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法定解释和 Llewellyn 的教训
圣母大学，1985 年；法学博士，哈佛大学，1988 年。如果没有许多人的慷慨帮助和支持，我不可能完成这项工作。我感谢 Bernard 和 Kathleen Beazley 对芝加哥洛约拉大学奖学金的支持，尤其是对我的工作的支持。我还要感谢我在洛约拉的同事，特别是 Jeffrey L. Kwall、Jerry E. Norton 和 Neil G. Williams 审阅了本文的早期草稿。还要感谢山福德大学坎伯兰法学院的教职员工，我曾在他们的法律和历史座谈会上展示过本文的早期版本。我特别感谢坎伯兰的 Andrew R. Klein、William G. Ross、Barry A. Currier、George Wright、Stephen J. Ware、Jack Nelson 和 Howard P. Walthall。还要感谢 Robert A. Hillman、Martin H. Redish 和 E. Allan Farnsworth。我还非常感谢 Valerie Stanley 在准备手稿时的辛勤工作和耐心，以及 Michael Neidigh、Anna Wermuth，尤其是 Sanders Lowery 的出色研究协助。剩下的所有错误都是我一个人的错。最重要的是，我要感谢 Susan Nelligan Breen，她坚持不懈的鼓励和衷心的支持使我完成了这个漫长的项目。本文谨以此文纪念牧师。William A. Ryan, C.M.、Helen Ryan Nelligan, Sr. Catherine Anne McCorry, C.S.C. 和 Mary Ann McDevitt。
引用本文：Jihyun Kim、Kun Xu 和 Kelly Merrill Jr. (2022)：人与机器：人类对人工智能新闻播音员的反应以及社交存在的作用，《社会科学杂志》，DOI：10.1080/03623319.2022.2027163
摘要 技术进步使人工智能 (AI) 新闻播音员成为现实。世界各地的一些新闻电台已经使用人工智能来播报新闻，更多的新闻电台可能会延续这一趋势。然而，人们对观众对人工智能播报的新闻的反应知之甚少。因此，本研究调查了人们对人工智能新闻播音员与人类新闻播音员在播报天气新闻时的看法。主要研究结果表明，人们认为人类新闻播音员比人工智能新闻播音员更可信；然而，不同类型的新闻播音员的信息寻求意图和行为意图并没有差异。此外，当收听人工智能新闻播音员播报的天气新闻时，人工智能新闻播音员的感知社交存在与更高的可信度、信息寻求意图和行为意图呈正相关。总的来说，这项探索性研究表明，在人力资源有限的情况下，人工智能新闻播音员可以融入新闻广播行业。
推荐引用推荐引用 Cohen, Kelly；Bokati, Laxman；Ceberio, Martine；Kosheleva, Olga；以及 Kreinovich, Vladik，“为什么可解释人工智能中使用模糊技术？可解释人工智能中使用哪些模糊技术？” (2021)。部门技术报告 (CS)。1553。https://scholarworks.utep.edu/cs_techrep/1553
我们对个体表现感兴趣的情况。在我们对个体表现感兴趣的情况下，我们希望将失败概率降至最低，我们希望物体与期望轨迹的偏差尽可能小——因为正是这种偏差导致了失败。模糊控制中出现这种偏差的可能原因之一是模糊控制基于使用“与”和“或”运算结合原始专家的置信度，而原始估计仅提供一些不确定性。就像专家无法提供所需控制的确切值一样——这就是为什么首先需要模糊技术——专家也无法用确切的数字来描述他/她对某个陈述的置信度。如果我们强迫专家这样做——许多系统都是这样做的——当再次询问相同的陈述时，专家会提供略有不同的数字。这些变化会影响“与”和“或”运算的结果——从而影响最终的控制。与所需控制的任何过大偏差都可能是灾难性的。因此，为了安全起见，我们要确保最坏的偏差尽可能小。让我们用精确的术语描述这种情况。设 δ > 0 表示专家提供程度的准确度。这意味着同一位专家可以对同一句话 A 的置信度提供估计值 a 和 a ′，它们是 δ 接近的，即 | a − a ′ | ≤ δ 。类似地，对于另一个语句 B ，专家可以提供估计值 b 和 b ′，使得 | b − b ′ | ≤ δ 。由于这种不确定性，我们可以得到不同的值 f & ( a , b ) 和 f & ( a ′ , b ′ )，即我们有一个非零差值 | f & ( a , b ) − f & ( a ′ , b ′ ) |。最坏的情况是这种差异最大。它的特点是价值
Grid United 创始人兼首席执行官迈克尔·斯凯利 (Michael Skelly) 的声明......
冬季风暴 Uri 造成的近期停电不是今天听证会的主题，但必须提及。众所周知，2 月份的四天里，450 万德克萨斯人强烈意识到电网及其对我们所做的一切至关重要。重要的是，德克萨斯州的高压电网本身表现良好，很少有停电归因于传输问题，但发电机，包括天然气、核能、煤炭和风力发电机都出现了问题。没有一个发电源能为自己增光添彩。德克萨斯州经验的一个重要教训是，佩里州长发起的输电投资使糟糕的情况不那么糟糕。另一个关键教训是联网系统比孤立系统表现更好。就我个人而言，虽然我相信德克萨斯州的电力独立性对本州很有帮助，并使我们能够快速建造更多的发电设施，但与邻近各州建立更多异步直流连接将对我们大有裨益。这些跨区域输电连接将使德克萨斯州能够在能源过剩时出口其能源，在供应紧张时帮助邻居，并在我们需要时通过进口来提高我们的可靠性。所有地区都需要为极端天气制定情景规划，如果他们这样做，他们都会发现这种跨地区联系具有重大益处。国会所做的任何事，只要同时承认德克萨斯州的独立性，同时促进与相邻控制区的联系，都会对我们所有人都有好处。
迈克尔·斯凯利（Michael Skelly）是美国风能行业的可再生能源企业家和先驱。 Skelly是创始人兼首席执行官，早期传播
Skelly坐在休斯顿自行车共享的董事会上，休斯顿公园董事会，林克斯顿休斯顿，休斯敦的绿色实验室，TXRX Labs和Form Energy。他是可持续发展领域的活跃天使投资人，支持锂生产，共享流动性和能源存储中的创新企业。Skelly的公共服务包括在中美洲担任和平队的志愿者，并于2008年竞选美国国会，在那里他是德克萨斯州第7国会区的民主党候选人。Skelly偶尔会写有关《休斯顿纪事报》的能源和城市问题。他深入参与了当地政治。
引用本文：Jihyun Kim、Kelly Merrill Jr.、Kun Xu 和 Deanna D. Sellnow（2021 年）：我喜欢我的关系机器老师：在线教育中 AI 讲师的沟通风格和社交存在感，国际人机交互杂志，DOI：10.1080/10447318.2021.1908671
摘要 技术的新进步使得机器教师或技术驱动的机器人或人工智能成为可能，以协助整体学习体验。尽管目前采用率较低，但在可预见的未来，高校可能会将机器教师的某些方面（例如人工智能、机器人）纳入其课程。然而，人们对如何创建有效的机器教师教育知之甚少。作为第一步，本研究检查了人工智能教师的沟通风格是否会影响学生对人工智能教师教育的看法。为了测试这一探究，该研究进行了一项在线实验，采用 2（沟通风格：功能性与关系性）x 2（课程主题：自然科学与社会科学）学科间设计。主要结果表明，当人工智能教师是关系性而非功能性时，学生对人工智能教师教育的看法更为有利。在听社会科学讲座时，这种倾向尤为强烈。此外，人工智能导师的社交存在感也起到了中介作用，这解释了为什么关系型人工智能导师会让人们对基于人工智能导师的教育产生更积极的看法，这是因为人工智能导师的社交存在感。总的来说，这项研究的结果表明了人工智能导师的沟通方式和社交存在感的重要性。
凯特·凯利
CENTER FOR AMERICAN PROGRESS Washington, D.C. Public Lands Director March 2017 – present ▪ Develop policy proposals to further a progressive vision for energy and environment - from overhauling the federal energy program, to more ambitious and equitable land, water, and wildlife protections ▪ Analyze the Trump administration's anti-nature policies and attacks on public lands, waters, and wildlife ▪ Publish reports, columns, and op-eds on energy and environment政策； regularly quoted in national and local media outlets, including the Washington Post , Reuters , and Politico U.S. DEPARTMENT OF THE INTERIOR, Office of the Secretary Washington, D.C. Senior Advisor to the Secretary Feb. 2015 – Jan. 2017 ▪ Part of small team directing overall strategy for the department, including policy and messaging on energy, public land management, and Indian affairs ▪ Conceived of, composed, and executed rollout of major policy speeches on the department's energy reforms and the next 100 years of conservation to mark the National Park Service's Centennial year ▪ Lead communications strategist on keystone policies, including the landmark greater sage-grouse conservation effort and the comprehensive review of the federal coal program Communications Director May 2012 – Feb. 2015 ▪ Led an office of 15 people, including a nationally recognized digital team, for two Interior Secretaries ▪ Coordinated conservation and energy policy messaging for the Obama administration across Interior's nine bureaus with美国鱼类和野生动植物局，以及印度事务局副通讯主管/演讲作者/演讲者2010年7月 - 2012年5月 - 曾担任内政部秘书的主要演讲作家▪主要公告的托管托管推广，包括该部门可再生能源计划美国，包括美国参议院，包括2010年9月7日，新闻媒体和2006年9月7日，新闻媒体，新闻媒体，2006年9月7日，新闻媒体，媒体秘书，媒体秘密秘书。对于美国参议院高级成员▪在重大国家活动中导航Specter的媒体关系，包括他的党派转换和对医疗保健的投票和《恢复法》▪与国家和地方记者建立关系；协调的新闻访谈，新闻发布会和公共活动；在2005年9月至2006年9月向参谋长撰写了新闻稿和意见助理助理▪高压环境教育的团队参与者
引用本文：Jihyun Kim、Kelly Merrill Jr.、Kun Xu 和 Deanna D. Sellnow (2020)：我的老师是机器：了解学生对在线教育中 AI 助教的看法，国际人机交互杂志，DOI：10.1080/10447318.2020.1801227
摘要 在线教育需求的增加导致了新技术、机器教师或人工智能 (AI) 教学助理的产生。事实上，AI 教学助理已经在美国少数课程中实施。然而，人们对学生如何看待 AI 教学助理知之甚少。因此，本研究通过在线调查调查了学生对高等教育中 AI 教学助理的看法。主要研究结果表明，感知 AI 教学助理的有用性和感知与 AI 教学助理沟通的难易程度是理解最终采用 AI 教学助理教育的关键。这些发现为 AI 教学助理的采用提供了支持。根据本研究的结果，需要进行更多研究以更好地了解与 AI 教学助理的学习体验相关的细微差别。
