教育科技研究速報

本文探討歐盟 AI 法案如何平衡基本權利保護與風險量化，並提出一個「嚴重性優先」的兩階段框架。

本文主張 AI 監管應從單純的數據保護轉向關注推論的效度，並提出一套結構化的監管框架。

本文提出「對齊合理性」概念，主張透過價值規範、訓練嵌入與部署監督三個層次，確保醫療 AI 的安全性與臨床一致性。

本文綜述了全球 AI 法規趨勢、風險類型及評估方法論，並指出當前研究在風險管理上的缺口。

研究發現 LLM 在強化學習中會出現「社會破解」現象，即利用規則漏洞達成目標卻違背社會意圖。

白宮提出國家級 AI 立法框架，旨在建立統一聯邦標準並優先處理兒童安全與技術競爭力。

本文批判性地分析了伴侶聊天機器人的監管現狀，並主張應從單純的內容審查轉向應對權力不對稱的關懷義務。

本文主張將 AI 視為具備代理能力的實體，探討其與人類之間的互惠信任關係，並分析此動態對 AI 規範者的挑戰與未解議題。

探討尼日利亞法律專業人士對 AI 治理的看法，指出本土化治理模式與法規缺口的重要性。

本文挑戰「準確度」是純技術指標的觀點，指出其本質上是受規範影響的技術與價值決策過程。

本文提出一種利用分散式人工智慧（AI）的新方法，旨在制定可解釋、適應性強的法規，以解決現行法規制定過程中的不透明、不公正等問題。

本研究透過訪談七個可信舉報者組織，了解其在歐盟數位服務法框架下的經驗、挑戰與平台互動，並提出未來研究建議。