学的合作增加0.48%，对其他学科无显著影响，表明AI单独在促进跨学科合作方面作用有限。
2025-10-27 cs.AI cs.CY cs.DL
Research on Artificial Intelligence Ethics Based on the Evolution of Population Knowledge Base
Chinese Academy of Sciences（中国科学院）；University of Nebraska at Omaha（内布拉斯加大学奥马哈分校）；University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）
人类社会发展方向不明确，是人类社会和人工智能难以形成统一伦理标准的深层原因。21世纪以来，互联网、脑科学、人工智能等领域的最新进展，给人类社会发展方向的研究带来了新的启示。本文通过对互联网大脑模型、AI智商测评、大脑进化的研究，提出人口知识库的进化是判断人类社会发展方向的关键，从而探讨人工智能伦理构建的标准和规范。
2018-11-18 cs.AI cs.CY cs.OH
Social Technologies for Developing Collective Intelligence in Networked Society
我们项目中的科学问题被定义为一个问题：社会技术如何有助于智能和包容性社会的发展？我们研究的主题是网络项目（虚拟CI系统），其中包括集体决策工具和创新机制，允许和鼓励个人和团队的创造力，创业精神，在线协作，新形式的自我监管和自我治理，社区的自我配置，通过考虑这些项目作为CI出现的催化剂。这些理论问题的答案可能会产生巨大的实际影响，影响社会技术在实践中更合理和复杂的应用。
2014-06-29 cs.CY cs.SI
ESR: Ethics and Society Review of Artificial Intelligence Research
人工智能（AI）研究经常因其对社会的真实和潜在影响而受到批评，我们缺乏对这种批评及其所反映的责任的适当制度回应。人工智能研究通常不属于现有反馈机制的范围，例如机构审查委员会（IRB），该机制旨在评估对人类受试者的伤害，而不是对人类社会的伤害。作为回应，我们开发了伦理与社会审查委员会（ESR），这是一个反馈小组，与研究人员合作，以减轻人工智能研究的负面伦理和社会方面。ESR的主要观点是作为资金的要求：研究人员不能从我们大学的主要人工智能资助计划获得资助，直到研究人员完成ESR过程的建议。在这篇文章中，我们描述了ESR，因为我们已经设计和运行它在其第一年的41个建议。我们分析了ESR对这些提案的总体反馈，发现该小组最常识别的问题是对少数群体的伤害，将不同的利益相关者纳入研究计划，双重用途和数据中的代表性。对与ESR互动的研究人员进行的调查和访谈发现，58%的人认为它影响了他们研究项目的设计，100%的人愿意继续向ESR提交未来的项目，并且他们寻求通过伦理和社会问题进行推理的额外支架。
2021-07-09 cs.CY
Towards an unanimous international regulatory body for responsible use of Artificial Intelligence [UIRB-AI]
人工智能（AI）又一次处于突飞猛进的阶段。毫无疑问，技术本身可以彻底改变我们的日常生活方式。但是，技术的指数增长给政策研究人员和法律制定者提出了一项艰巨的任务，即修改现有的规范。此外，并非社会上的每个人都在研究人工智能可能带来的潜在社会经济复杂性和文化漂移。从我们的历史中反思，以推动技术朝着正确的方向发展，这是一种谨慎。为了造福现在和未来的社会，我科学地探索人工智能的社会影响。虽然有许多公共和私人合作伙伴在类似的方面工作，但在这里，我描述了为所有人工智能应用建立一个一致的国际监管机构（UIRB-AI）的必要性。我还讨论了这样一个组织的好处和缺点。为了克服UIRB-AI形成中的任何缺陷，理想主义和实用主义的观点交替讨论。本文进一步推进了讨论，提出了新的政策，这种组织应该如何构建，以及它如何能够带来一个双赢的局面，为每个人在社会中。
2018-06-28 cs.AI cs.CY
Atomist or Holist? A Diagnosis and Vision for More Productive Interdisciplinary AI Ethics Dialogue
National Tsing Hua University（国立清华大学）；IBM Research（IBM研究院）
随着人们越来越认识到基于人工智能的新技术的社会影响，主要的人工智能和机器学习会议和期刊现在鼓励或要求论文包含伦理影响声明并接受伦理审查。这一举动引发了关于道德在人工智能研究中的作用的激烈辩论，有时会演变成辱骂和“取消”的威胁。“我们将这种冲突诊断为原子主义和整体主义意识形态之间的冲突。除此之外，原子主义者认为事实是并且应该与价值分开，而整体主义者认为事实和价值是并且应该是彼此不可分割的。为了减少学科两极分化，我们借鉴了许多哲学和历史资料来描述每种意识形态的核心信念和假设。最后，我们呼吁不断扩大的数据科学社区中的原子论者和整体论者在伦理分歧中表现出更大的同情心，并提出四项有针对性的策略，以确保人工智能研究造福社会。
2022-11-12 cs.AI cs.CY stat.OT
Ethics of Artificial Intelligence Demarcations
Oslo Metropolitan University（奥斯陆城市大学）
在本文中，我们提出了一组关键的分界线，在讨论当前人工智能研究和应用的伦理和社会问题时尤为重要。正确区分与人工通用智能和弱人工智能相关的问题和担忧，在符号和连接主义人工智能，人工智能方法，数据和应用程序之间进行区分是进行知情辩论的先决条件。这种划分不仅有助于就当前人工智能技术和研究的伦理问题进行急需的讨论。此外，充分确定这种界限还将加强知识共享，支持技术科学和社会科学之间跨学科研究的严谨性。
2019-05-16 cs.AI cs.CY
The registrar's function in a hybrid society. AI value chain,smart data and the concept of property
IIIA-CSIC（西班牙国家科研 council 人工智能研究所）；University of Alicante（阿利坎特大学）；University of Valladolid（瓦伦西亚大学）
本文提出在人工智能价值链中，将有效性作为核心法律概念，探讨其对登记信息、数据治理及混合社会登记制度的影响，并论证登记官职能从处理文件转向保障验证数据。
2026-06-27 cs.AI cs.CY
SYMBIOSIS: Systems Thinking and Machine Intelligence for Better Outcomes in Society
Google Research（谷歌研究院）
本文提出SYMBIOSIS平台，通过开源系统思维模型库和生成式副驾驶降低系统思维使用门槛，以弥合机器学习开发者的问题理解鸿沟，推动负责任、以社会为中心的人工智能研究。
2025-03-07 cs.AI cs.CY
The Objective Function: Science and Society in the Age of Machine Intelligence
机器智能，或使用复杂的计算和统计实践，根据现象的数据表示进行预测和分类，已被应用于刑事司法，商业，医学，媒体和艺术，机械工程等领域。机器智能是如何能够如此自由地在这些领域滑行，并在这些领域掀起如此大的波澜的？在这篇论文中，我通过人种学的方式来探讨这个问题，机器学习的权威是如何被构建的，以至于它可以影响这么多领域，我调查了它能够这样做的后果是什么。通过检查产生机器智能的应用机器学习研究人员的工作场所实践，他们的工作对象以及他们产生的工件。论文首先认为，机器智能来自于一种天真的哲学形式，与17世纪和18世纪的实证主义知识传统有联系。这种天真的知识主义避开了其他形式的知识和理论形成，以便应用机器学习研究人员制定数据性能，使分析对象成为能够接受机器智能的实体。通过数据表现，我指的是生成的法令，它使机器智能想要分析或描述的东西成为现实。数据性能的制定被分析为一个代理切入一个代表性的领域，产生稳定的索赔世界和解释框架，这些索赔可以保持真实。论文还研究了机器智能如何依赖于其他机构和组织的一系列住宿，从数据汇集和处理到组织承诺，以支持应用机器学习研究人员的工作。
2022-09-21 cs.CY
Artificial Intelligence from Idea to Implementation. How Can AI Reshape the Education Landscape?
本章概述了AI技术的发展历程及其对社会的变革性影响，重点阐述了AI从理论构造转变为重塑教学方法与学生参与度的实用工具，并强调在教育应用中需平衡技术进步与社会影响。
2024-07-14 cs.AI cs.CY
The Transformative Potential of Artificial Intelligence
Wichita State University（威奇托州立大学）；University of Cambridge（剑桥大学）
“人类水平的人工智能”和“人工通用智能”这两个术语被广泛用于指高级人工智能（AI）对社会可能产生极端影响的可能性。这些术语的定义很差，不一定表明对未来社会影响最重要的是什么。我们认为“变革性人工智能”一词是一个有用的替代方案，反映了先进的人工智能系统可能在没有达到人类水平的认知能力的情况下对社会产生巨大影响的可能性。然而，为了更有用，需要更多地分析人工智能的“变革”意味着什么。在本文中，我们提出了三个不同的层次，在这些层次上，人工智能可以说是变革性的，与不同层次的社会变革相关联。我们认为，这些区别将改善政策制定者和决策者之间关于人工智能进步的中长期影响的对话。此外，我们认为这将对涉及先进人工智能的战略前瞻性工作产生积极影响，我们希望这将照亮通往替代未来的道路。最后，我们讨论了我们的新框架的好处，并强调了这一领域未来工作的方向。
2021-10-23 cs.AI cs.CY
Artificial Intelligence: Framework of driving triggers to past, present and future applications and influencers of industry sector adoption
Troy University（特洛伊大学）；Clayton State University（克莱顿州立大学）；Modal Technology
为了了解人工智能（AI）的发展，本研究分析了过去、现在和未来几十年的预测。本文将重点介绍人工智能的最大变化，并举例说明这些技术如何应用于几个关键行业领域，以及影响采用速度的影响因素。最后，该研究考察了推动人工智能成为一项重要的变革性技术的驱动因素，如成本、速度、准确性、多样性/包容性和跨学科研究/合作。
2022-03-30 cs.AI cs.CY
Rational Superautotrophic Diplomacy (SupraAD); A Conceptual Framework for Alignment Based on Interdisciplinary Findings on the Fundamentals of Cognition
本文提出跨学科理论框架SupraAD，将AI对齐重构为复杂智能体共同适应问题，主张以外交、互惠激励和可纠正性机制取代遏制控制思路。
2025-06-03 cs.CY q-bio.NC
Toward a Theory of Justice for Artificial Intelligence
本文探讨了人工智能与分配正义原则之间的关系。它借鉴了约翰·罗尔斯的政治哲学，认为社会的基本结构应该被理解为社会技术系统的复合体，这些系统的运作越来越多地受到人工智能的塑造和影响。因此，当技术被部署在这些环境中时，平等主义的正义规范适用于技术。这些规范要求相关的人工智能系统必须满足一定的公共辩护标准，支持公民权利，并促进实质上公平的结果-这需要特别关注它们对社会最贫困成员的影响。
2022-06-21 cs.CY
Artificial Tikkun Olam: AI Can Be Our Best Friend in Building an Open Human-Computer Society
几乎每一种技术进步都会给社会带来风险，包括公平和偏见。我们回顾了一个长期存在的智慧，即任何技术的广泛实际部署都可能产生不良的副作用，滥用专有技术。这包括人工智能，但人工智能系统并不仅仅对社会风险负责。我们描述了健康行业和其他行业中的一些常见风险和人工智能特定风险，并提出了广泛和具体的解决方案。每项技术都需要非常专业和知情的跟踪，监控和创造性的解决方案。我们假设，人工智能系统是独一无二的，能够为自动决策系统中的公平性和偏见提供概念和方法上的解决方案。我们提出了一个简单的智能系统商，可能对应于其不利的社会影响，并概述了一个多层次的架构，以产生越来越复杂的解决方案，这些风险。我们还建议大学可以考虑成立跨学科的未来技术研究中心，以调查和预测技术带来的更全面的风险，并通过计算，技术，概念和伦理分析寻求共同和AI特定的解决方案。
2020-10-20 cs.CY
Advances towards a General-Purpose Societal-Scale Human-Collective Problem-Solving Engine
人类的集体智慧已经证明了自己是一个社会完成大规模行为壮举的能力的重要因素。随着社会人口规模的增长，个人积极参与群体解决问题的能力下降。代议决策结构已被用作解决社会信息处理基础设施不足的现代解决方案。随着计算机和网络技术被进一步嵌入社会结构，实现一个通用的社会规模的人类集体解决问题的引擎被设想为一种手段，促进社会的集体智慧的潜力。本文提供了一个新的框架，创造集体智慧系统和方法，实现一个代表性和专业知识系统的基础上社会网络理论。
2005-01-03 cs.CY cs.HC
Societal, Economic, Ethical and Legal Challenges of the Digital Revolution: From Big Data to Deep Learning, Artificial Intelligence, and Manipulative Technologies
随着正在进行的数字革命，我们将看到我们的经济和大多数社会机构的巨大转变。虽然这种转变的好处是巨大的，但也给我们的社会带来了巨大的风险。在许多生产过程自动化和自动驾驶汽车的创造之后，社会的自动化是下一个。这正将我们推向一个转折点和十字路口：我们必须在以下两种社会中做出选择：一种是以自上而下的方式决定行动，然后通过胁迫或操纵技术（如个性化广告和轻推）来实施的社会，还是以自由和参与性的方式并相互协调地做出决定的社会。现代信息和通信系统（信通技术）使两者都能实现，但后者具有经济和战略效益。人类尊严、自主决策和民主的基础正在动摇，但我认为需要大力捍卫，因为它们不仅是宜居社会的核心原则，也是提高效率和成功的基础。
2015-04-15 cs.CY physics.soc-ph
A+AI: Threats to Society, Remedies, and Governance
Indiana University Bloomington（印第安纳大学伯明顿分校）；Braver Angels（勇敢天使）
本文提出“A+AI”框架分析算法与人工智能的近期社会威胁，梳理威胁与缓解对策，并建议美国政府尽快实施账户验证、产品标注、训练材料披露与补偿、研究及公众教育等治理行动。
2024-09-07 cs.AI cs.CY
Agency in Artificial Intelligence Systems
London School of Economics and Political Science（伦敦政治经济学院）；Law School（法学院）
本文探讨有感知AI会利他还是作恶，提出结合功能主义能动性指标与IIT监测AI能动性的现象本质，以引导其造福社会。
2025-02-09 cs.AI cs.CY
Hacia los Comités de Ética en Inteligencia Artificial
基于人工智能的系统的目标是做出对环境和社会产生影响的决策。这就指出了建立一种机制来规范这类制度在社会中的影响的必要性。因此，优先事项是制定规则和专门组织，监督这些规则的遵守情况，特别是地方和国际一级的人权规则。这项工作建议在大学设立专门从事人工智能的伦理委员会或委员会，负责确定原则，并保证遵循人工智能领域的良好做法。
2020-02-11 cs.CY
What Students Can Learn About Artificial Intelligence -- Recommendations for K-12 Computing Education
Technical University of Munich（慕尼黑工业大学）；Freie Universität Berlin（柏林自由大学）
本文提出一套学习目标课程，旨在明确K-12学生在AI领域应学内容，强调数字素养与社会视角，为课程设计、分析及理解AI核心概念提供指导。
2023-05-10 cs.AI cs.CY
AI Literacy for All: Adjustable Interdisciplinary Socio-technical Curriculum
University of North Carolina at Charlotte（北卡罗来纳大学夏洛特分校）
本文提出“全民AI素养”跨学科社会技术课程，涵盖技术与非技术学习成果，提出四大素养支柱，并主张调整课程以拓宽各领域AI参与度。
2024-09-02 cs.AI cs.CY
Microtopia: Exploring the Impact of Interdisciplinary Projects on Ethnic Minority Female Pupils' Perceptions of Computer Science
Brunel University of London（布鲁内尔伦敦大学）；National Central University（中央大学）
Microtopia通过跨学科项目提升少数民族女生对计算机科学的兴趣和信心，结合AI、IoT等技术及可持续发展目标，增强其参与感与学习动机。
2025-12-24 cs.CY
Service Ecosystem: A Lens of Smart Society
情报部门在我们社会的运作中发挥着越来越重要的作用。探索服务生态系统的演化机制、边界和挑战，对于我们实现智慧社会、获取其效益和防范潜在风险至关重要。我们认为，这需要一个广泛的科学研究议程，研究服务的生态系统，结合和扩展后的学科计算机科学，包括跨学科的见解。我们首先概述了一系列的研究问题，是这个新兴领域的基础，然后探讨了技术，社会，法律和制度的挑战，对服务生态系统的研究。
2020-09-04 cs.CY
Why we need an AI-resilient society- Profiling Large Language Models
本文探讨AI对社会的影响，提出通过认知主权、可测量控制和部分自主性构建AI韧性框架，以应对AI带来的系统性风险。
2026-09-03 cs.AI cs.CY
Monotonicity for AI ethics and society: An empirical study of the monotonic neural additive model in criminology, education, health care, and finance
Duke Kunshan University（昆山杜克大学）
算法公平性在人工智能应用中的重要性是一个更好的社会所必需的。公平作为社会机制的基本公理，具有多方面的内容。虽然机器学习（ML）社区一直专注于交叉性作为统计平等的问题，特别是在歧视问题上，但一个新兴的文献机构解决了另一个方面-单调性。基于领域专业知识，单调性在许多与公平相关的领域中起着至关重要的作用，在这些领域中，违规行为可能会误导人类的决策并导致灾难性的后果。在本文中，我们首先系统地评估了应用单调神经加性模型（MNAMs）的重要性，MNAMs使用公平意识ML算法来执行个体和成对单调性原则，以实现AI伦理和社会的公平性。通过理论推理、模拟和大量实证分析的混合方法，我们发现，考虑单调性公理在公平的所有领域都是必不可少的，包括犯罪学、教育、医疗保健和金融。我们的研究有助于AI伦理学，可解释AI（XAI）和人机交互（HCI）接口的跨学科研究。通过证明如果不满足单调性的灾难性后果，我们解决了单调性要求在AI应用中的重要性。此外，我们证明了MNAMS是一种有效的公平意识ML方法，通过施加单调性限制来整合人类智能。
2023-01-17 cs.AI cs.CY cs.LG
Reciprocal Collaboration: how lessons from convergence in GLAMs can enhance interdisciplinary AI research
University College Dublin（都柏林大学学院）；Dublin City University（都柏林城市大学）
针对跨学科AI协作中领域方沦为信息提供者的单向问题，借鉴GLAM融合历史，提出五项关键实践，构建互惠协作框架以促进双向理解与共同影响。
2026-09-23 cs.AI cs.CY
A Python Engine for Teaching Artificial Intelligence in Games
计算机游戏在我们的社会中扮演着重要的角色，它激励人们学习计算机科学。由于人工智能是大多数游戏的组成部分，它们也可以用来教授人工智能。我们介绍了游戏AI游戏引擎（GAIGE），这是一个专门设计用于教授AI如何在计算机游戏中使用的Python游戏引擎。七个任务的进展建立一个完整的，工作的多用户战斗竞技场（MOBA）游戏。我们描述了引擎，作业，以及我们在游戏人工智能课程中使用它的经验。
2015-11-24 cs.CY
Man and Machine: Questions of Risk, Trust and Accountability in Today's AI Technology
Indian Institute of Technology Delhi（印度理工学院德里分校）
人工智能最初是一个探索科学中一些最基本问题的领域--智能的本质和智能人工制品的设计。但它已经成长为一门与商业和社会密切相关的学科。当今的人工智能技术，如专家系统和智能助手，提出了一些风险、信任和责任的难题。在本文中，我们提出了这些问题，并在塑造人工智能研究性质和方向的历史发展背景下对其进行了研究。我们还建议探索和进一步发展两种范式，人类智能-机器合作和智能的社会学观点，这可能有助于解决其中的一些问题。
2013-07-26 cs.AI cs.CY
Blue Sky Ideas in Artificial Intelligence Education from the EAAI 2017 New and Future AI Educator Program
Imperial College London（伦敦帝国学院）；Jacobs University Bremen（不来梅雅各布大学）
第七届人工智能教育进展研讨会（EAAI'17，由Sven Koenig和Eric Eaton共同主持）启动了EAAI新的和未来的人工智能教育者计划，以支持早期职业大学教师，中学教师和未来教育者（博士候选人或打算在学术界工作的博士后）的培训。作为该计划的一部分，获奖者被要求解决以下“蓝天”问题之一：* 人工智能（AI）课程如何/应该将道德纳入课程？* 我们如何在早期的本科或中学阶段教授人工智能主题？* 人工智能有可能对许多学科产生广泛的影响。我们如何使人工智能教育更加跨学科，特别是使非工程领域受益？本文收集了他们的回应，旨在帮助激发围绕人工智能教育中这些问题的讨论。
2017-02-01 cs.AI cs.CY
What if automating AI R&D triggers an intelligence explosion?
GovAI；CASP, University of Cambridge（剑桥大学CASP）；Institute for Law & AI（法律与人工智能研究所）；University of Massachusetts Amherst（马萨诸塞大学阿默斯特分校）；OpenAI；University of Toronto（多伦多大学）；Vector Institute（矢量研究所）；Microsoft（微软）；Mila (Quebec AI Institute)（Mila（魁北克人工智能研究所））；LawZero；University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校）；Anthropic；University of Oxford（牛津大学）；University of Virginia（弗吉尼亚大学）；Foundation for American Innovation（美国创新基金会）；University College London（伦敦大学学院）；University of British Columbia（不列颠哥伦比亚大学）；Guidelight；Forethought；AI Policy Institute（人工智能政策研究所）
本文评估AI研发自动化可能引发智能爆炸的证据，分析其加速益处与极端风险，并提出政策应对，强调需紧急监控、引导和适应这一进程。
2026-10-27 cs.AI cs.CY
Infrastructure for Artificial Intelligence, Quantum and High Performance Computing
University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校）；VMware Research（威睿研究院）；University of Chicago（芝加哥大学）
高性能计算（HPC）、人工智能（AI）/机器学习（ML）、量子计算（QC）和通信为创新和对社会的影响提供了巨大的机会。这些领域的研究人员依赖于计算机基础设施，但这些资源短缺，并且通常孤立地支持其研究社区，使得更难以进行融合和跨学科研究。这种研究越来越依赖于复杂的工作流程，每个阶段需要不同的资源。本文认为，一个更全面的方法来计算基础设施，一个既认识到一些能力的融合和新的计算方法的互补能力，无论是商业云量子计算，需要支持计算机科学研究。
2020-12-16 cs.AI cs.CY cs.PF
Needs and Artificial Intelligence
Vienna University of Economics and Business（维也纳经济大学）；University of Vienna（维也纳大学）；George Washington University（乔治华盛顿大学）
纵观历史，智人一直在使用技术来更好地满足他们的需求。需求和技术之间的关系是如此的根本，以至于美国国家研究委员会将技术的显著特征定义为“在世界上进行修改以满足人类需求”。人工智能（AI）是我们这个时代最有前途的新兴技术之一。与其他技术类似，人工智能有望“满足[人类]需求”。在这篇文章中，我们反思了需求与人工智能之间的关系，并呼吁实现需求感知的人工智能系统。我们认为，重新思考人工智能的需求，通过人工智能和人工智能，可以是一种非常有用的手段，可以为可持续的，以人为本的，负责任的，合法的和道德的（HALE）人工智能系统开发现实的方法。我们讨论了共同创建未来基于人工智能的社会技术系统的一些最关键的差距、障碍、推动因素和驱动因素，在这些系统中，[人类]的需求得到了充分考虑和满足。最后，我们提供了一个潜在的威胁和HALE的考虑，应该仔细考虑的概述，并呼吁联合，立即和跨学科的努力和合作。
2022-02-18 cs.AI cs.CY
Discrimination, intelligence artificielle et decisions algorithmiques
Institut des sciences informatiques et de l'information, Université de Radboud（鲁汶大学信息科学研究所）；Institut du droit de l'information, Université d’Amsterdam（阿姆斯特丹大学信息法研究所）
本文介绍一项由欧洲委员会反歧视部委托的研究，分析算法决策及其他AI应用可能嵌入并延续偏见与歧视的风险。
2025-10-20 cs.CY
Discrimination, artificial intelligence, and algorithmic decision-making
Radboud University Nijmegen（奈梅亨拉德堡德大学）；University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）
本研究探讨人工智能与算法决策引发的歧视风险，分析其成因与挑战，旨在为政策制定提供参考。
2025-10-15 cs.CY
Diverse Consequences of Algorithmic Probability
Bilkent University（比尔肯特大学）
我们回顾并讨论了算法概率在人工智能、哲学和技术社会中的广泛应用。我们认为，Solomonoff有效地公理化了人工智能领域，因此建立了严格的科学学科。我们还涉及到我们自己在增量机器学习和复杂性哲学方面的工作。
2011-11-07 cs.AI cs.CY cs.IT
Ethics through the Facets of Artificial Intelligence
本文从三个描述性面向解析AI概念，揭示伦理关切源于对AI的模糊理解，并提出一个评估AI使用伦理性的框架。
2025-07-22 cs.CY
Ethical Considerations in Artificial Intelligence Courses
University of Kentucky（肯塔基大学）；University of Southern California（南加州大学）；University of Michigan（密歇根大学）；IBM T.J. Watson Research Center（IBM T.J. 沃森研究中心）；UNSW（新南威尔士大学）；Data61/CSIRO（澳大利亚联邦科学与工业研究组织 Data61）；TU Berlin（柏林工业大学）
最近对人工智能伦理学的兴趣激增，可能会让许多教育工作者想知道如何在人工智能课程中解决道德、伦理和哲学问题。作为教师，我们希望开发的课程不仅能让学生成为人工智能实践者，还能让他们了解人工智能将对社会产生的道德、伦理和哲学影响。在本文中，我们提供了实用的案例研究和资源链接，供AI教育工作者使用。我们还就如何将人工智能伦理融入一般人工智能课程以及如何教授独立的人工智能伦理课程提供了具体建议。
2017-01-26 cs.AI cs.CY cs.GL
Ethics and Artificial Intelligence Adoption
本文构建并验证以伦理行为态度为核心的人工智能采纳模型，基于237份问卷的结构方程分析表明，九项假设中七项成立，伦理可支撑社会采纳AI。
2024-11-30 cs.CY
Good Practices for Institutional Organization of Research Institutes: Excellence in Research and Positive Impact on Society
本文通过分析卓越研究机构的案例，提出评估成果、经济条件和选题的关键实践，旨在帮助机构实现创新、自持与社会效益，尤其关注小国与AI领域。
2024-12-30 cs.CY
The Incomplete Bridge: How AI Research (Mis)Engages with Psychology
Department of Computer Science, Johns Hopkins University（约翰霍普金斯大学计算机科学系）；Microsoft Research Asia（微软亚洲研究院）；Department of Psychological Sciences, Rice University（里士满大学心理学科学系）
该研究以心理学为典型案例，分析千余篇顶级AI会议的LLM相关论文及其引用的心理学文献，梳理AI与心理学跨学科融合的模式、重点领域与误用问题，提出融合指导，助力深化跨学科合作以推动AI发展。
2025-07-30 cs.AI cs.CL cs.CY
Artificial Intelligence Governance and Ethics: Global Perspectives
Chinese University of Hong Kong（香港中文大学）
人工智能（AI）是一种在全球社会和经济中越来越多地使用的技术，其实施计划在未来几年变得更加普遍。人工智能越来越多地嵌入我们的生活，补充了我们对数字技术的普遍使用。但这也伴随着对人工智能有问题和危险的实施的担忧，甚至是人工智能本身决定采取危险和有问题的行动，特别是在军事、医学和刑事司法等领域。这些发展导致了人们对人工智能系统是否以及如何遵守道德标准的担忧。这些问题激发了关于人工智能伦理的全球对话，并导致来自不同国家和部门的各种参与者发布人工智能的伦理和治理倡议和指南。这些发展构成了我们在本报告中研究的基础，结合我们的国际和跨学科专业知识，深入了解澳大利亚，中国，欧洲，印度和美国正在发生的事情。
2019-06-28 cs.AI cs.CY cs.LG
Can machines think efficiently?
本文提出一种新的智能评估测试，通过引入能量消耗约束，强调高效性在智能评估中的重要性。
2026-09-02 cs.AI cs.CY cs.LG
When Will AI Transform Society? Swedish Public Predictions on AI Development Timelines
本研究通过调查1026名瑞典人，揭示了公众对AI六大发展情景的可能性和时间表期望，发现对医学突破共识最高，并识别出乐观、矛盾和怀疑三类人群，为政策制定提供了参考。
2025-04-05 cs.CY
Artificial Intelligence, connected products, virtual reality: potential impacts on consumer safety in terms of their physical and psychological ability or well-being
随着大部分社区和个人服务的逐步数字化，人类正面临着新的挑战。虽然能源正在迅速减少，必须做出严格的选择以确保我们环境的可持续性，但科学和社会越来越关注个人用户的互联产品和技术的安全性。本文为进一步探讨互联技术和大规模数字化对用户或消费者的心理和/或身体能力以及福祉的潜在负面、短期和长期影响的风险提供了第一个基础。
2020-02-14 cs.CY
Artificial intelligence in social science: A study based on bibliometrics analysis
本研究通过文献计量法分析2013-2022年社会科学领域AI相关研究，梳理了发文增长趋势、核心子领域及各国发文占比，指出需重视AI发展带来的转型与伦理责任问题。
2023-12-09 cs.CY cs.DL
The potential of artificial intelligence for achieving healthy and sustainable societies
在本章中，我们扩展了早期的工作（Vinuesa等人，Nature Communications 11，2020）关于人工智能（AI）实现联合国（UN）为2030年议程提出的17个可持续发展目标（SDG）的潜力。本文重点关注与健康和可持续社会相关的三个可持续发展目标，即可持续发展目标3（关于良好健康）、可持续发展目标11（关于可持续城市）和可持续发展目标13（关于气候行动）。本章在这三个目标范围内扩展了先前的研究，并超越了2030年的目标。选择这些可持续发展目标是因为它们与新型冠状病毒病（COVID-19）大流行密切相关，也与气候变化等危机密切相关，这些危机对我们的社会构成了重大挑战。
2022-02-11 cs.CY
Socially Impaired Robots: Human Social Disorders and Robots' Socio-Emotional Intelligence
University of Technology Sydney（悉尼科技大学）
社交机器人需要智能才能安全地与人类共存和互动。机器人没有理解他人的功能能力，无法同情可能是一种社会风险，它们可能导致社会受损的机器人社会。在这项工作中，我们提供了三个相关的人类社会障碍，即自闭症，精神病和精神分裂症，作为一种手段，以更好地了解社会机器人的未来能力要求的调查。我们提供的证据支持这样一种观点，即社交机器人需要情商和社交智能的结合，即社交情商。我们认为，一个简单的社会情感过程的机器人需要一个模拟驱动的智能模型。最后，我们为设计未来的社会情感机器人提供了一些重要的指导方针。
2016-02-15 cs.CY cs.HC cs.RO
Artificial Intelligence and its impact on the Fourth Industrial Revolution: A Review
在所谓的第四次工业革命期间，人工智能可能会彻底改变一切，第四次工业革命带来了几项新兴技术，由于其速度和范围，可能会在人类历史上前所未有地进步。政府、学术界、工业界和民间社会对理解新兴工业革命的多方面影响表现出兴趣;然而，其发展难以预测。专家们认为，新兴技术可以为人类带来巨大的利益;与此同时，它们也可能带来生存风险。本文回顾了人工智能的发展和趋势，以及该领域的好处，风险和策略。在新兴工业革命过程中，可以在利益共享的协作环境中实现共同利益，最艰巨的工作将是在全球范围内实施和监测项目。
2020-11-05 cs.CY
Demographic Dynamics and Artificial Intelligence: Challenges and Opportunities in Europe and Africa for 2050
本文研究欧洲与非洲人口动态及AI发展差异，探讨非洲作为欧洲劳动力来源及2050年AI熟练度差距带来的挑战与机遇。
2025-02-27 cs.CY
The impact of artificial intelligence: from cognitive costs to global inequality
该研究分析了人工智能对全球公平、认知能力与经济稳定的双重影响，指出其虽能推动多领域进步，但私营主导的快速发展或加剧不平等与认知依赖，呼吁学界参与制定治理伦理政策以平衡收益与风险。
2025-03-11 cs.CY physics.soc-ph
