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比较人工智能数据工作的专家和新手 - NSF-PAR
许多人工智能系统设计师都在努力寻找最佳方法，以收集不同类型的训练数据。在线群体提供了一种廉价的按需情报来源，但他们往往缺乏许多领域所需的专业知识。专家提供隐性知识和更细致入微的输入，但他们更难招募。为了探索这种权衡，我们在设计基于文本的对话代理的背景下，比较了新手和专家在人类智能任务方面的表现和看法。我们开发了一个初步的聊天机器人，它模拟与寻求心理健康建议的人的对话，以帮助教育 7cups.com 的志愿听众。然后，我们招募了经验丰富的听众（领域专家）和 MTurk 新手工作者（群体工作者）来执行任务，以改进具有不同复杂程度的聊天机器人。新手群体在只需要自然语言理解的任务上的表现与专家相当，例如纠正系统对用户语句的分类方式。对于更具生成性的任务，例如创建新的聊天机器人对话，专家们表现出更高的质量、新颖性和情感。我们还发现了一个激励差距：众包工作者喜欢互动任务，而专家们则认为这项工作乏味且重复。我们提供了设计考虑，以分配众包工作者和专家完成 AI 系统的输入任务，并更好地激励专家参与 AI 的低级数据工作。
探索生成人工智能的承诺和......
使用 GenAI 进行知识创造为组织带来了宝贵的机会。首先，采用 GenAI 使组织能够处理各种非结构化和结构化数据源，以发现这些通信渠道中隐藏的模式、关系和见解。例如，GenAI 可以自动创建带有实时转录的会议记录，提供会议摘要或从视频中提取信息。现有工具（如 Otter、Supernormal 或 Colibri）可与在线协作工具（如 MS Teams 或 Zoom）结合使用，以处理和分析每个口语单词。值得注意的是，提取的隐性知识可以重新集成到现有的反馈回路中，使 AI 模型能够不断学习并减少对人机交互过程的需求（Brea & Ford，2023 年）。GenAI 可以识别人类决策者不易察觉的见解，作为新想法的刺激，鼓励员工探索新的途径和创新（Brea & Ford，2023；Haefner 等人，2021）。例如，在制药和材料科学行业，GenAI 可用于分析来自科学文献、专利和数据库的数据，并提出具有理想特性的新化合物或材料（Lee 等人，2023；Ni 等人，2023）。被称为从头分子设计的过程可以通过建议潜在的候选分子来加速研发过程，然后研究人员可以合成和评估这些分子，从而发现和创造创新解决方案。
“与人类一起进化的下一代人工智能相关的技术开发项目”...
・Osaka University ・University of Electro-Communications ・ChiCaRo Inc. ■Development of an online language-learning support AI system that grows with people ・Waseda University ■White-boxing deep learning using a modular model ・Tokyo Institute of Technology ・GE Healthcare Japan, Inc. ①-3 Development of fundamental technologies for AI that learns by understanding human intentions and knowledge ■Development of a platform to support the creation of interactive story-type content ・Keio University ・Future University Hakodate ・Tezuka Productions Co., Ltd. ・University of Electro-Communications ・University of Tokyo ・Historia Inc. ・Rikkyo Gakuin ・Ales Inc. ■Research and development of human-centered artificial intelligence technology embedded in the real world ・National Institute of Advanced Industrial Science and Technology ■Development of fundamental technologies for human-collaborative AI that supports the actualization and transfer of experts' tacit knowledge ・Kyoto University ・National Institute of Advanced Industrial Science and Technology ・Mitsubishi Electric Corporation ■Research and development of explainable autonomous interaction AI and its application to childcare and developmental support (※Spanning ①-2 themes) ・Osaka University ・University of Electro-Communications ・ChiCaRo Inc. ■AI that evolves with people・株式会社英语：在线教育平台的开发・认知研究实验室，・京都大学■开发语义创作平台，以提高人类与AI o oki oki oki oki oki oki oki oki oki oki oki oki tohoku tohoku tohoku University ・ nagoya nagoya技术Tokai国家高等教育和研究系统・那高雅大学，Tokai国家高等教育和研究系统■使用AI和VR ・ Kansai大学的分子机器人共同创造环境的研究和开发・分子机器人Institute Co.，Ltd.建立产品信息数据库的研究和开发■建立产品信息数据库的研究和开发・ Arthur D. Little Japan Inc. ・软银公司・软银银行公司，Panasonic Connect Co.工业科学技术
比较人工智能数据工作的专家和新手
许多人工智能系统设计师都在努力寻找最佳方法，以收集不同类型的训练数据。在线群体提供了一种廉价的按需情报来源，但他们往往缺乏许多领域所需的专业知识。专家提供隐性知识和更细致入微的输入，但他们更难招募。为了探索这种权衡，我们在设计基于文本的对话代理的背景下，比较了新手和专家在人类智能任务方面的表现和看法。我们开发了一个初步的聊天机器人，它模拟与寻求心理健康建议的人的对话，以帮助教育 7cups.com 的志愿听众。然后，我们招募了经验丰富的听众（领域专家）和 MTurk 新手工作者（群体工作者）来执行任务，以改进具有不同复杂程度的聊天机器人。新手群体在只需要自然语言理解的任务上的表现与专家相当，例如纠正系统对用户语句的分类方式。对于更具生成性的任务，例如创建新的聊天机器人对话，专家们表现出更高的质量、新颖性和情感。我们还发现了一个激励差距：众包工作者喜欢互动任务，而专家们则认为这项工作乏味且重复。我们提供了设计考虑，以分配众包工作者和专家完成 AI 系统的输入任务，并更好地激励专家参与 AI 的低级数据工作。
对人类在人工智能政策制定中的角色的思考
摘要 目的 没有人就没有人工智能。人们设计和开发人工智能；他们修改和使用人工智能，并且必须重新组织他们在工作和日常生活中执行任务的方式。国家战略是描述不同国家如何培育人工智能的文件，由于人性维度是人工智能的一个重要方面，本研究旨在调查主要的国家战略文件，以确定它们如何看待人类在新兴人工智能社会中的角色。 方法 我们分析战略的方法是概念分析，因为技术的发展嵌入了人性的概念思想，无论是明确的还是隐含的，除了深化对明确论证的分析外，该方法还能够解构和重构战略中的含义和概念关系，揭示作者的假设和默认承诺。 结果 对文件的分析表明，国家战略的总体趋势是全球范围内以技术为主导，因为事态似乎正在创造新技术。然而，各种人类研究点，如可用性、用户体验、社会技术和基于生活的主题，并没有得到很好的体现。由于国家战略用于发展创新过程，我们认为，通过在议程中更积极地考虑人类研究问题，可以改善国家战略的未来发展。原创性我们的研究阐述了人工智能政策话语的当前趋势，并讨论了更全面的政策制定的原因和可能性，使其成为政策制定者、研究人员和广大公众的宝贵资源。
美国优先国家安全战略避免与中俄联盟开战
自肯尼迪和古巴导弹危机以来，世界末日的前景……如果事情真的按照现在的发展方向发展，我们就面临着使用核武器的直接威胁。”然后他补充说，“[普京]在谈到使用核武器时并不是在开玩笑”，以回应最近乌克兰战场上的胜利，这默认了核战争的风险在过去六十年中从未如此高过。“我认为，不可能有这样一种能力，即轻松使用战术核武器而不以世界末日告终。”拜登随后承认，政府的政策并没有给普京一个结束战争的外交选择，他沉思道，“我们正在试图弄清楚：普京的出口是什么？他在哪里下车？他在哪里找到出路？他在哪里发现自己处于这样一个境地——不仅丢了面子，而且在俄罗斯失去了重大权力？” 拜登后来被问及他是否计划与普京会面以缓和美国在乌克兰对俄罗斯的代理人战争，他回答说：“我认为现在没有任何理由与他会面”，似乎在驳斥他私下警告过的核大决战威胁。
组织知识创造的 7c 模型和
Infotech Oulu OASIS 与芬兰奥卢大学信息处理科学系 美国斯坦福大学语言与信息研究中心 harri.oinas-kukkonen@oulu.fi 会议 E-1 摘要 本文提出了一个组织知识创造和管理的概念模型，即 7C 模型。该模型基于个人知识与组织知识以及显性知识与隐性知识的区分。7C 模型表明 7 个 C（连接、并发、理解、通信、概念化、协作和集体智慧）在知识创造过程中起着核心作用。本文还从技术、语言和组织背景分析了 Web 环境。一方面，本文指出以前的研究主要关注技术和组织背景；另一方面，本文发现 Web 的一些固有关键特性尚未得到充分利用。本文建议，通过更深入地利用 Web 的超文本功能，可以更好地支持被人们忽视的语言环境，即组织知识创造（理解和交流）中最人性化的部分。此外，这种方法可以帮助组织改进其核心业务活动和改进能力，以及从商业联盟中寻找竞争优势。关键词：组织知识、组织学习、组织内部知识、实践社区、知识管理、知识网络。
AI思维可视化工具在外语阅读教学中的应用
近年来，在信息化教学的推动下，思维可视化工具在教学中的应用不断发展。思维可视化工具作为一种以图形图像为主要手段的技术，可以通过图形技术展示学习过程中的思维方法和思维路径。人类对外界信息的获取80%以上来源于视觉[1]。思维可视化工具不仅可以直观地描述显性知识，还可以将隐性知识显性化，从而更好地实现知识的开发、传播和创新。在教学过程中应用思维可视化工具可以促进学生的批判性思维能力，同时可以提高学生的学习成绩和合作学习[2,3]。使用思维可视化工具进行学习的学生会更好地理解知识[4]。目前思维可视化采用的工具主要有思维导图、概念图、认知图、语义网络等。其中，思维导图是研究和应用最为广泛的。在思维可视化的实际开发和应用中，最基本的要求是能够绘制思维导图。思维导图是一种具有代表性的思维可视化工具，是将抽象思维、发散思维具体化的方法，有助于学生掌握和理解知识，培养创造性思维能力和逻辑能力。技术的不断更新促进了思维可视化工具的发展。一些新型思维可视化计算机软件在教学中的应用逐渐受到重视，并成为
从Frontier Development Lab和Spaceml
使用AI/ML技术的研究生活在各种环境中，经常具有异步性的目标和时间表：学术实验室和政府组织从事开放式研究，重点是具有长期价值的发现，而行业研究的研究是由商业追求的驱动，而从中则集中在短期时间表和投资回报上。从研究到产品的旅程通常是默认或临时的，导致技术过渡失败，当研发是跨组织和跨学科的时候，进一步加剧了。更重要的是，许多产生结果的能力仍然锁定在私人存储库和个人研究人员的知识中，减慢了他人对未来研究的影响，并为ML社区在可重复性方面的挑战做出了贡献。与研究组织有关爆炸式阵列的研究组织，汉多佛的机会以及跨学科研究的成熟减少。在这些紧张局势的情况下，我们看到有必要衡量研究过程中研究的正确性，影响和相关性，以实现更好的协作，提高可重复性，更快的进步和更受信任的结果。我们对NASA和ESA的公私合作伙伴关系下的AI加速器进行Frontier Development Lab（FDL）进行案例研究。FDL研究遵循以负责任的开发，进行和传播AI研究为基础的原则实践，使FDL能够通过NASA的技术准备水平来衡量成功的跨学科和组织跨学科和组织间研究项目。我们还看一下Spaceml开源研究计划，该计划有助于加速FDL的研究，以在公民科学家中采用广泛采用的可部署项目。
人工智能时代的工作和意义
标题：人工智能时代的工作与意义 1 稿：最终稿，2023 年 1 月 2 日 摘要：人们常说，工作不仅是收入来源，也是意义的来源。在本文中，我探讨了解决工作与意义之间关系的理论和实证文献。我表明，这种关系远没有人们通常认为的那么清晰：其性质存在很大的异质性，无论是在当今的工人中还是在不同的时期。我解释了为什么这种关系对于关注技术对工作影响的政策制定者和经济学家很重要。在短期内，它对于预测感兴趣的劳动力市场结果很重要。它对于理解人工智能 (AI) 如何影响工作数量和质量也很重要：这些新技术可能会削弱人们从工作中获得的意义。从中期来看，如果失业，这种关系对于设计大胆的政策干预措施（如“全民基本收入”和“就业保障计划”）也很重要：这些政策的设计和任何选择都在很大程度上取决于政策制定者对工作和意义之间这种潜在关系性质的假设（通常是默认的）。例如，政策制定者必须决定是仅仅关注弥补失去的收入（如全民基本收入），还是如果他们认为工作是重要且不可替代的意义来源，那么还要保护工作以发挥这一额外作用（如就业保障计划）。最后，我探讨了人工智能时代对自由主义政治理论的一个重要特征提出的挑战：“中立”的理念。