XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemEmpa
指导咨询草案 - 用于治疗慢性心力衰竭的empagliflozin，保留或轻度减少射血分数，第1页，共25页
该文件已准备好与利益相关者进行咨询。它总结了已考虑的证据和观点，并规定了委员会提出的建议。尼斯邀请利益相关者的评论对此评估和公众。该文件应与证据一起阅读（请参阅委员会论文）。
营销互动中的人工同理心：沟通人与人之间的桥梁
摘要 人工智能 (AI) 继续改变着企业与客户之间的互动。然而，目前的人工智能营销代理往往被认为是冷漠和无情的，无法很好地替代人际互动。针对这一问题，本文认为，人工同理心需要成为下一代人工智能营销应用中的一个重要设计考虑因素。我们借鉴不同学科的研究，开发了一个系统框架，将人工同理心融入到人工智能营销互动中。我们详细阐述了人工同理心的关键组成部分以及如何在人工智能营销代理中实现每个组成部分。我们进一步阐明和测试了人工同理心如何通过弥合人工智能与人类在情感和社交客户体验方面的差距来为客户和企业创造价值。认识到人工同理心可能并不总是可取或相关的，我们确定了人工同理心创造价值的要求，并推断出人工同理心不必要的情况，在某些情况下甚至是有害的。
同理心差距：为什么人工智能可以预测行为但不能评估可信度
摘要 在之前的工作中，我们试图描述“值得信赖的人工智能”（Varshney 2022，Knowles 等人。2022）。在这项工作中，我们研究了似乎对我们的（人类）可信度做出判断的人工智能系统的案例，并探究了在何种条件下我们可以信任人工智能系统适当地信任我们。我们认为，无法接受他人的观点（以下称为“同理心缺陷”）既可以解释也可以证明我们对人工智能的不信任，因为人工智能的任务是预测人类（不）可信度的可能性。例子包括使用人工智能来预测假释和保释资格、学术诚信和信誉。人类希望确保对我们的可信度的判断基于对我们的理由和独特情况的某种程度的同理心理解。人工智能无法采纳我们的主观观点，这使我们对人工智能系统对人类可信度的评估的信任产生怀疑。
同情游戏大师：虚拟现实如何为那些被视为创造虚拟现实的人创造同情
Roquet, Paul (2020) 预印本“对游戏大师的同理心：虚拟现实如何为那些被视为创造虚拟现实的人创造同理心。”《视觉文化杂志》19.1：65-80 最终版本可在 https://journals.sagepub.com/doi/full/10.1177/1470412920906260 上找到
虚拟角色设计及其促进同理心的潜力...
尽管有重大的技术创新和突破性，但现代教育的主要障碍之一是，许多学生和老师继续发现这是没有灵感的。全球COVID-19引起的临时变化使在线教育以及许多新方法和进一步的研究更加吸收。仍然，老师报告说，许多学生未能努力参加在线课程。学生分心且缺乏专注，与物理教室中的传统出勤相比，他们的学习成就急剧下降（Guo，2020； Serhan，2020）。根据Weldon等人的说法。（2021），在线教育的主要问题是对技术的可访问性和教育材料的质量。Papanastasiou等。（2019）认为沉浸式技术可以改善长期记忆力保留，内容理解，协作技能，学习者之间的个体差异以及失败的课堂整合。沉浸式技术可以迅速促进学生的21世纪学习技能（例如，沟通，协作，批判性思维和创造力），因为它们有可能以自由，灵活和弱智的方式以虚拟对象和虚拟环境的形式表现，创造，操纵，导航和与虚拟对象和虚拟环境进行互动。本文首先在第1章中介绍了研究问题，中心概念和论文概述。他们能够与全世界的其他人以及非玩家角色（NPC）互动，这些角色是人工智能的代理人，能够在虚拟学习环境中模拟类似人类的智力，并刺激其交流，协作和社交技能。受到洞察力的启发，即虚拟角色可能会受到学生的同情和容易接受的洞察力，该论文的一般研究问题旨在解释虚拟角色在视觉上有效地设计的手段，以支持沉浸式技术中的沟通和协作技能。
咨询要求的要求（RFE）...
委员会应参考COM 2中提供的咨询公司的信息评估商业投标。通过达到最低合格分数（如上所述的70％点），所有竞标者的商业投标只能由委员会开放。委员会将平均在“咨询总资源成本”（按COM 2）中获得所有费率，并为每个职位执行价格发现。各种资源发现的平均利率（按COM 2）应接受为咨询的投标费率。为了创建一个小组，其他技术资格的投标人必须与咨询公司的投标率相匹配。与咨询招标率相匹配的所有技术合格的投标人均应宣布为顾问的资格。
SensAI+Expanse 通过人工智能代理预测人类在特定情境中的情绪价变化以产生同理心
预测（F 1 = 0.91）具有高效的能源使用，并且可以使用特征重要性检查进行解释。此外，人工智能代理对人类人口统计数据保持中立，同时能够揭示个人特质。因此，这项研究的贡献包括有证据的结果，这些证据仅限于可用的人口和数据样本，表明某些年龄范围与性别组合之间存在行为差异。主要贡献是一个用于研究人类情绪价在情境中变化的新平台。该系统可以补充和取代（最终）传统的长列表自我评估问卷。SensAI + Expanse 平台贡献了几个部分，例如能够适应和学习以高性能预测情绪价状态的移动设备应用程序（SensAI），云计算（云）服务（SensAI Expanse）具有面向 AutoML 的随时可用的分析和处理模块。此外，智能手机传感为持续、非侵入性和个性化的健康检查做出了贡献。在未来，发展
近视自行车和打招呼：与近视患者共情的游戏
近视是一种常见的视力问题，患者能清楚看清近处的物体，但看远处的物体却模糊不清 [29]。近视是由于眼球形状导致光线弯曲（折射）不正确，使图像聚焦在视网膜前方而不是视网膜上 [29]。一般来说，低度近视小于 3.0 屈光度（<-3.0 D），中度近视小于 6.0 屈光度（-3.0 D 至 -6.0 D），高度近视通常大于 6.0 屈光度（>-6.0 D）。近视是全世界最常见的眼部问题之一。例如，中国约有 6 亿居民患有近视 [53]，美国有 4% 的人口患有高度近视 [41]。对于非近视人群来说，通常很难体会不同程度的近视，因此，很难感受到近视患者的痛苦和不适[4]。我们认为，缺乏对近视人群的同理心可能会导致在为近视人群设计产品时考虑不周，并无意中造成可访问性问题。最近，虚拟现实（VR）游戏作为一种以非评判性但引人入胜和有趣的方式培养同理心的媒介显示出巨大的潜力[39]。VR 可以为玩家提供具象的第一人称视角，通过使用虚拟环境来体验不同严重程度的近视[2]。与手机或显示器上的传统显示不同，VR 为用户提供了深度体验，在这种不存在的场景中带来最多的基于视觉而非触觉的反馈[26]，这对患者体验的同理心有益，有利于情景模拟和沉浸式体验。
共情伦理人工智能的哲学规范...
摘要 — 为了构建一个符合道德规范的人工智能 (AI)，必须克服两个复杂问题。首先，人类对于什么是道德规范、什么是不道德规范并没有一致的看法。其次，当代人工智能和机器学习方法往往是生硬的工具，要么在预定规则的范围内寻找解决方案，要么模仿行为。符合道德规范的人工智能必须能够推断潜规则、解释细微差别和背景、拥有并能够推断意图，不仅解释其行为，还解释其意图。使用行动主义、符号学、感知符号系统和符号涌现，我们指定一个代理，它不仅可以学习符号之间的任意关系，还可以学习它们在其感觉运动系统的感知状态方面的含义。随后，它可以学习句子的含义，并根据自己的经验推断他人的意图。它具有可塑性意图，因为符号的含义会随着它的学习而改变，并且它的意图以符号形式表示为目标。这样，它可以学习一个概念，即人类群体中大多数人最有可能认为是合乎道德的，然后可以将其用作目标。抽象符号的含义使用原始的多模态感觉运动刺激的感知符号来表达，作为最弱的（与奥卡姆剃刀原则一致）必要和充分概念，从显性定义中学到的内涵定义，从中可以获得所有道德决策的外延定义或类别。因为这些抽象符号对于情况和响应都是相同的，所以在执行或观察动作时使用相同的符号。这类似于人脑中的镜像神经元。镜像符号可以让代理产生同理心，因为它自己的经历与符号相关联，而符号也与另一个代理体验该符号所代表的事物的观察相关联。
听到富有表现力的生物信号会引起同情
旨在引发同理心的界面为 HCI 提供了实现重要亲社会成果的机会。最近的研究表明，感知富有表现力的生物信号可以促进情感理解和与他人的联系，但这项工作主要局限于视觉方法。我们提出，听到这些信号也会引起同理心，并通过听见心跳来检验这一假设。在一项基于实验室的受试者研究中，参与者（N = 27）在不同心跳条件下完成了一项情绪识别任务。我们发现，听到心跳会改变参与者的情感视角，并提高他们报告的“感受他人感受”的能力。从这些结果来看，我们认为听觉心跳非常适合作为一种共情干预，并且由于其音乐和非视觉性质，可能对某些群体和使用环境特别有用。这项工作为共情听觉界面建立了基线，并提供了一种评估未来设计效果的方法。