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已发布版本的引文（APA）：Helberger, N., & Diakopoulos, N. (2023)。《欧洲人工智能法案》及其对媒体和新闻业人工智能研究的重要性。《数字新闻》，11(9)，1751-1760。https://doi.org/10.1080/21670811.2022.2082505
保护基本权利以及以人为本、合乎道德和负责任地使用人工智能 (AI) 技术是欧洲人工智能战略的核心目标，其目标不亚于“带头制定新的雄心勃勃的全球规范”（欧盟委员会 2021 年）。与之前的《通用数据保护条例》一样，《人工智能法案》草案有望为欧洲内部和外部围绕“负责任的人工智能”的辩论定下新基调。这是全球首次尝试突破日益不透明的私人和公共道德准则丛林，以制定具有约束力的监管标准，明确负责任和以人为本的人工智能的确切含义。《人工智能法案》草案不仅与人工智能的潜在生产者和用户有关，而且与越来越多的学者群体有关，他们对人工智能的规范含义感兴趣，并希望找到方法让“负责任地使用”人工智能的概念变得有意义。学者在通过自己的见解为新兴的人工智能政策提供信息以及研究政策实施后的后果方面发挥着重要作用。因此，本评论的主要目标是探讨《人工智能法案》草案对媒体和新闻业的相关性，并鼓励媒体学者界进一步参与该法规的潜在影响。
证据状态：算法透明度
算法系统不透明的原因有很多。根据 Burrell (2016) 的说法，不透明可能是故意的，为了保护知识产权、贸易或国家机密，为了遵守法律标准，或者为了避免以某种方式玩弄系统或侵犯其他权利，例如隐私权。它们也可能因为技术文盲或缺乏如何阅读算法系统底层代码的专业知识而变得不透明。根据 Burrell 的说法，算法也可能因为复杂度或高维性与人类尺度推理之间的不匹配而本质上不透明。无论出于何种原因，算法越来越难以捉摸和不透明，导致多个声音呼吁关注算法日益增长的力量以及追究其责任的必要性（Diakopoulos，2014，2015；Pasquale，2015）。
AI-PRESS：由大语言模型启动的多代理新闻生成和反馈模拟系统
和内容生产的效率（Simon，2024），包括新闻工作室和期刊出版商在内的越来越多的社论办公室正在利用LLM来提高其工作管道期间的效率和有效性（Whang，2024），通过发布应用指南或建议使用LLMS（Miller等。，2023; Victor等。，2023; Hamm等。，2024）。虽然LLM可以以秒为单位生成新闻稿，但生成内容的质量尚不满足记者。我们进行了进一步的研究，并揭示了三个主要的挑战，需要解决，以将LLM的完全集成到新闻业中。llms在起草新闻稿方面缺乏专业精神。它们具有与新闻规范和价值观冲突的重大局限性（Nishal and Diakopoulos，2024）。此外，LLM在产生长文本时可能会遇到“幻觉”问题。这在新闻界尤其有问题，这需要高准确性和可信赖性（Desrochers等人，2024），如图1（a）所示。llms在复杂的新闻环境中做出道德判断时表现出局限性。依赖 -
ChatGPT、LaMDA 和围绕交流式 AI 的炒作
作为媒体和传播研究人员，我们不想忽视这些警告，也不想陷入夸张的言论中。尽管如此，ChatGPT、LaMDA 和 Luminous 等通信技术需要得到认真对待，因为它们真正代表了通信自动化的新一步——尽管如此，这一过程仍将持续下去，并开启了大量进一步的讨论。例如，社交媒体平台上的机器人和算法个性化在传播虚假新闻和仇恨言论方面所扮演的角色引发了热烈的学术讨论（即 Lazer 等人，2018 年）。亚马逊 Alexa、谷歌助手、微软 Cortana 或苹果 Siri 等系统已经存在近十年，迫使我们质疑我们对人类交流和代理的思考（即 Guzman，2015 年）。关于新闻制作（即 Thurman 等人，2019 年）、监控资本主义（即 Zuboff，2019 年）和数据殖民主义（即 Couldry & Mejías，2019 年）的讨论中进一步探讨了自动化问题。原则上，通信自动化的历史比最近的公开讨论可能暗示的要长得多，并且可以影响社会生活的各个领域。然而，在社会交流方面，它尤其重要，新闻业就是个很好的例子。在这里，传播自动化起着双重作用：从内部来看，例如，由于内容的自动化制作和分发，新闻工作实践发生了变化（Carlson，2018 年；Diakopoulos，2019 年）；从外部来看，以这种方式创建的内容成为公开讨论的一部分（Graefe & Bohlken，2020 年；Volcic & Andrejevic，2023 年）。这些例子表明，自动化通信系统已成为我们媒体环境的一部分，并因此以特定的方式应用于公共话语、新闻、政治和教育等各种社会领域。这一发展带来了巨大的挑战（Fortunati & Edwards，2020）：从经验上讲，就如何研究自动化通信而言；从理论上讲，代理、媒体和通信的基本概念发生了巨大变化。在本文中，我们想更详细地定义通信自动化作为一个研究领域。我们的主要论点是，如果我们要全面处理与通信自动化相关的媒体环境转型，
《人工智能法案》和通用人工智能：规划前进的道路
1 研讨会于 2023 年 7 月在阿姆斯特丹大学举行。更全面的建议版本将在即将发表的文章中发表。我们感谢各位参与者在研讨会期间和之后的宝贵意见（参加研讨会并不等于认可下文列出的所有建议）：Bettina Berendt 博士（柏林工业大学互联网与社会教授）、Ian Brown 博士（里约热内卢热图利奥·瓦尔加斯基金会法学院技术与社会中心客座教授、顾问）、Nick Diakopoulos 博士（西北大学传播学和计算机科学教授（特聘））、Tim de Jonge（拉德堡德大学博士候选人）、Christina Elmer（多特蒙德大学数字新闻/数据新闻教授）、Natali Helberger 博士（阿姆斯特丹大学杰出法学与数字技术大学教授）、Clara Helming（AlgorithmWatch 高级政策与宣传经理）、Karolina Iwańska（欧洲非营利组织中心数字公民空间顾问）法）、Frauke Kreuter 博士（慕尼黑大学统计与数据科学教授）、Laurens Naudts 博士（阿姆斯特丹大学法学博士后研究员）、Liliane Obrecht（巴塞尔大学法学博士生）、des 博士。 Angela Müller（AlgorithmWatch 政策与宣传主管）、Estelle Pannatier（AlgorithmWatch CH 政策与宣传经理）、Stanislaw Piasecki 博士（阿姆斯特丹大学法学博士后研究员）、João Quintais 博士（阿姆斯特丹大学信息法助理教授）、Matthias Spielkamp（AlgorithmWatch 创始人兼执行董事）、Daniel Oberski 博士（乌得勒支大学健康数据科学教授）、Ot van Daalen 博士（律师；阿姆斯特丹大学信息法讲师和研究员）、Kilian Vieth-Ditlmann（AlgorithmWatch 政策与宣传副团队负责人）、Sophie Weerts 博士（洛桑大学公法副教授）、Frederik Zuiderveen Borgesius 博士（拉德堡德大学 ICT 和法律教授）。此外，我们感谢以下专家对研讨会成果的宝贵书面反馈：Nikolett Aszódi（AlgorithmWatch 政策与宣传经理）、Paul Keller（Open Future 政策总监）和 Alex Tarkowski（Open Future 战略总监）。
Mandi Cai 和 Sachita Nishal。2023 年。新闻业人工智能素养的动机、目标和途径。在 CHI '23 人工智能研讨会上
[1] Stuart Allan。2011 年。《引言：数字时代的科学新闻》。《新闻学》12，7（2011 年 10 月），771–777。https://doi.org/10.1177/1464884911412688 [2] Josh Anderson 和 Anthony Dudo。2023 年。《来自战壕的观点：与记者关于报道科学新闻的访谈》。《科学传播》（2023 年 1 月），107554702211491。https://doi.org/10.1177/10755470221149156 [3] Aviv Barnoy 和 Zvi Reich。2019 年。验证的时间、原因、方式和结果。新闻研究 20, 16 (2019 年 12 月)，2312–2330。https://doi.org/10.1080/1461670X.2019.1593881 出版商：Routledge _eprint：https://doi.org/10.1080/1461670X.2019.1593881。[4] Emily Bender 和 Chirag Shah。2022 年。无所不知的机器是一种幻想。https://iai.tv/articles/all-knowing-machines-are-a-fantasy-auid-2334 [5] Emily M. Bender。2022 年。《华盛顿邮报》对 ChatGPT 的炒作。 https://medium.com/@emilymenonbender/chatgpt-hype-in-the-washington-post- c4e1355ed31b [6] Emily M. Bender。2022 年。纽约时报杂志上的 AI 文章：抵制留下深刻印象的冲动。https://medium.com/@emilymenonbender/on-nyt-magazine- on-ai-resist-the-urge-to-be-impressed-3d92fd9a0edd [7] Emily M. Bender、Timnit Gebru、Angelina McMillan-Major 和 Shmargaret Shmitchell。2021 年。论随机鹦鹉的危险：语言模型会太大吗？。在 2021 年 ACM 公平、问责和透明度会议论文集上。ACM，加拿大虚拟活动，610–623。 https://doi.org/10.1145/3442188.3445922 [8] Deborah Blum。2021 年。科学新闻事业发展。《科学》372，6540（2021 年 4 月）。https://doi.org/10.1126/science.abj0434 [9] Joshua A. Braun 和 Jessica L. Eklund。2019 年。假新闻，真钱：广告技术平台、利润驱动的骗局和新闻业务。《数字新闻》7，1（2019 年 1 月），1-21。https://doi.org/10.1080/21670811.2018.1556314 [10] J Scott Brennen、Philip N Howard 和 Rasmus Kleis Nielsen。 2018. 行业主导的辩论：英国媒体如何报道人工智能。（2018 年）。[11] Michael Brüggemann、Ines Lörcher 和 Stefanie Walter。2020. 后常态科学传播：探索科学与新闻业模糊的界限。科学传播杂志 19, 3 (2020 年 6 月)。https://doi.org/10.22323/2.19030202 [12] Madalina Busuioc。2021. 负责任的人工智能：让算法承担责任。公共管理评论 81, 5 (2021)。https://doi.org/10.1111/puar.13293 [13] Tania Cerquitelli、Daniele Quercia 和 Frank Pasquale（编辑）。2017. 大数据和小数据的透明数据挖掘。大数据研究，第 1 卷。 32. Springer International Publishing，Cham。https://doi.org/10.1007/978-3-319-54024-5 [14] Mark Deuze 和 Charlie Beckett。2022 年。想象力、算法和新闻：培养新闻业的人工智能素养。数字新闻 10，10（2022 年 11 月），1913-1918 年。https://doi.org/10.1080/21670811.2022.2119152 [15] Nicholas Diakopoulos。2015 年。算法问责制。数字新闻 3，3（2015 年 5 月）。https://doi.org/10.1080/21670811.2014.976411 [16] Nicholas Diakopoulos，Daniel Trielli 和 Grace Lee。2021 年。通过半自动化新闻发现工具理解和支持新闻实践。ACM 人机交互论文集 5，CSCW2（2021 年 10 月），1-30。https://doi.org/10.1145/3479550 [17] Wolfgang Donsbach。2012 年。记者的角色认知。《国际传播百科全书》，Wolfgang Donsbach（编辑）。John Wiley & Sons, Ltd，英国奇切斯特，wbiecj010.pub2。https://doi.org/10.1002/9781405186407.wbiecj010.pub2 [18] Sharon Dunwoody。2021 年。科学新闻：数字时代的前景。摘自《劳特利奇公共科学技术传播手册》（第 3 版）。劳特利奇。[19] David Freeman Engstrom、Daniel E. Ho、Catherine M. Sharkey 和 Mariano-Florentino Cuéllar。2020 年。算法政府：联邦行政机构中的人工智能。技术报告。美国行政会议。https://www.ssrn.com/abstract=3551505 [20] Declan Fahy 和 Matthew Nisbet。2011 年。在线科学记者：角色转变和新兴实践。新闻学 12，7（2011 年 10 月）。https://doi.org/10.1177/1464884911412697 [21] Batya Friedman、Peter Kahn 和 Alan Borning。2002 年。价值敏感设计：理论与方法。华盛顿大学技术报告 2 (2002)，第 12 页。出版商：Citeseer。[22] Oscar H. Gandy。1980 年。健康信息：补贴新闻。媒体、文化与社会 2，2（1980 年 4 月）。https://doi.org/10.1177/016344378000200201 [23] Tony Harcup 和 Deirdre O'Neill。2017 年。什么是新闻？：重新审视新闻价值（再次）。新闻研究 18，12（2017 年 12 月），1470–1488。 https://doi.org/10.1080/1461670X.2016.1150193 [24] Ziwei Ji、Nayeon Lee、Rita Frieske、Tizheng Yu、Dan Su、Yan Xu、Etsuko Ishii、Yejin Bang、Andrea Madotto 和 Pascale Fung。 2022.自然语言生成中的幻觉调查。计算。调查（2022 年 11 月）。 https://doi.org/10.1145/3571730 [25] Bronwyn Jones、Rhianne Jones 和 Ewa Luger。 2022.人工智能“无处不在”：解决公共服务新闻中的人工智能清晰度问题。数字新闻 10, 10（2022 年 11 月），1731–1755。 https://doi.org/10.1080/21670811.2022.2145328 [26] Sayash Kapoor 和 Arvind Narayanan。2022 年。人工智能新闻业需要警惕的 18 个陷阱。https://aisnakeoil.substack.com/p/eighteen-pitfalls-to-beware-of-in [27] Percy Liang、Rishi Bommasani、Kathleen Creel 和 Rob Reich。2022 年。现在是制定发布基础模型的社区规范的时候了。https://hai.stanford.edu/news/time-now-develop-community-norms-release-foundation-modelsJohn Wiley & Sons, Ltd，英国奇切斯特，wbiecj010.pub2。https://doi.org/10.1002/9781405186407.wbiecj010.pub2 [18] Sharon Dunwoody。2021 年。科学新闻：数字时代的前景。载于《劳特利奇科学技术公共传播手册》（第 3 版）。劳特利奇。[19] David Freeman Engstrom、Daniel E. Ho、Catherine M. Sharkey 和 Mariano-Florentino Cuéllar。2020 年。算法政府：联邦行政机构中的人工智能。技术报告。美国行政会议。https://www.ssrn.com/abstract=3551505 [20] Declan Fahy 和 Matthew Nisbet。2011 年。在线科学记者：角色转变和新兴实践。新闻学 12，7 (2011 年 10 月)。https://doi.org/10.1177/1464884911412697 [21] Batya Friedman、Peter Kahn 和 Alan Borning。2002 年。价值敏感设计：理论与方法。华盛顿大学技术报告 2 (2002)，12。出版商：Citeseer。[22] Oscar H. Gandy。1980 年。健康信息：补贴新闻。媒体、文化与社会 2，2 (1980 年 4 月)。https://doi.org/10.1177/016344378000200201 [23] Tony Harcup 和 Deirdre O'Neill。2017 年。什么是新闻？：重新审视新闻价值（再次）。新闻研究 18, 12（2017 年 12 月），1470–1488。 https://doi.org/10.1080/1461670X.2016.1150193 [24] Ziwei Ji、Nayeon Lee、Rita Frieske、Tizheng Yu、Dan Su、Yan Xu、Etsuko Ishii、Yejin Bang、Andrea Madotto 和 Pascale Fung。 2022.自然语言生成中的幻觉调查。计算。调查（2022 年 11 月）。 https://doi.org/10.1145/3571730 [25] Bronwyn Jones、Rhianne Jones 和 Ewa Luger。 2022.人工智能“无处不在”：解决公共服务新闻中的人工智能清晰度问题。数字新闻 10，10（2022 年 11 月），1731–1755 年。https://doi.org/10.1080/21670811.2022.2145328 [26] Sayash Kapoor 和 Arvind Narayanan。2022 年。人工智能新闻业需要警惕的 18 个陷阱。https://aisnakeoil.substack.com/p/eighteen-pitfalls-to-beware-of-in [27] Percy Liang、Rishi Bommasani、Kathleen Creel 和 Rob Reich。2022 年。现在是制定发布基础模型的社区规范的时候了。https://hai.stanford.edu/news/time-now-develop-community-norms-release-foundation-modelsJohn Wiley & Sons, Ltd，英国奇切斯特，wbiecj010.pub2。https://doi.org/10.1002/9781405186407.wbiecj010.pub2 [18] Sharon Dunwoody。2021 年。科学新闻：数字时代的前景。载于《劳特利奇科学技术公共传播手册》（第 3 版）。劳特利奇。[19] David Freeman Engstrom、Daniel E. Ho、Catherine M. Sharkey 和 Mariano-Florentino Cuéllar。2020 年。算法政府：联邦行政机构中的人工智能。技术报告。美国行政会议。https://www.ssrn.com/abstract=3551505 [20] Declan Fahy 和 Matthew Nisbet。2011 年。在线科学记者：角色转变和新兴实践。新闻学 12，7 (2011 年 10 月)。https://doi.org/10.1177/1464884911412697 [21] Batya Friedman、Peter Kahn 和 Alan Borning。2002 年。价值敏感设计：理论与方法。华盛顿大学技术报告 2 (2002)，12。出版商：Citeseer。[22] Oscar H. Gandy。1980 年。健康信息：补贴新闻。媒体、文化与社会 2，2 (1980 年 4 月)。https://doi.org/10.1177/016344378000200201 [23] Tony Harcup 和 Deirdre O'Neill。2017 年。什么是新闻？：重新审视新闻价值（再次）。新闻研究 18, 12（2017 年 12 月），1470–1488。 https://doi.org/10.1080/1461670X.2016.1150193 [24] Ziwei Ji、Nayeon Lee、Rita Frieske、Tizheng Yu、Dan Su、Yan Xu、Etsuko Ishii、Yejin Bang、Andrea Madotto 和 Pascale Fung。 2022.自然语言生成中的幻觉调查。计算。调查（2022 年 11 月）。 https://doi.org/10.1145/3571730 [25] Bronwyn Jones、Rhianne Jones 和 Ewa Luger。 2022.人工智能“无处不在”：解决公共服务新闻中的人工智能清晰度问题。数字新闻 10，10 (2022 年 11 月)，1731–1755 年。https://doi.org/10.1080/21670811.2022.2145328 [26] Sayash Kapoor 和 Arvind Narayanan。2022 年。人工智能新闻业需要警惕的 18 个陷阱。https://aisnakeoil.substack.com/p/eighteen-pitfalls-to-beware-of-in [27] Percy Liang、Rishi Bommasani、Kathleen Creel 和 Rob Reich。2022 年。现在是制定发布基础模型的社区规范的时候了。https://hai.stanford.edu/news/time-now-develop-community-norms-release-foundation-models和 Alan Borning。2002 年。价值敏感设计：理论与方法。华盛顿大学技术报告 2（2002 年），12。出版商：Citeseer。[22] Oscar H. Gandy。1980 年。健康信息：补贴新闻。媒体、文化与社会 2，2（1980 年 4 月）。https://doi.org/10.1177/016344378000200201 [23] Tony Harcup 和 Deirdre O'Neill。2017 年。什么是新闻？：重新审视新闻价值观（再次）。新闻研究 18，12（2017 年 12 月），1470–1488。 https://doi.org/10.1080/1461670X.2016.1150193 [24] Ziwei Ji、Nayeon Lee、Rita Frieske、Tizheng Yu、Dan Su、Yan Xu、Etsuko Ishii、Yejin Bang、Andrea Madotto 和 Pascale Fung。 2022.自然语言生成中的幻觉调查。计算。调查（2022 年 11 月）。 https://doi.org/10.1145/3571730 [25] Bronwyn Jones、Rhianne Jones 和 Ewa Luger。 2022.人工智能“无处不在”：解决公共服务新闻中的人工智能清晰度问题。数字新闻 10, 10（2022 年 11 月），1731–1755。 https://doi.org/10.1080/21670811.2022.2145328 [26] Sayash Kapoor 和 Arvind Narayanan。2022 年。人工智能新闻业需要警惕的 18 个陷阱。https://aisnakeoil.substack.com/p/eighteen-pitfalls-to-beware-of-in [27] Percy Liang、Rishi Bommasani、Kathleen Creel 和 Rob Reich。2022 年。现在是制定发布基础模型的社区规范的时候了。https://hai.stanford.edu/news/time-now-develop-community-norms-release-foundation-models和 Alan Borning。2002 年。价值敏感设计：理论与方法。华盛顿大学技术报告 2（2002 年），12。出版商：Citeseer。[22] Oscar H. Gandy。1980 年。健康信息：补贴新闻。媒体、文化与社会 2，2（1980 年 4 月）。https://doi.org/10.1177/016344378000200201 [23] Tony Harcup 和 Deirdre O'Neill。2017 年。什么是新闻？：重新审视新闻价值观（再次）。新闻研究 18，12（2017 年 12 月），1470–1488。 https://doi.org/10.1080/1461670X.2016.1150193 [24] Ziwei Ji、Nayeon Lee、Rita Frieske、Tizheng Yu、Dan Su、Yan Xu、Etsuko Ishii、Yejin Bang、Andrea Madotto 和 Pascale Fung。 2022.自然语言生成中的幻觉调查。计算。调查（2022 年 11 月）。 https://doi.org/10.1145/3571730 [25] Bronwyn Jones、Rhianne Jones 和 Ewa Luger。 2022.人工智能“无处不在”：解决公共服务新闻中的人工智能清晰度问题。数字新闻 10, 10（2022 年 11 月），1731–1755。 https://doi.org/10.1080/21670811.2022.2145328 [26] Sayash Kapoor 和 Arvind Narayanan。2022 年。人工智能新闻业需要警惕的 18 个陷阱。https://aisnakeoil.substack.com/p/eighteen-pitfalls-to-beware-of-in [27] Percy Liang、Rishi Bommasani、Kathleen Creel 和 Rob Reich。2022 年。现在是制定发布基础模型的社区规范的时候了。https://hai.stanford.edu/news/time-now-develop-community-norms-release-foundation-models
透明的人工智能披露义务：谁、什么、何时、何地、为什么、如何
[4] Abeba Birhane、William Isaac、Vinodkumar Prabhakaran、Mark Diaz、Madeleine Clare Elish、Iason Gabriel 和 Shakir Mohammed。 2022.权力归人民？参与式人工智能的机遇与挑战。算法、机制和优化中的公平与访问（美国弗吉尼亚州阿灵顿）（EAAMO '22）。美国计算机协会，纽约，纽约州，美国，第 6 篇文章，8 页。 https://doi.org/10.1145/3551624.3555290 [5] Rishi Bommasani、Drew A. Hudson、Ehsan Adeli、Russ Altman、Simran Arora、Sydney von Arx、Michael S. Bernstein、Jeannette Bohg、Anthony Bosselut 等人。 2021. 论基础模式的机遇与风险。 arXiv 预印本 arXiv:2108.07258(2021)。 https://crfm.stanford.edu/assets/report.pdf [6] Zalan Borsos、Raphael Marinier、Damien Vincent、Eugene Kharitonov、Oliver Pietquin、Matt Sharifi、Oliver Teboul、David Grangier、Marco Tagliasacchi 和 Neil Zeghidour。 2022.AudioLM：一种用于音频生成的语言建模方法。 arXiv:2209.03143 [cs.SD] [7] 马修·伯特尔 (Matthew Burtell) 和托马斯·伍德赛德 (Thomas Woodside)。 2023.人工智能影响力：人工智能驱动的说服分析。 http://arxiv.org/abs/2303.08721 arXiv:2303.08721 [cs]。 [8] C2PA。 2024. 引入官方内容凭证图标 - C2PA — c2pa.org。 https://c2pa.org/post/contentcredentials/。 [访问日期：2024 年 1 月 17 日]。 [9] 维多利亚·克拉克、弗吉尼亚·布劳恩和尼基·海菲尔德。 2015.主题分析。定性心理学：研究方法实用指南 222，2015 (2015)，248。[10] Joshua Cloudy、Jaime Banks、Nicholas David Bowman。 2023. The Str(AI)ght Scoop：人工智能线索减少对敌对媒体偏见的看法。数字新闻 11，9（2023 年 10 月），1577–1596。 https://doi.org/10.1080/21670811.2021.1969974 [11] 谷歌DeepMind。 2024.合成器ID。 https://deepmind.google/technologies/synthid/。访问日期：2024-1-1 [12] Upol Ehsan 和 Mark O. Riedl。 2020.以人为本的可解释人工智能：走向反思性社会技术方法。在 HCI International 2020 - 最新论文：多模态性和智能中，Constantine Stephanidis、Masaaki Kurosu、Helmut Degen 和 Lauren Reinerman-Jones（编辑）。 Springer International Publishing，Cham，449-466。 [13] Passant Elagroudy、Jie Li、Kaisa Vanänen、Paul Lukowicz、Hiroshi Ishii、Wendy Mackay、Elizabeth Churchill、Anicia Peters、Antti Oulasvirta、Rui Prada、Alexandra Diening、Giulia Barbareschi、Agnes Gruenerbl、Midori Kawaguchi、Abdallah El Ali、Fiona Draxler、Robin Welsch 和 Albrecht dt。 2024 年 CHI 计算机系统人为因素会议（美国夏威夷檀香山）（CHI '24 EA）的扩展摘要 https://doi.org/10.31234/osf.io/v4mfz [14] Ziv Epstein、Mengying C Fang、Antonio A Arechar 和 David G Rand。1996。价值敏感设计。互动 3、6（1996 年 12 月）、16–23。 https://doi.org/10.1145/242485.242493 [16] Ozlem Ozmen Garibay、Brent Winslow、Salvatore Andolina、Margherita Antona、Anja Bodenschatz、Constantinos Coursaris、Gregory Falco、Stephen M. Fiore、Ivan Garibay、Keri Grieman、John C. Havens、Marina Jirotka、 Hernisa Kacorri、Waldemar Karwowski、Joe Kider、Joseph Konstan、Sean Koon、Monica Lopez-Gonzalez、Iliana Maifeld-Carucci、Sean McGregor、Gavriel Salvendy、Ben Shneiderman、Constantine Stephanidis、Christina Strobel、Carolyn Ten Holter 和 Wei Xu。 2023. 以人为本的六大人工智能挑战。国际人机交互杂志 39，3 (2023)，391–437。https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2153320 arXiv：https://doi.org/10.1080/10447318.2022.2153320 [17] Colin M. Gray、Cristiana Santos、Nataliia Bielova、Michael Toth 和 Damian Clifford。2021. 黑暗模式和同意横幅的法律要求：互动批评视角。在 Proc. CHI '21 中。ACM，日本横滨，1-18。 https://doi.org/10.1145/3411764.3445779 [18] Matthew Groh、Aruna Sankaranarayanan、Nikhil Singh、Dong Young Kim、Andrew Lippman 和 Rosalind Picard。2023 年。人类对文字记录、音频和视频中的政治言论 Deepfakes 的检测。arXiv:2202.12883 [cs.HC] [19] Philipp Hacker、Andreas Engel 和 Marco Mauer。2023 年。监管 ChatGPT 和其他大型生成式 AI 模型。在 2023 年 ACM 公平、问责和透明度会议论文集（美国伊利诺伊州芝加哥）（FAccT '23）中。计算机协会，美国纽约州纽约，1112-1123。 https://doi.org/10.1145/3593013.3594067 [20] Geoff Hart。1996 年。“五个 W”：受众分析新任务的旧工具。技术交流 43，2（1996 年），139-145。http：//www.jstor.org/stable/43088033 [21] Natali Helberger 和 Nicholas Diakopoulos。2023 年。ChatGPT 和 AI 法案。Internet Pol. Rev. 12，1（2023 年 2 月）。[22] Jonathan Ho、William Chan、Chitwan Saharia、Jay Whang、Ruiqi Gao、Alexey Gritsenko、Diederik P Kingma、Ben Poole、Mohammad Norouzi、David J Fleet 等人。2022 年。Imagen 视频：使用扩散模型生成高清视频。 arXiv:2210.02303 [cs.CV] [23] Mohammad Hosseini、David B Resnik 和 Kristi Holmes。2023 年。在撰写学术手稿时披露使用人工智能工具的伦理问题。研究伦理 19，4 (2023)，449–465。https://doi.org/10.1177/17470161231180449 arXiv：https://doi.org/10.1177/17470161231180449 [24] Nanna Inie、Jeanette Falk 和 Steve Tanimoto。2023 年。设计参与式人工智能：创意专业人士对生成式人工智能的担忧和期望。在 2023 年 CHI 计算系统人为因素会议的扩展摘要中。1–8。 [25] Chenyan Jia、Alexander Boltz、Angie Zhang、Anqing Chen 和 Min Kyung Lee。2022 年。理解算法标签与社区标签对超党派错误信息感知准确性的影响。Proc. ACM Hum.-Comput. Interact。6，CSCW2，第 371 条（2022 年 11 月），27 页。https://doi.org/10.1145/3555096 [26] 贾长江、蔡岩、余元德和谢天浩。2016 年。5W+1H 模式：系统映射研究视角及云软件测试案例研究。系统与软件杂志 116（2016 年），206-219。https://doi.org/10.1016/j.jss.2015.01.058 [27] Michael H. Kernis 和 Brian M. Goldman。2006 年。真实性的多组分概念化：理论与研究。实验社会心理学进展。第 38 卷。爱思唯尔，283-357。 https://doi.org/10.1016/S0065-2601(06)38006-9