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本文对信息系统和创新相关期刊中的人工智能 (AI) 进行了分析，以确定人工智能文献中的当前问题和知识储备、研究方法、框架、分析水平和概念方法。通过这样做，本文旨在确定可以指导未来调查的研究空白。分析使用了 2020 年至 2023 年共 85 篇同行评审文章。研究结果表明，现有文献偏向于技术问题的普遍性，并强调对其他主题（例如上下文知识共同创造问题、概念化和应用领域）的关注度相对较低。虽然人工智能的技术问题越来越多，但确定的三个安全问题领域是数据安全、模型安全和网络安全。此外，审查发现，当代人工智能不断推动计算能力的边界以应对日益复杂的决策挑战，它在两个主要方面与早期迭代有所不同，这两个方面对组织在处理人工智能潜力方面的学习有重大影响：自主性和可学习性。本研究通过深入了解当前问题、研究方法、分析水平和概念方法以及人工智能框架，为人工智能研究做出了贡献，有助于确定未来研究的研究差距。
人工智能研究 - CGSpace
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