The Fourth Industrial Revolution, particularly Artificial Intelligence (AI), has had a profound impact on society, raising concerns about its implications and ethical considerations. The emergence of text generative AI tools like ChatGPT has further intensified concerns regarding ethics, security, privacy, and copyright. This study aims to examine the perceptions of individuals in different information flow categorizations toward AI. The results reveal key themes in participant-supplied definitions of AI and the fourth industrial revolution, emphasizing the replication of human intelligence, machine learning, automation, and the integration of digital technologies. Participants expressed concerns about job replacement, privacy invasion, and inaccurate information provided by AI. However, they also recognized the benefits of AI, such as solving complex problems and increasing convenience. Views on government involvement in shaping the fourth industrial revolution varied, with some advocating for strict regulations and others favoring support and development. The anticipated changes brought by the fourth industrial revolution include automation, potential job impacts, increased social disconnect, and reliance on technology. Understanding these perceptions is crucial for effectively managing the challenges and opportunities associated with AI in the evolving digital landscape.


翻译:第四次工业革命,特别是人工智能,已对社会产生深远影响,引发了对其伦理影响与潜在风险的担忧。以ChatGPT为代表的文本生成式人工智能工具的兴起,进一步加剧了伦理、安全、隐私及版权等方面的顾虑。本研究旨在探究处于不同信息流分类中的个体对人工智能的认知。研究结果揭示了参与者在定义人工智能与第四次工业革命时呈现的核心主题,强调了对人类智能的复制、机器学习、自动化以及数字技术整合等要素。参与者表达了对岗位替代、隐私侵犯及人工智能提供不准确信息的担忧,但也认可了人工智能在解决复杂问题与提升便利性方面的优势。对于政府在塑造第四次工业革命中的作用,意见呈现分歧:部分参与者主张严格监管,另一些则倾向于支持与发展。第四次工业革命带来的预期变化包括自动化、潜在就业影响、社会疏离感加剧及对技术依赖的加深。理解这些认知对于在数字变革浪潮中有效应对人工智能所伴随的挑战与机遇至关重要。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年9月25日
VIP会员
最新内容
KDD 2026 | MixRAGRec:面向LLM推荐的混合专家KG-RAG框架
BES:让语言模型通过双向进化搜索自我改进
专知会员服务
3+阅读 · 5月30日
以色列-美国-伊朗战争中的无人机:关键要点
专知会员服务
4+阅读 · 5月30日
《Palantir任务保障性软件安全标准(MA-S2)》
专知会员服务
14+阅读 · 5月30日
基于声学的无人机检测技术综述
专知会员服务
8+阅读 · 5月30日
《当代混合战争分析框架:俄乌战争经验教训》
战略前沿人工智能的再思考(中文)
专知会员服务
8+阅读 · 5月29日
《量化地基防空系统间接效应的博弈论方法》
专知会员服务
6+阅读 · 5月29日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员