Public awareness of AI ethics plays a crucial role in fostering the responsible and sustainable development of AI technology. However, finding effective ways to promote public understanding of the ethical risks of AI remains a challenge. Given the complexity of AI ethical issues and the cognitive limitations of the public, this review paper proposes a conceptual framework for inclusive learning analytics with embedded data comics. Data comics help transform complex and abstract AI ethics cases into compelling and relatable stories, fostering public empathy and introspection. More importantly, inclusive learning analytics targets not only people of different demographic attributes, but also different mindsets with inherent cognitive biases. By providing equal and easily accessible channels for AI ethics issues, we aim to encourage the public to reflect on AI ethics incidents from multiple perspectives and develop the habit of continuous learning to adapt to evolving AI technologies and ethical risks.


翻译:公众对AI伦理的认知在促进人工智能技术负责任且可持续发展中起着关键作用。然而,如何有效提升公众对AI伦理风险的理解仍是一项挑战。鉴于AI伦理议题的复杂性及公众认知局限,本述评提出一种融合数据漫画的包容性学习分析概念框架。数据漫画能将抽象复杂的AI伦理案例转化为引人共鸣的故事,促进公众共情与内省。更关键的是,包容性学习分析不仅面向不同人口属性的群体,更关注具有先天认知偏见的差异化思维模式。通过构建平等易及的AI伦理议题参与渠道,我们旨在引导公众多维度反思AI伦理事件,并培养持续学习的习惯,以应对不断演进的AI技术与伦理风险。

0
下载
关闭预览

相关内容

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/
人工智能伦理风险与治理研究
专知会员服务
20+阅读 · 2025年4月22日
《人工智能伦理治理研究报告(2023年)》白皮书发布
专知会员服务
33+阅读 · 2023年12月27日
人工智能伦理计算
专知会员服务
39+阅读 · 2023年10月13日
联合国教科文组织发布《人工智能伦理建议书》
专知会员服务
52+阅读 · 2021年12月7日
专知会员服务
43+阅读 · 2021年9月28日
可信机器学习的公平性综述
专知会员服务
70+阅读 · 2021年2月23日
AI可解释性文献列表
专知
43+阅读 · 2019年10月7日
用深度学习揭示数据的因果关系
专知
28+阅读 · 2019年5月18日
【资源推荐】AI可解释性资源汇总
专知
47+阅读 · 2019年4月24日
联邦学习或将助力IoT走出“数据孤岛”?
中国计算机学会
20+阅读 · 2019年3月16日
国家自然科学基金
9+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
17+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
25+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
27+阅读 · 2023年3月17日
VIP会员
最新内容
博士论文 | 面向大模型推理的内存高效算法
专知会员服务
2+阅读 · 7月27日
美空军新型反无人机部队初探
专知会员服务
7+阅读 · 7月27日
《防空交战流程的概率建模研究》
专知会员服务
10+阅读 · 7月27日
ICML 2026 教程 | 数值优化理论还重要吗?
专知会员服务
6+阅读 · 7月26日
ICM 2026 | 陶哲轩:人工智能时代的数学
专知会员服务
9+阅读 · 7月26日
《反无人机交战场景下的战斗归零研究》
专知会员服务
7+阅读 · 7月26日
博士论文 | 用代码结构感知方法推进代码大模型
相关VIP内容
人工智能伦理风险与治理研究
专知会员服务
20+阅读 · 2025年4月22日
《人工智能伦理治理研究报告(2023年)》白皮书发布
专知会员服务
33+阅读 · 2023年12月27日
人工智能伦理计算
专知会员服务
39+阅读 · 2023年10月13日
联合国教科文组织发布《人工智能伦理建议书》
专知会员服务
52+阅读 · 2021年12月7日
专知会员服务
43+阅读 · 2021年9月28日
可信机器学习的公平性综述
专知会员服务
70+阅读 · 2021年2月23日
相关基金
国家自然科学基金
9+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
10+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
17+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
12+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
25+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员