教育科技研究速報

本研究探討使用者如何與通用型 AI 建立情感連結，並在平台限制與模型更新中透過策略維護其關係。

本文指出醫療 AI 的倫理問題不應僅限於後端演算法，前端介面設計造成的使用者與 AI 間權力不對稱亦是關鍵倫理失效。

研究發現 AI 傷害並非單一身份類別造成，而是多重身份交織時會產生更嚴重的放大效應。

研究發現當 AI 的行為被視為人類設計的產物時，人們會對其施加更嚴格的義務論道德標準。

本文主張應嚴格區分聊天機器人的商業與非商業對話情境，以防止隱性廣告侵蝕用戶自主權與情感親密度。

本文探討歐盟 AI 法案如何與行政法基本原則互動，並分析其在公共決策中的問責與透明度挑戰。

研究發現當用戶向 LLM 尋求道德判斷時，模型的回應會強化用戶對 AI 的擬人化錯覺，進而增加過度依賴的風險。

研究發現 LLM 在日常對話中會自發性地運用說服策略，且其說服方式與人類存在顯著差異。

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。

本研究填補了 AI 公平性從抽象倫理原則轉向具體實務操作的鴻溝，建立了一套涵蓋 AI 生命週期的治理框架。

研究發現 LLM 雖能模擬合理的個體，卻無法準確代表真實人口的統計分佈，存在嚴重的偏差與群體抹除風險。

研究展示了透過學術著作提取專家推理系統並轉化為 AI 代理人，其表現已能達到甚至超越資深講師水準。