教育科技研究速報

本研究探討大型語言模型（LLM）在道德判斷時的脈絡敏感性，發現模型傾向於在特定情境下做出違反規則的判斷，且其敏感模式與人類不同。

本文分析歐盟人工智慧法案（AI Act）在應對具自主性的 AI 代理人所帶來的治理挑戰時的不足，包括效能、濫用及公平性等問題。

本文探討人機伴侶互動中，提供者對 AI 伴侶進行修改時，使用者感受到的失落與背叛，並提出「單方面關係修正權」的概念。

本文探討歐盟人工智慧法案如何將基本人權置於風險基礎治理框架的核心，並作為人工智慧系統生命週期的法律標準。

本文探討了在歐盟 AI 法案實施後，是否仍需要設立更強大的超國家 AI 署，以提升政策一致性、風險評估能力及國際合作。

本文指出，僅提供演算法決策的解釋不足以實現真正的問責，更需要提供存取證據的權利，以利於爭議和檢驗。

本研究評估了 12 家 AI 公司提出的前沿 AI 安全框架，發現其在風險識別、分析、治理等方面普遍存在不足，作為問責機制仍有待加強。

本文提出一個耦合動力模型，分析了公眾信任如何影響 AI 治理系統的穩定性，並揭示了信任崩潰的關鍵條件。

本文探討如何在資本主義企業的環境中，兼顧商業目標與道德責任，呼籲將「倫理與商業」視為並行不悖的目標。

本文提出一種以社群為中心的 AI 模型開發方法，旨在提升政府透明度與問責性，特別是在警察執法領域。

本文提出一種元框架「-敏感性設計」，旨在將政治或意識形態價值觀融入設計研究流程，並以「依賴性敏感性設計」為例進行說明。

本文提出「敘事框架」系統，旨在標準化分析人工智慧政策辯論中的隱喻，提升對公眾認知與政策優先順序的透明度。