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公民如何看待公共服务中采用人工智能？通过社会契约视角对公民态度的探索性研究
摘要 公共部门采用人工智能 (AI) 有可能改善服务交付。然而，与人工智能相关的风险很大，公民的担忧已经停止了多项人工智能计划。在本文中，我们报告了一项关于挪威公民对公共服务中使用人工智能的态度的实证研究的结果。我们发现了一种普遍积极的态度，并确定了促成这种态度的三个因素：a) 对政府的高度信任；b) 人类参与其中所带来的保证；c) 对流程、用于人工智能模型的数据和模型内部运作的透明度。我们通过社会契约理论的视角来解释这些发现，并展示了人工智能在公共服务中的引入如何受到社会契约权力动态的影响。我们的研究通过突出政府与公民的关系为研究做出了贡献，并对公共部门的人工智能实践产生了影响。
建议引用：Yigitcanlar, Tan 等人 (2020)：人工智能技术与相关城市规划和发展概念：澳大利亚如何看待和利用它们？，《开放创新：技术、市场和复杂性》杂志，ISSN 2199-8531，MDPI，巴塞尔，第 6 卷，第 4 期，第 1-21 页，https://doi.org/10.3390/joitmc6040187
1 昆士兰科技大学建筑环境学院，2 George Street，布里斯班 4000，昆士兰州，澳大利亚；ruth.kankanamge@hdr.qut.edu.au (N.K.); massimo.regona@hdr.qut.edu.au (M.R.); andres.ruizmaldonado@connect.qut.edu.au (A.R.M.); bridget.rowan@connect.qut.edu.au (B.R.); hanseung.ryu@connect.qut.edu.au (A.R.)2 昆士兰科技大学管理学院，2 George Street，布里斯班 4000，昆士兰州，澳大利亚； kevin.desouza@qut.edu.au 3 萨拉曼卡大学 Bisite 研究小组，37007 萨拉曼卡，西班牙；corchado@usal.es 4 航空研究所，物联网数字创新中心，37188 萨拉曼卡，西班牙 5 大阪工业大学工学院电子、信息与通信系，大阪 535-8585，日本 6 阿卜杜勒阿齐兹国王大学高性能计算中心，Al Ehtifalat St，吉达 21589，沙特阿拉伯；rmehmood@kau.edu.sa 7 香港树仁大学可持续房地产研究中心，10 Wai Tsui Cres，北角，香港，中国；ymli@hksyu.edu * 通信地址：tan.yigitcanlar@qut.edu.au；电话: + 61-7-3138-2418
相信科学，相信 ChatGPT？德国人如何看待生成式人工智能作为科学传播的来源
像 ChatGPT 这样的生成式人工智能已被诊断出对生活的不同领域产生了根本性影响。这包括科学传播，其中 GenAI 工具正在成为许多人获取科学相关内容的重要来源。这就引发了一个问题：人们是否信任 GenAI 作为该领域的信息来源，这个问题尚未得到充分解答。通过调整 Roberts 等人 [2013] 开发的模型并利用德国科学晴雨表 2023 的调查数据，我们发现德国人对 GenAI 在科学传播中持怀疑态度，并且不太信任。结构方程模型表明，受访者对 GenAI 作为科学传播来源的信任在很大程度上是由他们对科学的普遍信任驱动的，而这很大程度上是由他们对科学的了解以及对科学改善生活质量的看法驱动的。
更好、更快、更奇怪：Attys 如何看待我们的 AI 未来
53 秒后，投诉就完成了，包括简介、当事人描述、司法管辖权信息和适用法律引文，以及虚假指控的概述。“看起来很棒，”波士顿先锋公共利益法律中心办公室的一位律师观看了演示，说道。贝利法官更仔细地审查了投诉，并做出了判决：“这是一份非常有用的投诉。”无论律师是否喜欢，人工智能革命已经开始。问题是它将如何改变法律业务——以及改变的速度有多快。对于许多公司来说，这项技术有望提高效率。在 Sullivan & Cromwell LLP，人工智能发现助手（AIDA）有效地消除了人工一级文件审查，降低了公司及其客户的工作成本。该公司表示，它已经在过去数十起案件中训练了该软件，并“大幅”提高了发现速度，让律师可以做更多“高端工作”。 “你谈论的项目原本需要数周或数月才能完成，现在只需几个小时，”诉讼合伙人马修·施瓦茨告诉 Law360。“这带来了非常显著的成本节省。”施瓦茨强调，Sullivan & Cromwell 会小心谨慎地确保客户数据受到保护，并且该技术不会“幻觉”事实，同时表示，该公司鼓励其律师测试人工智能如何提供帮助。“我们希望允许我们的律师尝试其他人工智能程序，让他们看看它如何
从多种不同角度看待治疗性人类基因组编辑的伦理问题：范围审查
人们越来越多地探索人类基因组编辑，以确定它是否可用于根除镰状细胞病等遗传疾病，但它也面临着各种各样的道德困境。本综述的目的是从哲学、神学、公众观点和研究伦理的角度对治疗性人类基因组编辑的伦理进行范围审查。对 PubMed、Embase、Ovid MEDLINE 和 Web of Science 进行了系统搜索。初步搜索结果为 4,445 篇文章，在删除 1,750 篇重复文章并筛选剩余的 2,695 篇文章后，最终选择了 27 篇文章进行最终分析。从哲学和神学的角度来看，治疗性人类基因组编辑在伦理上通常是可以接受的。除了大洋洲地区，世界各地的公众观点也一致，该地区主要因为可能对后代产生影响而持不同意见。最后，人类研究伦理表明，女性并不总是被纳入知情同意，儿童自主权需要得到保护。需要进一步研究来确定对母亲、胎儿和后代的不利影响。
工作的结束感觉很近。人们如何看待数字技术和自动化的影响？ *
∗ arntz：Zew Mannheim和U. Heidelberg。电子邮件：melanie.arntz@zew.de。Blesse：Lud-Wig Erhard Ifo社会市场经济和机构经济学中心，Cesifo和Zew Mannheim。电子邮件：blesee@ifo.de。doerrenberg：U.Mannheim，Cesifo，Iza和Zew。电子邮件：doerrenberg@uni-mannheim.de。我们感谢Isabell Doppert，Theresa Geyer，Moritz Scheiden-Berger和Karim El-Ouaghlidi提供了出色的研究帮助。We thank Irene Bertschek, Mar- ius Busemeyer, Georg Graetz, Friedrich Heinemann, Philipp Lergetporer, Tuomas Pekkarinen, An- dreas Peichl, Jan Schmitz, Nicolas R. Ziebarth, Ulrich Zierahn as well as participants at several sem- inars/conferences/workshops for helpful comments and suggestions.我们感谢莎拉·麦克纳马拉（Sarah McNamara）对手稿的专业证明阅读。作者感谢SFB 884“改革的政治经济学”的财务支持，该研究集群由德国研究基金会（DFG）和莱布尼兹协会资助，并通过海德堡大学的莱布尼兹应用劳动经济学教授（P56/2017）。该项目已在AEA RCT注册中注册，根据AEARCTR-0003888。
六国公众如何看待新闻中的生成式人工智能？
报告关注公众，因为我们相信，除了经济、政治和技术因素之外，公众对生成式人工智能的接受和理解将是影响这些技术如何开发和使用的关键因素之一，以及随着时间的推移，这些技术将对不同群体和不同社会产生什么影响（Nielsen 2024）。人工智能周围有许多强大的利益集团，也有很多炒作——通常是积极的推销，但有时是对未来可能存在的风险的极度悲观的警告，甚至可能分散我们对已经存在问题的注意力。但还有一个根本问题，即公众是否会以及如何对这一系列产品的开发做出反应。它会像区块链、虚拟现实和 Web3 一样吗？所有这些都被大肆宣传，但到目前为止，很少有人接受。或者它会更像互联网、搜索和社交媒体——是的，被大肆宣传，但也很快成为数十亿人日常媒体使用的一部分。
了解美国人如何看待事实检查标签
研究文章新闻干预措施很重要：了解美国人如何看待事实检查标签，而算法和众包越来越多地用于揭露或标记社交媒体上的错误信息，当专业事实检查员或记者执行时，此类任务可能最有效。借鉴了全国调查（n = 1,003），我们发现美国成年人评估了由专业事实检查者创建的事实检查标签，比算法和其他用户更有效。新闻媒体标签被认为比用户标签更有效，但与事实检查器和算法在统计上没有统计上的不同。用户和算法创建的标签之间没有显着差异。这些发现对平台和事实核对从业者具有影响，强调了新闻专业精神在事实检查中的重要性。作者：Chenyan Jia（1,2），Taeyoung Lee（3）隶属关系：（1）美国东北大学艺术，媒体与设计学院，（2）Khoury计算机科学学院，美国东北大学，美国，美国，美国，（3）杰克·J·瓦伦蒂，杰克·J·瓦伦蒂，杰克·J·瓦伦蒂，美国休斯顿大学，美国休斯顿大学，cite：jia，jia，jia，c。新闻干预措施很重要：了解美国人如何看待事实检查标签。哈佛肯尼迪学校（HKS）错误信息评论，5（2）。收到：2023年9月26日。接受：2024年2月16日。出版：2024年4月11日。研究问题
生成式人工智能可以帮助您以新的方式看待设计——方法如下
除了偶尔会将元素模糊和扭曲成不切实际的形状和无法识别的形式之外，视觉生成 AI 工具还不能像设计师一样思考。它们可能识别家具风格和常见的设计选择，但缺乏对支撑这些风格的含义、背景和审美需求的深刻理解。由于机器学习过程需要算法从现有图像池中构建知识，这些工具也可能低估或忽视新兴趋势。尽管如果有人还没有想出一种方法将真实产品融入 AI 渲染中，然后可以在线购买，那将令人震惊，但设计师寻找真正让项目栩栩如生的特定材料的能力仍然是无可替代的。
想象人工智能：世界如何看待智能机器
《想象人工智能：世界如何看待智能机器》是剑桥大学全球人工智能叙事 (GAIN) 的产物，编辑 Stephen Cave 和 Kanta Dihal “探索了人工智能如何跨越文化、地理、区域、语言和其他界限和边界被描述”。编辑们进一步研究了“这些描述如何影响世界各地公众对人工智能的看法”。1《想象人工智能》分为四个部分；每个部分都包含一个以地理为重点的论文集。总的来说，这组论文支持了编辑们的观点，即全球对人工智能的态度和方法本质上“受到不同国家、文化和民族的特定历史、哲学、意识形态、宗教、叙事传统和经济结构的影响”。 2 本论文集由来自学术界和艺术界的跨学科撰稿人编写，不仅对新手和资深人工智能学者，而且对人文、社会科学和心理学的学生和专家来说都是宝贵的资源。在本书的介绍中，Cave 和 Dihal 假设人工智能起源于一种文化现象，而非技术现象，并概括了人工智能中存在的神话和现实（包括但不限于传说、文学、电影和政策文件）。早在 1956 年“人工智能”一词在美国诞生之前，某些文化就对智能机器抱有百年甚至千年的古老愿景。3 数字时代的到来