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博士Fabio Votta
•Votta，F.，Kruschinski，S.，Hove，M.，Helberger，N.，Dobber，T。和De Vreese，C。（2024）。谁（N'T）针对您？映射全球在线政治微观目标的使用。定量描述杂志。doi：10.51685/jqd.2024.010
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。
引用：Piasecki, S. & Morosoli, S. & Helberger, N. & Naudts, L. (2024)。人工智能生成的新闻：《人工智能法案》中的透明度条款是否满足了新闻读者的期望？互联网政策评论，13 (4)。https://doi.org/10.14763/2024.4.1810
摘要：人工智能生成的内容在人们生活中的出现越来越多，而能够有效浏览和区分此类内容的重要性与透明度有着内在联系，我们的研究重点是透明度，我们通过评估《人工智能法案》第 50 条来研究这一概念。本文呼吁采取行动，在指定《人工智能法案》的透明度要求时考虑最终用户的利益。它侧重于一个特定的用例——媒体组织在生成人工智能的帮助下制作文本。我们认为，目前的形式下，第 50 条留下了许多不确定性，并且有可能在保护自然人免受操纵或赋予他们采取保护行动的权力方面做得太少。本文结合文献和调查数据分析（基于代表荷兰人口的样本），就《人工智能法案》透明度义务的实施提出了具体的政策和监管建议。其主要目的是回答以下问题：如何协调《人工智能法案》适用于人工智能生成的数字新闻文章的透明度规定与新闻读者对操纵和赋权的看法？
已发表版本引文 (APA)：Araujo, T.、Helberger, N.、Kruikemeier, S. 和 de Vreese, CH (2020)。我们信任人工智能吗？对人工智能自动决策的看法。AI & Society，35(3)，611-623。https://doi.org/10.1007/s00146-019-00931-w
摘要 在不断增长的 (数字) 数据量和人工智能进步的推动下，当代社会的决策越来越多地被委托给自动化流程。本研究借鉴社会科学理论和关于算法欣赏和算法感知的新兴研究，探讨了个人特征与对人工智能自动决策的感知之间的关联程度，以及这些感知的边界条件，即这些感知在不同的媒体、(公共) 健康和司法背景下的差异程度。一项基于情景的全国样本调查实验 (N = 958) 的数据显示，人们总体上担心风险，对社会层面自动决策的公平性和实用性有不同的看法，总体态度受个人特征的影响。有趣的是，人工智能自动做出的决策通常被评价为与人类专家相当甚至更好。这些发现的理论和社会意义被讨论。
《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）。
人工智能治理框架
1 Marwala, T.，2022 年。缩小差距：非洲的第四次工业革命。Pan Macmillan 南非。2 Marwala, T.，2023 年。人工智能、博弈论和政治机制设计（第 41-58 页）。新加坡：Springer Nature 新加坡。3 Roberts, H.、Hine, E.、Taddeo, M. 和 Floridi, L.，2024 年。全球人工智能治理：障碍和前进的道路。国际事务，第 iiae073 页。4 Ali, AE、Venkatraj, KP、Morosoli, S.、Naudts, L.、Helberger, N. 和 Cesar, P.，2024 年。透明的人工智能披露义务：谁、什么、何时、何地、为什么、如何。arXiv preprint arXiv:2403.06823。 5 Hurwitz, E. 和 Marwala, T.，2007 年 10 月。学会虚张声势。2007 年 IEEE 系统、人与控制论国际会议（第 1188-1193 页）。 6 Markowitz, DM 和 Hancock, JT，2024 年。生成式人工智能比人类更偏向真相：核心真值默认理论原则的复制和扩展。语言与社会心理学杂志，43(2)，第 261-267 页。 7 Falco, G.、Shneiderman, B.、Badger, J.、Carrier, R.、Dahbura, A.、Danks, D.、Eling, M.、Goodloe, A.、Gupta, J.、Hart, C. 和 Jirotka, M.，2021 年。通过独立审计管理人工智能安全。自然机器智能，3（7），第 566-571 页。 8 Coeckelbergh, M.，2020 年。人工智能伦理。麻省理工学院出版社。 9 Elliott, D. 和 Soifer, E.，2022 年。人工智能技术、隐私和安全。人工智能前沿，5，第 826737 页。 10 Marwala, T.，2024 年。机制设计、行为科学和人工智能在国际关系中的应用。摩根考夫曼。 11 Verbruggen, A. 和 Laes, E.，2015 年。核电可持续性评估：国际原子能机构和政府间气候变化专门委员会框架的话语分析。环境科学与政策，51，第 170-180 页。 12 Marwala, T. 和 Mpedi, LG，2024 年。人工智能与法律。 Palgrave Mcmillan。13 Marwala, T.、Fournier-Tombs, E. 和 Stinckwich, S.，2023 年。使用合成数据训练人工智能模型：可持续发展的机遇和风险。arXiv 预印本 arXiv:2309.00652。14 Sidogi, T.、Mongwe, WT、Mbuvha, R. 和 Marwala, T.，2022 年 12 月。使用具有静态套利损失条件的生成对抗网络创建合成波动率曲面。2022 年 IEEE 计算智能研讨会系列 (SSCI)（第 1423-1429 页）。 15 Tshilidzi Marwala、Eleonore Fournier-Tombs、Serge Stinckwich，“监管跨境数据流：利用安全数据共享实现全球包容性人工智能”，联合国大学技术简报 3（东京：联合国大学，2023 年）。 16 Ebers, M. 和 Gamito, MC，2021 年。算法治理和算法治理。Springer。 17 Marwala, T.，2014 年。用于理性决策的人工智能技术。Springer。 18 Marwala, T. 和 Hurwitz, E.，2017 年。人工智能与经济理论：市场中的天网（第 1 卷）。Cham：Springer International Publishing。 19 Sasikala, P.，2012 年。云计算与电子政务：进步、机遇和挑战。国际云计算应用与计算杂志 (IJCAC), 2 (4), 第 32-52 页。20 Marwala, T., 2023. 政治中的情报、博弈论与机制设计 (第 135-155 页)。新加坡：Springer Nature 新加坡。
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