How do broader values shape whether people judge artificial intelligence (AI) as good or bad for humanity? This article analyzes provisional World Values Survey Wave 8 data from 40,960 respondents in 24 country samples using pooled and national prediction models, outcome-independent respondent profiles, and groups of countries. The analysis reveals a cross-country anchor: general optimism about science and technology is the strongest pooled predictor of favorable AI evaluation and recurs among the leading predictors in every national sample. Expert authority, education and information access, selected forms of trust, openness, and demographic position provide nationally distinctive patterns. Eleven value profiles formed without AI attitudes span 49.1% to 62.2% favorable evaluation. Most evaluative variation occurs within these profiles, making them useful contexts for identifying how the same values distinguish favorable from unfavorable evaluators in different social configurations. Institutional legitimacy, structural advantage, information connectedness, personal choice, redistribution, and openness differentiate evaluations in particular profiles. The same axis can relate differently to AI evaluation across profiles: secular reasoning has a significant positive association among secular moderate pluralists but a suggestive negative association among institution-trusting civic joiners. Together, the findings show that public receptivity to AI as technological change has a common predictive anchor but develops within plural configurations of resources, institutions, authority, openness, and social position. This distinction helps anticipate where generalized technological optimism is likely to travel and where AI deployment and governance will encounter context-specific sources of legitimacy or concern.


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人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
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