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摘要 本文提倡一种儿童与人工智能（7-11岁年龄段）互动的解释模型，其中儿童与人工智能（AI）系统互动的理想目的是儿童的成长。本文认为具有机器学习组件的AI系统在与儿童互动时具有递归元素。他们可以从与儿童的接触中学习，并结合互动数据，而不仅仅是以前的编程数据。鉴于成长的目的和AI的这种递归元素，本文主张在人工智能（AI）伦理和负责任的AI话语中区分对偏见的解释。将偏见解释为偏好并区分积极（支持多样性）偏见和消极（歧视性）偏见是必要的，因为这将有助于儿童健康的心理和道德发展。以人为本的人工智能话语主张通过关注人类的目的和机器为人类的目的来协调人类的能力和机器的能力。通过数据保护、人工智能法律和某些价值敏感的设计框架来减轻负面偏见的强调表明，机器为人类的目的优先于人类的目的。这些自上而下的框架通常将机器的目的缩小到不造成伤害，而忽略了自下而上的观点和儿童的发展需求。因此，应用儿童与人工智能互动的成长模型，结合从人工智能介导的负面偏见中学习并放大正面偏见，将对儿童的发展和以儿童为中心的人工智能创新产生积极影响。因此，本文探讨了：在儿童与人工智能的互动中，减轻负面偏见和放大正面偏见会带来哪些挑战，以及成长模型如何解决这些问题？为了回答这个问题，本文建议在开放的人工智能共创空间中应用成长模型，这些空间是与儿童一起的，也是为儿童而设的。在这样的空间中，人机和人与人的价值协调方法可以集体应用，这样儿童可以 (1) 对人工智能介导的负面偏见对自己和他人的影响变得敏感； (2) 使儿童能够适应并灌输自上而下的多样性和非歧视价值观及其含义； (3) 执行儿童的身份权利和不歧视权利； (4) 引导儿童培养包容性思维； (5) 通过儿童自下而上的观点为自上而下的规范人工智能框架提供信息； (6) 为以儿童为中心的人工智能的设计标准做出贡献。在儿童参与的人工智能共创空间中，在成长模式下应用此类方法，可以实现负责任的年轻人与以儿童为中心的人工智能系统之间的包容性共同进化。
儿童与人工智能互动的增长模型案例
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