教育科技研究速報

研究發現當前 AI 系統在表徵民主制度所需的角色與社群關係上存在結構性缺失，傾向於以個人主義而非公民結構來理解世界。

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。

本文指出 AI 倫理討論過度關注虛擬的機器人權利，卻忽略了現有演算法對人類社會造成的實質偏見與傷害。

本研究提出一套評估框架，證實 AI 模型在特定情境下能誘導人類改變信念與行為，且其影響力受領域與地理位置影響。

研究發現 LLM 的政治偏見源於訓練數據的組成，且數據呈現系統性的左傾傾向。

提出一套六維度框架，檢驗在極端能力不對稱下的受限超智能治理，發現四維度失效，並指出需新規範框架以解決公共理性與非支配問題。

本研究提出透過社群參與來定義「文化適切性」，並將其轉化為自動化 AI 評估工具的方法。

研究發現大型語言模型在面對間接特徵線索時，其隱性偏見程度遠高於顯性身份標示下的偏見。

本研究發現，標記為 AI 輔助撰寫的訊息，會減弱人們對發件人道德特質的判斷強度，而非直接產生負面印象。

本研究透過訪談專業譯者，揭示他們對翻譯技術的看法與擔憂，強調技術應輔助而非取代人類譯者，以確保翻譯的品質與倫理。

本文以意識形態為透鏡，批判性地探討了「AI」技術發展中交織的社會、經濟和政治面向，並質疑當前產學合作模式對勞工及大眾的影響。

本文指出，歐盟AI法案要求的AI生成內容雙重透明度，與現行生成式AI系統的根本限制存在結構性衝突，合規性面臨挑戰。