机构名称：
¥ 1.0
该研讨会旨在建立一个围绕新兴人类协同进化领域（HAIC）建立一个多学科研究界，以了解从连续和长期的人类互动中出现的反馈回路。随着AI系统已经变得越来越普遍，并且在较长时期内已经存在于社会中，来自不同领域和方法论的学者开始着重于海克及其对系统建筑，人类反馈，调节和其他领域的重要性（例如Damiano＆Dumouchel，2018; j arvel e等。，2023; Matsubara等。，2023; Donati，2021年； Zhao等。，2024）。通过这个研讨会，我们希望为该研究议程奠定合作基础。为了实现这一目标，我们将组织来自学术界和行业的专家谈判，动态小组讨论，主动的突破性会议和网络机会，借鉴我们多样化的经验，组织了在ML，NLP，HCI和相关领域的领先会议上组织相关研讨会。跨越包括算法，推荐系统和大型语言模型（LLMS）在内的各种领域，该研讨会挑战了AI的传统观点，仅作为通过人类提供的信号改善的工具（Anthis等人，2024; Chang等。，2024; Kulkarni＆Rodd，2020年； Mehrabi等。，2021; Chang等。，2023; Meimandi等。，2023）;取而代之的是，它还将调查人类如何改变其行为，决策过程和认知框架，以应对与AI的长期互动以及如何响应人为随着时间的变化而开发AI系统（Gabriel等人（Gabriel等）（Gabriel等人），2024）。，2024; Subramonyam等。，2024; Wu等。，2023; Zhao等。对HAIC的研究需要超越AI基准的典型性能指标，从而探索了多个分析。从低水平的角度来看，海克可以随着双向学习过程的重塑行为而随着时间的流逝而随着时间的流逝而发生的HAIC（Liu等人，2024a; Maples等。，2024; Mozannar等。，2023; Reuel等。，2024b）。此共同进化也出现在建模层面：随着“金”网刻度训练数据集被已经生成的输出，新的行为和风险污染了（Gerstgrasser等人。，2024; Shumailov等。，2024）。从高级的角度来看，它可能涉及许多人的长期互动（Ge等人，2024;刘等。，2024c）和AI代理（Park等人，2023; Wu等。，2023年）及其对社会机构的影响，例如医疗保健（Bica等人，2021; Grote＆Keeling，2022年； Vaidyam等。，2019年），教育（Roll＆Wylie，2016; Yang等人，2013，2015），运输（Keeling等人，2019年； Keeling，2020；刘等。，2022，2023）和刑事司法（Jacobs＆Wallach，2021; Marx等人，2020）。这种多学科的多层次方法反映在研究问题，主题和专家小组成员和演讲者的选择中。开放问题我们将讨论和辩论包括：
建议：ICLR 2025人类协同进化研讨会
主要关键词
相关文件推荐
