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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
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。
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
人工智能从业者如何看待人机信任：其作用、重要性及其影响因素
在设计和部署嵌入式人工智能系统时，信任已成为首要考虑因素，其他以人为本的人工智能价值观包括可解释性、透明度和公平性。然而，由于这些术语的多面性和多学科性，它们可能具有各种依赖于上下文的含义。因此，将这些价值观转化为设计可能是一个挑战 [6]。信任也不例外。了解人机信任是什么以及哪些因素会影响它，主要来自于受控的实验室实验或对嵌入式人工智能系统原型的研究 [3, 7]。然而，人们对在现实世界的人工智能产品和服务的开发和部署中如何解决人机信任问题知之甚少。人工智能从业者，即参与该领域系统设计和部署不同方面的人，其角色从人工智能开发人员到项目经理和政策制定者，可以阐明人机信任的作用以及在现实组织环境中考虑的人机信任因素。他们的见解可以更好地详细说明不同利益相关者在人机信任方面的需求、挑战和经验。在这篇未完成的论文中，我们研究了在开发和部署真实 AI 系统时如何解决人机信任问题。我们对在各种风险敏感环境（金融、法律、管理）中开发和部署嵌入式 AI 决策支持系统的 AI 从业者进行了一系列采访。我们特别关注这些系统，因为人类对 AI 的信任对它们尤其重要，因为它们具有潜在的社会影响。这些采访是一个更大的项目的一部分，该项目围绕 AI 从业者的人机信任经验，但在本工作论文中，我们报告了前 5 位受访者的初步调查结果（见表 1）。具体来说，我们对参与者对人机信任在其实践中的作用以及在 AI 辅助决策背景下建立信任时要考虑哪些因素的问题的回答进行了初步分析。为了进行结果分析，两名独立审阅者至少阅读了两次所有访谈，并按照主题分析方法 [1] 独立识别了兴趣短语和代码。他们一起比较并最终确定了所选短语的列表，并对代码的表述进行了微调。通过对代码进行分组，审阅者确定了三个主要主题：1）人与人工智能之间的信任在开发和设计嵌入人工智能的决策支持系统中的作用，2）人与人工智能之间的信任在人工智能从业者的工作中的重要性，以及 3）人工智能从业者认为哪些因素有助于建立对其系统的信任。
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。
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。
安妮·墨菲·保罗 (Annie Murphy Paul) 著《你的大脑如何看待小说》
在 2006 年发表于《神经影像》杂志的一项研究中，西班牙的研究人员要求受试者阅读与强烈气味相关的单词和中性单词，同时用功能性磁共振成像 (fMRI) 机器扫描他们的大脑。当受试者看到西班牙语单词“香水”和“咖啡”时，他们的初级嗅觉皮层会亮起来；当他们看到表示“椅子”和“钥匙”的单词时，这个区域保持黑暗。大脑处理隐喻的方式也得到了广泛的研究；一些科学家认为，像“艰难的一天”这样的修辞手法太熟悉了，以至于它们被简单地视为单词而已。然而，上个月，埃默里大学的一组研究人员在《大脑与语言》杂志上报告说，当他们实验室中的受试者阅读涉及纹理的隐喻时，负责通过触觉感知纹理的感觉皮层变得活跃。诸如“这位歌手有着天鹅绒般的嗓音”和“他的双手坚韧如革”这样的隐喻能够激发感觉皮层，而“这位歌手有着悦耳的声音”和“他的双手有力”等含义相符的短语却没有激发感觉皮层。
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。
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。