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草稿Parua Bay餐饮计划
•通过改善人行道连接和人行道质量以供访问性来提高巴鲁阿湾村庄的步行性。•改善了旺格雷（WhangāreiHeads）公路的行人，骑自行车者和车辆的道路安全。•主张改善旺雷（Whangārei）负责人公共交通（BUS）服务，以更好地将居民与Whangārei的就业，教育，医疗保健中心和其他服务联系起来。•提供新的或改善关键目的地（例如Onerahi和McLeod's Bay）之间现有的步行和骑自行车基础设施。•改善寻路到Parua湾和网关标牌的关键区域。•通过城市设计提高连接性和步行性，以提高巴鲁阿湾村庄的安全性和对安全性的看法。•增强和提升了巴鲁阿湾村庄的街景，以促进运动，安全和交流。
2025 年研究与创新的新兴前沿
主题负责人：Steven Peretti，ENG/CBET 项目总监 Steven Zehnder，ENG/CBET 项目总监 • Jason Borenstein，SBE/OAD 项目总监 • Dwight Kravitz，SBE/BCS 项目总监 • Edda Thiels，BIO/IOS 项目总监 • Kenneth Whang，CISE/IIS 项目总监 • Stephanie Gage，CISE/CCF 项目总监 • Jordan Berg，ENG/CMMI 项目总监 • Krastan Blagoev，MPS/PHY 项目总监 • Vishal Sharma，CISE/CNS 项目总监 • Alias Smith，ENG/EFMA 项目总监
草稿Waipu放置计划
•通过改善人行道连接和人行道质量以供访问性来提高Waipu村的步行性。•改善了韦普（Waipu）的主要动脉和收藏家道路的行人，骑自行车者和车辆的道路安全性。•主张改善Bream Bay公共交通（BUS）服务，以更好地将居民与Ruakākā，Marsden Point/One Tree Point和Whangārei的就业，教育，医疗保健中心和其他服务联系起来。•在Ruakākā，Waipu村，Waipu Cove和Langs Beach之间提供新的或改善现有的步行和骑自行车基础设施。•改进Waipu和网关入口处的关键区域。•通过城市设计提高连接性和步行性，以提高怀浦村对安全性的安全性和看法。•增强和提升Waipu乡村街景，以促进运动，安全和交流。
迈向负责任的人工智能生成内容之路
于 2022 年 8 月。作为 OpenAI 的竞争对手，谷歌提出了两种可以生成逼真图像的文本转图像模型：基于扩散的模型 Imagen [Saharia et al。，2022a] 和 Pathways 自回归文本转图像模型 (Parti) [Yu et al。，2022]。除了文本转图像任务外，扩散模型还广泛用于图像转图像 [Saharia et al。，2022b；Whang et al。，2022] 和文本转视频模型，例如 Runway [Runway，2022]、Make-A-Video [Singer et al。，2022]、Imagen Video [Ho et al。，2022] 和 Phenaki [Villegas et al。，2022]。稳定扩散已适用于各种应用，从医学成像 [Chambon 等人，2022] 到音乐生成 [Agostinelli 等人，2023]。除了图像和视频生成之外，文本生成还极大地影响了人类的生活，从创作一篇文章或整篇文章到协助工程师编写代码。
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 -
特拉华州衡平法院
Michael A. Barlow，QUINN EMANUEL URQUHART & SULLIVAN, LLP，特拉华州威尔明顿；Andrew M. Berdon；Angus Chen；Alexandria Deep Conroy；Courtney C. Whang，QUINN EMANUEL URQUHART & SULLIVAN, LLP，纽约州纽约市；Joseph M. Paunovich、David M. Elihu、James Bieber、Andrew Brayton，QUINN EMANUEL URQUHART & SULLIVAN, LLP，加利福尼亚州洛杉矶，原告及反诉被告股东代表服务有限责任公司的律师。David E. Wilks、Scott B. Czerwonka，WILKS LAW, LLC，特拉华州威尔明顿；Deborah E. Fishman，Carson D. Anderson，ARNOLD & PORTER KAYE SCHOLER LLP，加利福尼亚州帕洛阿尔托； Daniel L. Reisner、Jeffrey A. Fuisz、Angela R. Vicari、Matthew M. Wilk，ARNOLD & PORTER KAYE SCHOLER LLP，纽约，纽约；Howard Sklamberg、Jeremy Cobb，ARNOLD & PORTER KAYE SCHOLER LLP，华盛顿特区，被告及反诉原告 Alexion Pharmaceuticals, Inc. 的律师。ZURN，副校长。
集团成员的信心
Andreas Dzemski: andreas.dzemski@economics.gu.se Ryo Okui: okuiryo@e.u-tokyo.ac.jp We thank two anonymous referees, Otilia Boldea, Christoph Breunig, Le-Yu Chen, Elena Erosheva, Eric Gautier, Hidehiko Ichimura, Hiroaki Kaido, Hiroyuki Kasahara, Kengo Kato, Toru Kitagawa, Arthur Lew- bel, Artem Prokhorov, Adam Rosen, Myung Hwan Seo, Katsumi Shimotsu, Liangjun Su, Michael Vogt, Wendun Wang, Wuyi Wang, Martin Weidner, Yoon-Jae Whang, and seminar participants at the Centre for Panel Data Analysis约克大学，圣加伦，HKUST，SUFE，悉尼计量经济学阅读小组，Xiamen，Cuhk Cuhk计量经济学研讨会，中国科学院，亚洲计算学会，2017年亚洲计算学会，Stju，STJU，Stju，Stju，STJU，HAKODATE，SNU，SNU，Actemia，Accm syemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia，Esemia sisemia，Esemia syter，Esemia，Esemia sytemia，Esemia sytem， 2017年，国际小组数据会议，Tsinghua，Fudan，Bonn，Hanyang，Lund，Exeter，Montreal，Montreal，Cambridge，小组数据研讨会Amster-Dam，Barcelona GSE夏季论坛和2021 Nanyang Conemontric Workshop，以获取有价值的评论。我们特别感谢一位匿名裁判，其评论导致在手稿的预先版本中纠正了错误。Sophie Li和Heejun Lee提供了出色的研究帮助。这项研究的一部分是在Okui在京都大学，Vrije Universiteit Amsterdam，Nyu Shanghai和Seoul国立大学的一部分完成的。这项工作得到了部门研究赠款（Kojima foun-dation）20023财年的支持Browaldhs Stiftelse Grant P19-0079。
顾问委员会
国际组织委员会Siddharth Anbanandam（印度罗尔基）Giuseppe Argiolas（意大利Cagliari）Rajan Singh Bhandari（Nepal Lincoln U. Col.，Nepal）Patrick Bouchet（Bourgogne） UI DAI（中国Fudan U.）Dharma Raj Dhakal（Tribhuvan U. ，澳大利亚悉尼）Seokha Koh（Chungbuk Nat'l U.，韩国）Hee Sun Kim（美国夏威夷美国） Taesoo Moon（Dongguk U.，韩国）Anne-Marie Lebrun（法国Burgogne U.）英国牛津）荣格·李（Jung Seung Lee）（韩国Hoseo U.） Okharel（尼泊尔尼泊尔）Pratima Pradhan（印度辛哈尼亚）Ava Shrestha（尼泊尔Pokhara U. Edu。
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