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探索人类与监督人工智能的互动
与监督型人工智能的互动 摘要：技术与人类共同进化。在历次工业革命中，技术的角色已经从人类使用的简单工具演变为智能决策者和队友。在后数字时代，人工智能的持续进步随处可见，随之而来的问题是关于技术将在多大程度上“升级”到以前由人类主管担任的角色，从而取代管理职位上的人员。本文旨在描述技术在组织角色中的作用是如何在几十年间发生变化的，以及它目前在公司中呈现的形式，并着眼于未来。我们借鉴了后人类管理文献和已知的已经使用某些形式的监督型人工智能的组织案例。本文本质上是概念反思性的；它试图就人类在公司部署赋权后人类代理时将面临的诸多挑战展开讨论。 关键词：后人类管理、人工智能、算法管理、人机交互。
探索人类与监督人工智能的互动
与监督型人工智能的互动 摘要：技术与人类共同进化。在历次工业革命中，技术的角色已经从人类使用的简单工具演变为智能决策者和队友。在后数字时代，人工智能的持续进步随处可见，随之而来的问题是关于技术将在多大程度上“升级”到以前由人类主管担任的角色，从而取代管理职位上的人员。本文旨在描述技术在组织角色中的作用是如何在几十年间发生变化的，以及它目前在公司中呈现的形式，并着眼于未来。我们借鉴了后人类管理文献和已知的已经使用某些形式的监督型人工智能的组织案例。本文本质上是概念反思性的；它试图就人类在公司部署赋权后人类代理时将面临的诸多挑战展开讨论。 关键词：后人类管理、人工智能、算法管理、人机交互。
人工智能
人工智能在人类生活的方方面面（从个人休闲到协作专业工作，再到全球政策决策）的普及提出了一个尖锐的问题：如何让人们为一个日益充斥着技术设备和代理机器的互联、快速变化的世界做好准备。在充满人工智能的世界中，人们需要什么样的能力？我们如何概念化这些能力？我们如何帮助学习者发展这些能力？我们如何实证研究和评估他们的发展？在本文中，我们采用对话式知识构建方法展开讨论。我们由 11 位合著者组成的团队参加了精心策划的书面讨论。通过半独立半联合的书面多方对话，我们收集了大量关于这些能力是什么以及如何帮助学习者发展这些能力的想法。同时，我们讨论了概念和方法论思想，这些思想使我们能够测试和改进我们的假设观点。在综合这些想法时，我们提出需要超越以人工智能为中心的能力观点，并考虑技术、认知、社交互动和价值观的生态。
![已发布版本的引文 (APA)：Markauskaite, L.、Marrone, R.、Poquet, O.、Knight, S.、Martinez-Maldonado, R.、Howard, S.、Tondeur, J.、De Laat, M.、Buckingham Shum, S.、Gašević, D. 和 Siemens, G. (2022)。重新思考人工智能与人类学习之间的交织：学习者需要具备哪些能力才能适应人工智能的世界？计算机与教育。人工智能，3，1-16。[100056]。https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100056](/simg/g:\will\search\icon\source\a\aebcfc403c23af0c5e2526482820a6e8dd33ca57.png)
已发布版本的引文 (APA)：Markauskaite, L.、Marrone, R.、Poquet, O.、Knight, S.、Martinez-Maldonado, R.、Howard, S.、Tondeur, J.、De Laat, M.、Buckingham Shum, S.、Gašević, D. 和 Siemens, G. (2022)。重新思考人工智能与人类学习之间的交织：学习者需要具备哪些能力才能适应人工智能的世界？计算机与教育。人工智能，3，1-16。[100056]。https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100056
人工智能在人类生活的方方面面（从个人休闲到协作专业工作，再到全球政策决策）的普及提出了一个尖锐的问题：如何让人们为一个日益充斥着技术设备和代理机器的互联、快速变化的世界做好准备。在充满人工智能的世界中，人们需要什么样的能力？我们如何概念化这些能力？我们如何帮助学习者发展这些能力？我们如何实证研究和评估他们的发展？在本文中，我们采用对话式知识构建方法展开讨论。我们由 11 位合著者组成的团队参加了精心策划的书面讨论。通过半独立半联合的书面多方对话，我们收集了大量关于这些能力是什么以及如何帮助学习者发展这些能力的想法。同时，我们讨论了概念和方法论思想，这些思想使我们能够测试和改进我们的假设观点。在综合这些想法时，我们提出需要超越以人工智能为中心的能力观点，并考虑技术、认知、社交互动和价值观的生态。
教学中的人工智能 (AI)
自 2022 年 11 月推出 ChatGPT（可以说是最先进的 AI 共同创作工具）以来，人们可以说教育受到了重大影响。在这个让人想起互联网早期的新时代，我们有机会从过去的经验中学习并适应新兴技术。在承认潜在好处的同时，积极应对相关风险至关重要，尤其是在学术诚信方面。缓解策略包括彻底禁止等极端措施，以及将 AI 整合到评估中等细致入微的方法。一些教育工作者正在转向评估学习者评估、批评和修改的能力，而不仅仅是为他们的作业生成“文本”。因此，修改评估的一种趋势正在出现，它不仅强调和奖励提交的材料本身，也强调和奖励过程。关于使用此类工具的规则，清晰且沟通良好的说明至关重要。这些界限是与学生展开讨论的基础，阻止他们利用这些工具并使他们远离抄袭。这些方法将有助于解决将人工智能工具融入教育的复杂性，同时保持道德标准。
为什么我们需要专注于开发符合道德、负责任且值得信赖的环境科学人工智能方法
鉴于人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 方法在环境科学各个方面的应用日益广泛，我们有必要就人工智能的道德和负责任使用展开讨论。事实上，我们可以从其他引入人工智能的领域学到很多东西，这些领域往往是出于好意，但往往导致意想不到的社会后果，例如在刑事司法系统中硬编码种族偏见或通过金融系统加剧经济不平等。一个常见的误解是，环境科学在使用人工智能时不会受到这种意外后果的影响，因为大多数数据来自观察，而人工智能算法基于数学公式，而数学公式通常被视为客观的。在本文中，我们认为情况可能恰恰相反。使用具体示例，我们展示了人工智能的使用在环境科学中引入类似后果的许多方式。本文将激发这方面的讨论和研究工作。作为一个社区，我们应该避免通过引入人工智能重复其他领域所犯的任何可预见的错误。事实上，只要采取适当的预防措施，人工智能可以成为帮助减少气候和环境不公正的绝佳工具。我们主要关注天气和气候的例子，但结论广泛适用于整个环境科学。
G7领导人声明
今天，我们很荣幸能与乌克兰总统泽连斯基一同出席。我们向他保证，我们将全力声援和支持乌克兰勇敢捍卫其主权和领土完整，并在其国际公认的边界内争取和平、繁荣和民主的未来，以及我们许多人今天享有的自由和自由。泽连斯基总统强调乌克兰坚定决心保护其主权和领土完整。他表示，乌克兰的最终目标是确保俄罗斯军队和装备从乌克兰全境全面撤出，并确保其未来能够保护自己，并感谢七国集团成员的支持。在这方面，乌克兰强调，它依靠其国际伙伴，特别是七国集团成员，在国防能力领域提供必要的援助，并确保乌克兰经济迅速有效复苏，并确保其经济和能源安全。乌克兰已与国际伙伴就安全机制展开讨论，以达成可行的战后和平解决方案。面对俄罗斯全面入侵、关键基础设施遭到大规模破坏以及乌克兰出口传统航线中断带来的挑战，乌克兰仍致力于与七国集团成员密切合作，支持乌克兰的宏观经济稳定。泽总统
注意适应长期太空任务的模拟和新技术的出现
长期太空任务需要很好地了解人类对太空恶劣环境的适应性。一些专业环境具有孤立、受限、极端或不寻常的空间限制。它们可以作为研究挑战适应性的空间类比，因为它们的环境限制破坏了环境需求与个人调动的资源之间的平衡。这种体内平衡的破坏会导致这些专业人员的压力增加、绩效下降和整体健康状况不佳。然而，作为类比，这些专业环境也可以提供信息，以更好地识别能够有效适应这些特殊环境造成的限制的个人心理和认知资源。研究表明，正念（即通过有目的地关注当下、不加评判地关注时时刻刻展开的体验而产生的意识）可能是处理这些问题的相关候选者。因此，我们根据模拟环境和军事环境中的经验，将正念视为应对太空任务限制的相关心理资源。我们建议就培养正念的新对策展开讨论，特别是通过使用新技术（例如“沉浸式现实”等），以提高对太空环境的适应能力，并为宇航员的长途太空旅行提供量身定制的计划。
第 18 单元：天文学和空间科学
对于学习目标 A ，您可以通过了解学生对太阳系的了解程度来介绍主题。展开讨论，然后全面概述有关太阳系及其组成部分的最新知识。然后，您的学生可以分组进行研究，并提供有关太阳、地球和月球内部结构的详细信息，这将有助于突出这些物体中普遍存在的“活动”变化，并展示恒星、行星和卫星之间的差异。应强调太阳对太阳系中所有物体以及轨道周期极长的物体（例如彗星）的影响，以说明太阳引力场的范围和太阳系的极限。本单元中“其他太阳系”物体和特征的定义应解释为主要指除太阳、地球和月球之外的所有物体。这些信息量现在非常庞大，您可能希望只提供基本方面，并允许学生从提供的列表中开发一个特征的 PowerPoint，然后对其进行整理。重要的是，你的学生要正确处理数据，例如距离和直径，他们应该开始收集大量有关太阳系的信息以及我们用来获取这些信息的方法。然后，学生可以针对与特定行星或实况调查任务相关的着陆器或轨道航天器进行案例研究。
高等教育中人工智能指导引发的道德问题
指导是一个高度个人化和个性化的过程，受指导者利用专业知识和经验来扩展知识并实现个人目标。人工智能在高等教育指导过程中的新兴应用不仅需要遵守适用的法律法规（例如有关数据保护和非歧视的法律法规），还需要彻底了解道德规范、准则和未解决的问题（例如数据完整性、系统安全性和保密性、避免偏见、确保算法的信任和透明度）。高等教育指导需要最高程度的信任、开放和社会情感支持，因为这对受指导者来说至关重要，尤其是他们的学业成就、职业选择和未来的生活选择。然而，在引入数字系统时，道德妥协似乎很常见，而人工智能支持的指导中潜在的道德问题在研究、开发和应用中仍然没有得到充分解决。挑战之一是一方面要争取隐私和数据经济，另一方面大数据是人工智能支持环境的先决条件。如何在复杂的数字指导过程中尊重人工智能教育的道德规范和一般准则？本文力求就相关伦理问题展开讨论，并以此提高人们对未来高等教育中数据驱动、人工智能支持的指导环境的道德发展和使用的认识。