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科技解锁思维——德国关于脑机接口的调查
2018 年夏季，在德国 18-65 岁的普通人群中，进行了一项具有代表性的在线调查，包含 20 个项目（n = 1000），并通过描述性统计数据进行了分析。调查评估了：对技术的亲和力；有关 BCI 的先前知识和经验；对 BCI 使用和人口统计信息产生的伦理、社会和法律影响的态度。我们的结果表明，BCI 是一种独特而令人费解的人机交互方式。研究结果显示，一方面人们对 BCI 持积极看法并高度信任，但另一方面也存在广泛的伦理和人类学问题。能动性和责任明确归因于 BCI 用户。参与者对 BCI 对人类的影响意见不一。总之，发现人们对 BCI 存在高度矛盾心理。我们建议更好地向公众提供信息并促进公众对 BCI 的审议，以确保负责任地开发和应用这种潜在的颠覆性技术。
能源充足性和认可公正性：家庭消费研究
2022-23 年冬季瑞士的能源“危机”凸显了将自给自足理念融入以前以效率为重点的讨论和政策的必要性。采用混合方法来探索新兴的自给自足实践和能源正义。2023 年，对日内瓦各种家庭和建筑管理公司 (' régies ') 进行了定性访谈 (n = 28)，并进行了定量在线调查。研究发现，不同的措施和建议确实有助于减少能源消耗，但也暴露出缺陷，因为实践通常缺乏能源正义视角。低收入和高收入群体、租户和业主、房屋和公寓居民之间存在重大差异。其中包括对一些居民的脆弱性、他们有限的能动性以及对差异化责任缺乏认识的错误认识。这对自给自足的实施产生了负面影响。一些居民被边缘化：感到焦虑、被忽视、无能为力、被轻视，因此被排除在集体自给自足努力之外。
迈向人机共创的社会理论
摘要 本文综合了当前理解人机交互的理论尝试，并介绍了七个前提，以理解我们日益强大、普及和可立即访问的算法所带来的新兴动态。希望这七个前提能够构建人机共创的社会理论。关注人机共创旨在强调两个因素。首先，我们的机器学习系统是社会化的。其次，人类思维和人工智能系统的共同进化性质，因为智能设备构成了我们认知支架不可或缺的一部分，从而塑造了我们对世界和自己的感知。这七个前提包括：社会结构的首要地位；人类对自由和自主的渴望；人工智能系统将成为我们认知/情感支架不可分割的一部分，并可以改变我们的自我理解；人类繁荣的哲学和人文基础作为人机交互的指导；心灵海绵信息过滤过程；价值观在人机交互中如何变化和出现的文化适应过程；人与人、人与自然、人与机交互的重叠维恩图。本文最后讨论了人类在与社会化机器纠缠中的能动性以及笛卡尔代理对心灵的看法的虚幻性。
人工智能时代的科学传播
ChatGPT 基于监督和强化机器学习技术，为用户提示提供原始的、类似人类的响应。它已成为生成式人工智能的典型代表，人们普遍认为，生成式人工智能会颠覆生活的许多领域，包括科学传播。本文反思了这一发展。它讨论了科学传播实践的机会，例如生成式人工智能的翻译和多模态能力及其提供大规模对话式科学传播的能力，但也面临着准确性、“大规模错误性”或就业市场影响方面的挑战。它还思考了科学传播研究的影响，迄今为止，科学传播研究在很大程度上忽视了（生成式）人工智能。鉴于人工智能的“增强的能动性”，它认为学者应该分析有关人工智能的公共传播以及与人工智能的传播。此外，学者还应该分析人工智能对科学传播本身以及更大的科学传播生态系统的影响。
疫苗拒绝：一项初步的跨学科调查
许多通常会接受标准推荐接种的人拒绝接种 COVID-19 疫苗，而这种预防手段在当前疫情中是有效、安全且可以挽救生命的。我们的任务是了解这种令人费解且危险的现象，因为它存在于美国和英国公民中，而在其他方面，他们的情况会被视为相当常见。我们将讨论疫苗拒绝与两种更容易理解的现象：成瘾和意志薄弱，以及与人类行为、意图、能动性、意志和身份相关的问题。我们认为，疫苗拒绝似乎会得到“信息强化”的奖励，从而导致兴奋度提高，同时由于“逆势而行”、坚持自己的“优越”理解和“部落身份”而导致的自尊心增强，违背社会规范。这些因素提供了总体奖励，相当于满足感，超过了众所周知的 COVID-19 感染后果。我们的调查还将使我们得出关于这里讨论的两种疫苗拒绝者亚型的一对认识论假设。
生成式人工智能和可信人工智能实施的伦理考量
生成式人工智能 (AI) 的出现为各个领域带来了变革潜力，使创建复杂逼真的数字内容成为可能。然而，这一技术飞跃引发了重大的道德问题，必须加以解决，以确保负责任地部署 AI 系统。本文深入探讨了生成式 AI 的社会影响，例如大型语言模型和深度伪造，并仔细研究了它们带来的道德挑战，包括偏见的传播、错误信息的传播和对人类能动性的破坏。我们提出了一个强调透明度、问责制、安全性和人为监督的道德框架来应对这些挑战。实施该框架的建议包括对合成媒体进行水印等技术措施和平衡监管与促进有益创新的政策干预。通过倡导将道德考虑纳入技术设计和公司治理的综合方法，本文旨在促进符合社会价值观和人权的可信赖 AI 系统的开发。
致命的人工智能武器已经到来
多年来，研究人员一直在努力控制这一新威胁 1 。如今，联合国迈出了关键的一步。去年 12 月的一项决议将致命性武器主题列入了今年 9 月联合国大会的议程。联合国秘书长安东尼奥·古特雷斯去年 7 月表示，他希望到 2026 年禁止在没有人类监督的情况下运行的武器。马萨诸塞州剑桥市哈佛法学院的人权律师邦妮·多切蒂表示，在十多年来进展不大之后，将这个话题列入联合国议程意义重大。她说：“外交进展缓慢，但这是重要的一步。”专家表示，此举为各国对人工智能武器采取行动提供了第一条现实途径。但这说起来容易做起来难。这些武器提出了一些棘手的问题，包括人类的能动性、问责制以及官员应该在多大程度上能够将生死攸关的决定外包给机器。
沉浸式教育技术的系统评价
人们对 VR/AR 技术的兴趣日益浓厚，源于它们新颖的交互、模拟和抽象元素表示，为学习提供了新的可能性。人们认为，这些沉浸式特性可以增强内在动机，并在学习活动中调动认知资源 [67]。媒体学习的认知情感理论 (CATLM) 表明，沉浸式技术提供的高度感官丰富性和互动性可以培养内在动机，同时减少学习所需的脑力劳动 [28, 54]。此外，沉浸式学习的认知情感模型 (CAMIL) 认为，这些技术的高度沉浸感所产生的临场感和能动性可以促进内在动机，但也可能导致更高的外部认知负荷，因为信息的丰富性和复杂性 [50]。根据这些模型，VR/AR 技术被认为对学习者更有吸引力，因为它们能够创造沉浸式体验，吸引注意力并提高学习成果。沉浸式环境允许学习者通过交互式模拟和表现积极地参与内容，从而获得最佳和可持续的心流体验[73]。
解析人类大脑和行为的生命力的五个维度
*贡献相同 # 通讯作者：jozwik.kamila@gmail.com 摘要 区分生物和无生命的东西对行为有重要意义。尽管大脑和行为对生物和无生命的东西有不同的反应，但哪些物体属性驱动了这些反应仍不清楚。在这里，我们研究了与生命力相关的五个物体维度（“活着”、“看起来像动物”、“有能动性”、“有移动性”和“不可预测”）在 19 名参与者的大脑（fMRI、EEG）和行为（属性和相似性判断）中的重要性。我们使用了一组由 128 张图像组成的刺激集，并通过遗传算法优化来解开这五个维度。这五个维度解释了相似性判断中的很大差异。每个维度也解释了大脑表征中适度但显著的差异，令人惊讶的是，“活着”除外。对生命性敏感的不同大脑区域可能代表不同的维度，要么作为可访问的感知踏脚石，以检测某物是否活着，要么因为它们本身具有行为重要性。生命性 | 维度 | 视觉物体识别 | 脑电图 | fMRI | 相似性判断
支持意外发现：定性分析中人机协作的机遇与挑战
定性归纳法因其能够生成性地发现深层且情境化的见解而广泛应用于 CSCW 和 HCI 研究，但这些本质上手动且人力资源密集型的过程通常不适用于分析大型语料库。研究人员对将定性方法应用于“大”数据问题的方法越来越感兴趣，希望从大量数据中获得更具普遍性的结果，同时保留定性方法的深度和丰富性。在本文中，我们描述了一项关于定性研究人员的工作实践及其挑战的研究，着眼于这是否是人机协作的合适领域以及成功的协作可能涉及哪些方面。我们的研究结果描述了参与者多样化的方法实践和细微的协作动态，并确定了他们可能从基于 AI 的工具中受益的领域。虽然参与者强调了定性归纳分析的混乱性和不确定性，但他们仍然希望完全掌控整个过程，并认为 AI 不应干预。我们的研究在定性分析的背景下对人机协作中任务的可委派性进行了深入研究，并为尊重偶然性、人类能动性和模糊性的人工智能辅助设计提供了方向。