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教育中的人工智能 (AI)：解决 K-12 环境中的社会和道德挑战
摘要：人工智能 (AI) 结合了算法、机器学习和自然语言处理的应用。AI 在教育领域有多种应用，例如自动评估和面部识别系统、个性化学习工具和微博系统。这些 AI 应用有可能通过支持学生的社交和认知发展来提高教育能力。尽管具有这些优势，但 AI 应用仍存在严重的伦理和社会缺陷，而这些缺陷在 K-12 教育中很少被考虑。将这些算法融入教育可能会加剧社会现有的系统性偏见和歧视，使来自边缘化和服务不足群体的学生的隐私、自主权和监视问题长期存在，并加剧现有的性别和种族偏见。在本文中，我们探讨了 AI 在 K-12 教育中的应用，并强调了它们的道德风险。我们引入教学资源，帮助教育工作者应对整合人工智能的挑战，并提高 K-12 学生对人工智能和道德的理解。本文最后提出了研究建议。
人工智能及其社会法律影响
DOI：10.13140RG.2.2.14554.96967 摘要 人工智能 (AI) 彻底改变了当代社会的许多方面，包括法律体系及其影响。本文探讨了人工智能技术发展的法律影响。人工智能自主决策的能力引发了人们对责任的严重担忧。传统法律理论可能很难确定谁应该对无需人工输入的人工智能系统造成的损害负责。世界各地的立法者和法院都难以制定法律准则，让人工智能本身、其用户甚至其创造者承担损害赔偿责任。由于人工智能提供了前所未有的数据收集和处理能力，隐私问题是一个主要问题。加州的 CCPA 和欧洲的 GDPR 等法律对数据处理程序和开放性制定了严格的指导方针，旨在在创新和个人权利之间取得平衡。人工智能生成的内容给知识产权法带来了新问题，引发了关于版权和所有权的讨论。在自动生成内容和算法创作的时代，定义作者和所有权变得越来越困难。人工智能周围的法律环境因道德问题而变得更加复杂。由于算法偏见、偏见以及人工智能在刑事司法等敏感领域的道德应用等问题，强有力的法律处理是必要的。总之，即使人工智能有可能改变游戏规则，它的法律后果也要求仔细考虑隐私、责任、知识产权和道德规范。为了确保人工智能的
人工智能 - 互联网社会
人工智能还引发了与隐私、透明度、安全、工作性质和整体经济相关的严重问题。例如，基于人工智能的面部识别等技术可以改善社交媒体平台上的用户体验。但同样的技术也可以用来改善监控和损害匿名性。或者，如果人工智能成为社交媒体网络和在线平台的永久功能，算法用于策划在线体验，那么关于自由选择和偏见的问题将会加剧。对数据收集和决策透明度和问责制的担忧将加速呼吁以道德原则指导人工智能的设计和部署。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招募和指导科学家和实习生以及建立数据和注释伙伴关系。
摘要 研究：AI 社会认知评估与建模。评估 LLM 中的心智理论及其在心理学中的应用 NLP：LLM IFT、表征学习（对比和三重态损失）、语义聚类、总结 DL：Transformers、MoE、EncDec、RNNs、DPO、LoRA 工具：Python、Pytorch、Deepspeed、AWS Sagemaker、hydra、SQL 管理：建立 ML 团队、职能、策略和 OKR、招聘和指导科学家和实习生以及建立数据和注释合作伙伴关系。
Kovaleva GP、Efremova ON、Porkhachev VN、Rostova NN 人类与“人工智能”：人类社会背景
社会文化维度之外的经济表现。这种态度导致了以下后果：一方面，人类的改造活动和对自然的积极干预被绝对化；另一方面，科技进步的作用被绝对化，在此框架内，以“人工智能”为基础，信息技术设备的应用范围不断扩大。随着以“人工智能”为基础的技术积极渗透到人类活动的各个领域，人们认为人类将失去对科技进步的控制，人类有可能沦为科技附属品。公众思想中出现了一种担忧，即人类可能会失去其存在本质的深层特征，即“人性面孔”。 “人类面部现象是独一无二的，是所有心身现象中最重要的”[7，第 173 页] 10–31]。通过面容，我们可以辨别出一个人是否具有一定的理性；通过面容，我们可以判断他的人类本质。面部现象从精神、灵魂、身体和智力属性的角度代表一个人作为一个个体、作为一个整体的存在。现代本体论和社会人类学的超越导致需要批判地分析技术文化的基本价值并发现新的价值增长点，寻求新的发展战略[5]。在这些战略中，技术领域必须履行其与人相关的服务作用——为人类活动的各个领域提供服务的生产资料。制定目标的特权应该只属于人类，并且在转型人类学策略中应该考虑“面子因素”。本文的目的是确定技术文明的主要人类社会背景。从实现既定目标的角度，提出了作者对人类与“人工智能”之间关系形成问题的思想立场。方法论。作品采用了历史哲学的方法，可以分析“人工智能”在不同文化和历史阶段的发展。系统活动方法使得人们能够根据人脑和机器、生物和人工“神经网络”组织的一般参数来比较人类和“人工智能”的功能，从而概括所研究的材料并得出结论。结果。 “人工智能”（AI）是指
打造社会企业商业模式的人工智能创意支持工具
摘要：社会企业包含不同的逻辑，因此寻找能够调和经济和社会目标冲突的商业模式非常复杂。我们认为数字技术可以帮助社会企业家克服这一困难。事实上，本文旨在通过对这些不同研究流派进行系统的文献综述，全面介绍（1）商业模式创新、（2）社会企业和（3）基于人工智能的创造力支持工具的文献现状。我们的目的不是对这三种文献进行全面回顾，而是确定将它们联系起来的主要主题和子主题。在此基础上，我们提出了一种新的观点，即复杂的商业模式创新（例如处理社会企业混合模式的创新）如何通过基于人工智能的创造力支持工具得到推动，并制定了扩大对这一有希望的联系的研究议程。
公民对公共服务采用人工智能有何看法？从社会契约视角探索公民态度
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。我们发现公民普遍持积极态度，并确定了三个促成这一结果的因素：a) 对政府的高度信任；b) 人类参与所带来的保证；c) 对流程、用于人工智能模型的数据以及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。
社会对高级人工智能的适应
现有的管理高级人工智能系统风险的策略通常侧重于影响开发哪些人工智能系统以及它们如何传播。然而，随着高级人工智能开发者数量的增长，这种方法变得越来越不可行，并且会阻碍有益的用例和有害的用例。作为回应，我们敦促采取一种补充方法：提高社会对高级人工智能的适应性，即减少给定人工智能能力在给定水平的传播所带来的预期负面影响。我们引入了一个概念框架，该框架有助于识别避免、防御和补救人工智能系统潜在有害用途的自适应干预措施，并以选举操纵、网络恐怖主义和人工智能决策者失去控制权为例进行了说明。我们讨论了社会可以实施的适应人工智能的三步循环。提高社会实施这一循环的能力可以增强其对高级人工智能的抵御能力。我们最后向政府、行业和第三方提出了具体的建议。
启动 GX(绿色转型!!)！在山梨县启动氢能源社会
山梨县 氢气利用示范合作公司 三浦株式会社 松下 氢气用户 日立功率半导体装置株式会社 超市 山梨县荻野大学 山梨县氢能与燃料电池网络协会