教育科技研究速報

將 XAI 與 EU AI Act 需求對接，提供跨領域分析與實務機會，促進合規與人本解釋。

提出一種簡單方法，在保持邊緣相鄰差分隱私的前提下，釋放社會網路的連結度指標，並證明其一致性與正態性。

本文提出以優先圖模型分析LLM對齊中的衝突，揭示其不穩定性與潛在優先權駭客風險，並提出運行時驗證機制以提升安全性。

本文提出提示成熟度等級（PRL）及提示準備度評分（PRS），旨在為生成式AI系統的提示工程提供可追蹤、可審計的品質控制方法。

提出 2x2 風險框架與 seamful 設計，並建議神經-符號架構以提升對話式導航的可信度。

Audo-Sight 透過雲端與邊緣 AI 代理，快速且精準地為視障者提供語音對話式場景描述，提升環境感知效率。

研究顯示 LLM 在道德公平判斷上因代詞、數量與性別標記而產生顯著偏見，尤其非二元代詞被偏好，男性代詞被歧視。

提出 MESD 指標衡量多類別交叉群體解釋穩定性差異，並提出 UEF 框架平衡效用、解釋與公平三重目標。

本文提出 AI 轉型差距指數 (AITG)，旨在量化企業在 AI 部署上的差距、價值創造潛力及競爭風險，填補了現有評估框架的空白。

研究揭示 AI 代理程度、角色互換與開發者位置對人類對 AI 責任歸屬的影響，並指出代理部份更易被視為負責任。

本文提出 InterveneBench，一個用於評估大型語言模型在真實社會系統中進行干預推理和因果研究設計能力的新基準，並提出 STRIDES 多智能體框架以提升模型效能。

本文提出四種對AI安全與倫理緊張關係的參與模式，並以計算分析證明「關鍵橋接」是推進負責任AI的最可行途徑。