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引用本文：Alan Bond、Dirk Cilliers、Francois Retief、Reece Alberts、Claudine Roos 和 Jurie Moolman（2024 年 3 月 5 日）：使用人工智能聊天机器人批判性地审查关于人工智能在环境影响评估、影响评估和项目评估中的应用的科学文献，DOI：10.1080/14615517.2024.2320591
摘要 人们对人工智能 (AI) 在环境影响评估 (EIA) 中可能发挥的作用存在相当大的不确定性，包括在研究中。AI 大型语言模型 (LLM) 聊天机器人有可能提高 EIA 研究的效率，但它们的输出可能会引起担忧。本文探讨了使用 LLM 聊天机器人进行关于 AI 在 EIA 中的使用的文献批判性审查可以节省的潜在时间。使用 ChatGPT 和 Elicit 的组合，审查了文献以确定与在 EIA 中使用 AI 相关的 12 个关键问题，本文从最初构思到准备仅用了三天半的时间。开发了一个协议来帮助研究人员对通过 Elicit（或其他机器学习工具）提供的证据进行事实核查，这是本研究的一个新成果。使用三位同行评审员的评论可以更客观地反思 LLM 聊天机器人得出的输出的可信度、节省时间的适当性以及在这种背景下应用 LLM 聊天机器人所需的未来研究。
具有复杂性道德原则的 iBlastoid RAD 方法
Ankeny、Munsie 和 Leach (2022) 为 iBlastoids 提出的反思、预期和审议 (RAD) 方法虽然很有价值，但需要一个锚点来确保其方法的每个过程都已充分进行。否则，反思、预期和审议可能会偏离航向或过早结束。我们建议将 RAD 方法锚定到复杂性的道德原则上；(当前或潜在的) 类器官实体在本体论和认识论上越复杂，就越需要对该实体进行道德考量。基于 Preiser 和 Cilliers (2010) 的观点，类器官实体的复杂性可以有两个关键要素；类器官实体的特征和功能（本体论复杂性），以及我们目前对类器官实体的理解的功能（认识论复杂性）。这些复杂程度越高，RAD 方法就越需要关注这些要素——以免我们忽略潜在的道德显著特征、功能或知识。例如，对于肠道类器官，反思、预期和审议可能不需要像对于脑类器官、iBlastoids 或多细胞工程化生命系统 (M-CELS) 那样强大 (Sample 等人，2019)。这至少部分是因为脑类器官、iBlastoids 或 M-CELS 等类器官实体的复杂程度超过了肠道类器官。此外，它们的复杂特征和功能中有一些元素可能被视为道德显著的。因此，RAD 流程需要更多时间和精力来解决这些特征、功能和目前的理解。负责任的研究创新 (RRI) 框架的先前迭代将重点放在更好地
跨免疫在流行动力学中的长期和短期影响
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