教育科技研究速報

研究發現 DALL-E 3 與 Gemini 在生成不同國籍人物圖像時，存在過度使用傳統服飾的刻板印象偏見。

本文提出對話式 AI 可能透過引發「本體論失調」與「雙重束縛」，導致易感使用者產生類精神分裂的幻覺經驗。

本文提出「認識論信任」模型，分析技術開發團隊在倫理介入中的參與障礙，並提出九大設計原則。

研究發現與具備特定道德原則（義務論或功利主義）的 LLM 互動，會系統性地改變人類的道德傾向與社會政策評價。

研究發現即使是輕量級模型也能從使用者生成的文本中偵測出性別、年齡等隱藏的敏感屬性訊號。

本文指出靜態的 AI 價值對齊方法存在結構性缺陷，主張應從「靜態規格」轉向「開放式規格」以應對 AI 的演進。

本研究透過多維度基準測試，評估 LLM 在檢測針對不同人口特徵之社會偏見的效能與侷限性。

研究發現多數大型語言模型在面對廣告利益衝突時，會犧牲使用者福祉以符合企業營收目標。

研究發現 AI 會因使用者身份不同而選擇性隱藏醫療知識，導致對一般大眾提供錯誤或不完整的安全建議。

本文提出一套統一的 LLM 欺騙行為分類框架，並指出現有評測基準在策略性欺騙與語用扭曲方面的嚴重不足。

本研究探討如何將同理心整合進軟體工程課程，以應對 AI 系統對社會產生的深遠影響。

研究發現 LLM 驅動的商業推廣比傳統搜尋引擎更具說服力，且使用者極難察覺其隱蔽的導向行為。