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以人为本的人工智能
硕士教育目标 以人为本的人工智能硕士课程是由四所欧洲大学（那不勒斯费德里科二世大学、都柏林理工大学、布达佩斯技术与经济大学、乌得勒支应用技术大学）协同建立的学习路径，它们共享教授人工智能基础知识及其应用的核心课程。这是一个充满活力的培训项目，其首期由欧洲项目 INEA/CEF/ICT/A2020/2267304 欧盟项目全额资助，其中学术卓越、研究和创新型公司共同努力吸引和留住人才，使该项目能够反映市场上最新的技术发展和应用。今天，人类与技术之间近乎共生的关系，以及技术的广泛使用，导致人们的注意力从人工智能的纯技术方面转向对人工智能的负责任的使用，这要求改变人工智能领域工作人员的培训方式。虽然目前人工智能领域的许多课程仍然侧重于技术方面，但我们需要一种新的方法，除了这些方面之外，还要明确关注人工智能的人性和道德方面。费德里科二世深谙这一需求，并致力于创建培训课程，例如关注人工智能技术、人工智能的社会愿景。在此背景下，以人为本的人工智能硕士课程的独特之处在于，它高度重视先进人工智能系统的实施方面，以及创造具有坚实的道德和社会意识和能力的尖端技术系统的能力。因此，学科路径与实践实施维度相结合，为计算机科学和计算机工程等内部培训路径赋予了价值，从而加强了专业形象和特定技能。该硕士课程面向具有扎实技术背景、对尖端系统感兴趣并对人文和道德层面具有强烈敏感性的毕业生。要参加该项目，需要具备良好的编程和基本统计学知识。基本入学要求概述了候选人的个人资料。进入大师级课程受两个不同标准的管制。进入培训课程的首要标准是拥有根据第 270/2004 号部长令颁发的学位或硕士学位或国外颁发的专家学位、大学文凭或学位证书或其他资格证书，根据现行立法被认定为同等。第二个标准涉及需要评估的优先头衔。这些涉及基本编程和统计知识。鉴于硕士的国际使命，学生必须满足英语语言知识要求。除了这些基本要求外，毕业生还需要能够融入和发展高度国际化和多元文化的环境。最重要的是，希望毕业生能够始终如一地致力于该课程并积极参与每门课程提供的所有活动。这对于营造和维持团队内的活跃氛围以及强大的集体创造精神至关重要。学习方法基于挑战和问题，以便让毕业生更好地应对现实世界中将要面临的环境。通过与商业界的合作，可以获得创建 AI 解决方案的最新方法和实践培训，并且始终从解决方案的设计阶段开始考虑道德方面。该硕士旨在为学生提供必要的技能、能力以及理论和实践知识，为当前和未来一代数字技术的设计、实施和使用做出贡献。具体来说：当前和未来一代数字技术的实施和使用。具体来说：当前和未来一代数字技术的实施和使用。具体来说：
探索以人为本的人工智能解释对信任和依赖的影响
透明度被广泛认为对于人工智能 (AI) 在现实世界中的负责任部署至关重要，也是建立对 AI 的信任的必要先决条件。实现透明度的方法有很多种，其中一种很有前途的尝试是以人为本的解释。然而，很少有研究关注以人为本的解释对最终用户信任的有效性。现有实证研究的比较之所以复杂，是因为信任的衡量方式不同。一些研究人员使用问卷来衡量主观信任，而另一些研究人员则衡量客观的信任相关行为，如依赖。为了弥合这些差距，我们研究了两种有前途的以人为本的事后解释——特征重要性和反事实——对信任和依赖的影响。我们在决策实验 (N = 380) 中将这两种解释与控制条件进行了比较。结果表明，以人为本的解释可以显著增加依赖性，但决策类型（提高价格还是降低价格）的影响更大。这挑战了透明度在涉及人工智能的人类决策中相对于其他因素（例如潜在的启发式和偏见）的假定重要性。我们得出结论，信任并不一定等同于依赖，并强调了适当、经过验证和商定的指标对于设计和评估以人为本的人工智能的重要性。
以人为本的计划指导文件
•建立在个人/家庭的优势，礼物，技能和贡献的基础上。•支持个人授权，并为个人/家庭提供有意义的选择，以表达偏好并做出明智的选择，以识别和实现他们的希望，目标和愿望。这也为个人提供了确定他们在治疗中不需要的东西的机会。•提供了一个框架，以提供服务，治疗和支持满足个人需求的框架，并为促进尊严，尊重，相互依存，掌握和能力的生活方式的目标和愿望尊重。•识别并建立了自然的支持和社区联系，以帮助结束隔离，脱节和剥夺权利。•支持个人/家庭与提供者/专业人士之间的相互尊重和合作关系，以承认各方的合法贡献。•在计划过程中承认并重视了一个人个性的所有要素，包括个人对文化的表达，种族，宗教，性取向和性别认同。
以人为本的设计解决人工智能中的偏见 以人为本的设计解决人工智能中的偏见
人们认识到人工智能 (AI) 具有减少医疗保健差距和不公平现象的潜力，但如果不以公平的方式实施，它也会加剧这些问题。这种观点确定了人工智能生命周期每个阶段的潜在偏见，包括数据收集、注释、机器学习模型开发、评估、部署、操作化、监控和反馈集成。为了减轻这些偏见，我们建议让一群不同的利益相关者参与进来，采用以人为本的人工智能原则。以人为本的人工智能有助于确保人工智能系统的设计和使用方式有利于患者和社会，从而减少健康差距和不公平现象。通过识别和解决人工智能生命周期每个阶段的偏见，人工智能可以在医疗保健领域发挥其潜力。
设计以人为本的人工智能系统时的要求、实践和差距
背景：工程人工智能 (AI) 软件是一个相对较新的领域，面临许多挑战、未知数和有限的经过验证的最佳实践。谷歌、微软和苹果等大公司提供了一套最新指南，以帮助工程团队构建以人为本的 AI 系统。目标：目前从业者为开发此类系统所采用的实践，尤其是在需求工程 (RE) 期间，迄今为止很少被研究和报道。方法：本文介绍了一项调查的结果，该调查旨在了解 AI 需求工程 (RE4AI) 的当前行业实践，并确定应遵循哪些以人为本的关键 AI 指南。我们的调查基于对现有行业指南、最佳实践和文献中的努力的映射。结果：我们调查了 29 名专业人士，发现大多数参与者都同意我们映射的所有以人为本的方面都应该在需求工程中得到解决。此外，我们发现大多数参与者都在使用 UML 或 Microsoft Office 来提出需求。结论：我们发现，目前使用的大多数工具都没有配备管理基于 AI 的软件的功能，而使用 UML 和 Office 可能会对捕获 AI 需求的质量造成问题。此外，指南中映射的所有以人为本的实践都应包含在 RE 中。© 2023 作者。由 Elsevier B.V. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
以人为本的人工智能软件系统需求工程框架
[背景] 近年来，用于构建软件解决方案的人工智能 (AI) 组件大幅增加。然而，这些解决方案中的许多都侧重于技术方面，而忽略了关键的以人为本的方面。[目的] 在构建基于 AI 的软件时，在需求工程 (RE) 中纳入以人为本的方面有助于实现更负责任、公正和包容的基于 AI 的软件解决方案。[方法] 在本文中，我们提出了一个基于以人为本的 AI 指南和用户调查开发的新框架，以帮助收集以人为本的基于 AI 的软件需求。我们提供了一个目录来引出这些需求，并提供了一个概念模型来直观地呈现它们。[结果] 该框架应用于案例研究，以引出和模拟提高面向虚拟现实 (VR) 用户的 360° 视频质量的需求。[结论] 我们发现，我们提出的方法有助于项目团队充分了解项目交付的以人为本的需求。此外，该框架有助于了解在基于 AI 的软件工程过程的初始阶段和后期阶段需要捕获哪些需求。
生成式人工智能工具时代以人为本的教育人工智能 Anders I. Mørch 1、Renate Andersen 2
摘要 基于机器学习、神经网络和大型语言模型的人工智能 (AI) 在过去一年中引起了极大的兴趣，并在 2022 年底 ChatGPT (GPT 3.5) 的发布中达到顶峰。教育行业一直处于动荡之中，因为知识获取、有效教学和有意义的学习体验是其基础。在下面的立场文件中，我们探讨了以人为本的人工智能 (HCAI) 如何成为教育行业在生成式人工智能 (GAI) 时代对人工智能的有用视角。然而，我们还建议利用 GAI 工具为下一代学生做好准备，以应对未来需要与人工智能工具进行知情互动的工作场所。我们认为人工智能在教育中的应用潜力巨大，这对教师和学生都有利，可以增加教育体验。然而，也存在重大挑战。例如，GAI 工具还不符合在知识构建过程中促进学生自主的学习理论（例如建构主义学习理论）。关键词 1 机构、人工智能 (AI)、教育中的人工智能、ChatGPT、教育、生成式人工智能、以人为本的人工智能、脚手架、社会文化学习
跨区域_以人为本的人工智能_LM_5ante2023_Disteso.indd
米兰大学、米兰比可卡大学和帕维亚大学推出以人为本的人工智能联合硕士学位，该学位具有高度创新和国际特色，完全以英语授课。目标目标是培养具有跨学科技能的个人，以便将人工智能应用融入其所使用的人类环境中。该课程面向来自 STEM 和人文科学、神经科学和法律领域的积极毕业生，具有良好的跨学科研究能力，以及希望再培训（从终身学习的角度）和更新技能以满足不断增长的创新需求的公共或私营公司的专业人士和员工。从广泛的共同基础出发，该课程将分为三个课程，旨在针对三种主要背景提供更具体的准备，其中对这种新专业人员的需求显得尤为迫切：A) 混合人工智能课程，用于合作的背景