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HICS 2025 Minitrack简介
使用数字跟踪数据（Berente，Seidel＆Safadi，2019; Miranda等，2022）在分析生态系统和平台中一直是这个Minitrack系列中的主要作案操作（Basole，2020; Russell，Russell，Rothe，Rothe和＆Huhtamäki，2021）。在维持经验精神的同时，手稿随着时间的流逝而变得较少。相反，所有公认的手稿都试图为平台和生态系统中特定参与者或机制进行持续的理论对话做出贡献。这说明了该领域日益增长的概念成熟度 - 管理信息系统作为朝着理论贡献推动的领域的制度影响。近年来，新的分类法和系统文献综述为这种成熟而举例说明了。尽管成熟度越来越高，但核心概念，平台和生态系统没有和谐使用。虽然概念清晰度和和谐使用可以帮助建立平台和生态系统上的累积研究传统，但目前对概念的开放性仍然邀请
20241021 人工智能迷你课程简介
本迷你课程采用整体方法研究人工智能 (AI)，整合技术、社会、经济和道德视角。从技术上讲，随着生成式人工智能和硬件的突破，人工智能正在迅速发展，为各个领域带来了机遇和挑战 (Apostolopoulos、Tzani 和 Aznaouridis，2023 年)。从社会经济角度看，人工智能正在改变农业等行业，促进人机协作，推动经济增长和创新 (Ren、Deng 和 Joshi，2023 年)。社会计算还通过提供基本数据在人工智能的发展中发挥着关键作用 (Li 和 Joshi，2012 年)。人工智能融入日常生活引发了道德问题，例如解决算法偏见和确保价值敏感的设计。
可解释人工智能 (XAI) 迷你课程简介
在第一篇论文“使用大型语言模型的人工智能体推理综述”中，作者为 XAI 应对快速发展的大型语言模型的可解释性挑战做出了贡献。人工智能体中大型语言模型的日益复杂和使用凸显了研究其推理能力的必要性。作者通过他们的论文旨在了解大型语言模型如何很好地支持对人工智能体有用的各种推理形式。为此，他们使用 PRISMA 和滚雪球法进行了系统的文献综述。他们在 82 篇论文中映射了推理主张和大型语言模型能力。本文的研究结果揭示了推理主张与用于验证它们的测试之间的不匹配，研究存在重大差距，尤其是在道德推理方面。
人工智能与数字歧视迷你课程简介
使用基于大型语言模型 (LLM) 的人工智能也引发了潜在的伦理问题，例如 ChatGPT，这款虚拟人工智能聊天机器人由初创公司 OpenAI 于 2022 年 11 月首次亮相，推出仅两个月后，月活跃用户就达到 1 亿。沃顿商学院的 Christian Terwiesch 教授发现，ChatGPT 可以通过典型的沃顿商学院 MBA 核心课程的期末考试 [8]，这引发了一场关于在教育中使用人工智能的伦理影响的全国性讨论。虽然一些教育工作者和学者对 ChatGPT 可能被滥用于作弊和抄袭敲响了警钟，但从法律行业到旅游行业的行业从业者都在试验 ChatGPT，并讨论人工智能对业务和工作未来的影响 [9]。本质上，大型语言模型是一种在大量文本上进行训练的深度学习算法。数据中遗留的偏见可能导致数字歧视的出现，尤其是当各种基于 LLM 的模型都是基于不同模式（例如图像、视频等）的数据进行训练时。此外，在某些情况下，缺乏对数据收集、模型训练和使用的监督和监管也可能存在问题和不道德。鉴于人工智能聊天机器人的快速发展和渗透，我们必须调查人工智能的道德和不道德使用之间的界限，以及 LLM 应用程序使用中潜在的数字歧视。
HICSS-58医学人工智能简介
医学中的人工智能（AI）改变了全球医疗保健，诊断，治疗计划和患者护理（Topol，2019年）。这个HICSS Minitrack旨在探索AI在医学中的作用，特别关注大规模利用深度学习技术，生成算法和智能代理所需的基础设施。我们邀请了对医疗保健中AI框架和系统的开发，部署和评估的贡献，包括但不限于：患者护理，个性化医学，医学成像分析以及自动化的临床决策支持系统的预测分析。
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