据说教育中的人工智能（AI）有可能建立更多个性化的课程，以及全世界的民主化教育，并创造一个新的教学和学习方式。数百万学生已经开始受益于这些技术的使用，但世界各地的数百万不是。如果这一趋势持续，教育中的第一次交付可能会更大的教育不平等，以及目前的技术决定论叙事的全球教育资源的误操作。在本文中，我们专注于在教育中的AI未来造成猜测和构成问题，目的是开始按压对话，这些谈话将为技术渗透到技术的新一代教育方面。本文首先综合AI如何改变我们学习和教导的方式，专注于个性化学习伴侣的情况，然后举动讨论一些社会技术特征，这对于避免全球这些AI系统的危险至关重要（和也许确保他们的成功）。本文还讨论了使用自由，参与式和民主资源，如维基百科，开放教育资源和开源工具的潜力。我们还强调需要集体设计以人以人为本，透明，互动和协作的AI授权，并为利益攸关方提供完整的机构，以及支持新的新兴教育。最后，我们询问这一教育革命为自由主义和赋予教育权力，超出任何政治，文化，语言，地理和学习能力障碍而需要什么。

值得信赖的人工智能（AI）已成为一个重要的话题，因为在AI系统及其创造者中的信任已经丢失。研究人员，公司和政府具有远离技术开发，部署和监督的边缘化群体的长期和痛苦的历史。结果，这些技术对小群体的有用甚至有害。我们争辩说，渴望信任的任何AI开发，部署和监测框架必须纳入女权主义，非剥削参与性设计原则和强大，外部和持续监测和测试。我们还向考虑到透明度，公平性和问责制的可靠性方面的重要性，特别是考虑对任何值得信赖的AI系统的核心价值观的正义和转移权力。创建值得信赖的AI通过资金，支持和赋予Grassroots组织，如AI Queer等基层组织开始，因此AI领域具有多样性和纳入可信和有效地发展的可信赖AI。我们利用AI的专家知识Queer通过其多年的工作和宣传来讨论以及如何以及如何在数据集和AI系统中使用如何以及如何在数据集和AI系统中使用以及沿着这些线路的危害。基于此，我们分享了对AI的性别方法，进一步提出了Queer认识论并分析它可以带来AI的好处。我们还讨论了如何在愿景中讨论如何使用此Queer认识论，提出与AI和性别多样性和隐私和酷儿数据保护相关的框架。

教育技术，以及他们部署的学校教育系统，制定了特定的意识形态，了解有关知识的重要事项以及学习者应该如何学习。作为人工智能技术 - 在教育和超越 - 可能导致边缘社区的不公平结果，已经制定了各种方法来评估和减轻AI的有害影响。然而，我们争辩于本文认为，在AI模型中的性能差异的基础上评估公平的主导范式是面对教育AI系统（RE）生产的系统性不公平。我们在批判理论和黑色女权主义奖学金中汲取了结构性不公正的镜头，以批判性地审查了几个普遍研究的和广泛采用的教育AI类别，并探讨了他们如何融入和重现结构不公正和不公平的历史遗产和不公平的历史遗产。他们模型绩效的奇偶阶段。我们关闭了替代愿景，为教育ai提供更公平的未来。

会话人工智能（Convai）系统最近吸引了许多学术和商业关注，在两端都取得了重大进展。但是，现有的工作讨论了如何在现实世界应用中开发和部署这些系统的社会益处，具有全面的案例研究和利弊分析。在本文中，我们简要介绍了社区对更好的康沃系统的进展，并反思现有技术如何帮助推进来自各种角度的社会良好举措，这些角度是社区中的共同知识。我们进一步讨论了Convai System以更好地帮助我们实现这些目标的挑战，并突出了其在现实世界中开发和部署所涉及的风险。

In this chapter, we review and discuss the transformation of AI technology in HCI/UX work and assess how AI technology will change how we do the work. We first discuss how AI can be used to enhance the result of user research and design evaluation. We then discuss how AI technology can be used to enhance HCI/UX design. Finally, we discuss how AI-enabled capabilities can improve UX when users interact with computing systems, applications, and services.

虽然AI有利于人类，但如果没有适当发展，它也可能会损害人类。 HCI工作的重点是从与非AI计算系统的传统人类交互转换，以与AI系统交互。我们在HCI视角下开展了高级文献综述，对当前工作的整体分析。我们的审核和分析突出了AI技术引入的新变更以及HCI专业人员在AI系统开发中应用人以人为本的AI（HCAI）方法时，新挑战的新挑战。我们还确定了与AI系统人类互动的七个主要问题，其中HCI专业人员在开发非AI计算系统时没有遇到。为了进一步实现HCAI方法的实施，我们确定了与特定的HCAI驱动的设计目标相关的新的HCI机会，以指导HCI专业人员解决这些新问题。最后，我们对当前HCI方法的评估显示了这些方法支持开发AI系统的局限性。我们提出了可以帮助克服这些局限性的替代方法，并有效帮助HCI专业人员将HCAI方法应用于AI系统的发展。我们还为HCI专业人员提供战略建议，以有效影响利用HCAI方法的AI系统的发展，最终发展HCAI系统。

Xenophobia is one of the key drivers of marginalisation, discrimination, and conflict, yet many prominent machine learning (ML) fairness frameworks fail to comprehensively measure or mitigate the resulting xenophobic harms. Here we aim to bridge this conceptual gap and help facilitate safe and ethical design of artificial intelligence (AI) solutions. We ground our analysis of the impact of xenophobia by first identifying distinct types of xenophobic harms, and then applying this framework across a number of prominent AI application domains, reviewing the potential interplay between AI and xenophobia on social media and recommendation systems, healthcare, immigration, employment, as well as biases in large pre-trained models. These help inform our recommendations towards an inclusive, xenophilic design of future AI systems.

We are currently unable to specify human goals and societal values in a way that reliably directs AI behavior. Law-making and legal interpretation form a computational engine that converts opaque human values into legible directives. "Law Informs Code" is the research agenda capturing complex computational legal processes, and embedding them in AI. Similar to how parties to a legal contract cannot foresee every potential contingency of their future relationship, and legislators cannot predict all the circumstances under which their proposed bills will be applied, we cannot ex ante specify rules that provably direct good AI behavior. Legal theory and practice have developed arrays of tools to address these specification problems. For instance, legal standards allow humans to develop shared understandings and adapt them to novel situations. In contrast to more prosaic uses of the law (e.g., as a deterrent of bad behavior through the threat of sanction), leveraged as an expression of how humans communicate their goals, and what society values, Law Informs Code. We describe how data generated by legal processes (methods of law-making, statutory interpretation, contract drafting, applications of legal standards, legal reasoning, etc.) can facilitate the robust specification of inherently vague human goals. This increases human-AI alignment and the local usefulness of AI. Toward society-AI alignment, we present a framework for understanding law as the applied philosophy of multi-agent alignment. Although law is partly a reflection of historically contingent political power - and thus not a perfect aggregation of citizen preferences - if properly parsed, its distillation offers the most legitimate computational comprehension of societal values available. If law eventually informs powerful AI, engaging in the deliberative political process to improve law takes on even more meaning.

负责任的AI被广泛认为是我们时代最大的科学挑战之一，也是释放AI市场并增加采用率的关键。为了应对负责任的AI挑战，最近已经发布了许多AI伦理原则框架，AI系统应该符合这些框架。但是，没有进一步的最佳实践指导，从业者除了真实性之外没有什么。同样，在算法级别而不是系统级的算法上进行了重大努力，主要集中于数学无关的道德原则（例如隐私和公平）的一部分。然而，道德问题在开发生命周期的任何步骤中都可能发生，从而超过AI算法和模型以外的系统的许多AI，非AI和数据组件。为了从系统的角度操作负责任的AI，在本文中，我们采用了一种面向模式的方法，并根据系统的多媒体文献综述（MLR）的结果提出了负责任的AI模式目录。与其呆在道德原则层面或算法层面上，我们专注于AI系统利益相关者可以在实践中采取的模式，以确保开发的AI系统在整个治理和工程生命周期中负责。负责的AI模式编目将模式分为三组：多层次治理模式，可信赖的过程模式和负责任的逐设计产品模式。这些模式为利益相关者实施负责任的AI提供了系统性和可行的指导。

残疾人在医疗保健，就业和政府政策等各个领域的各种复杂的决策过程中受到各种复杂的决策。这些环境通常已经不透明他们影响的人并缺乏充分的残疾观点代表，它迅速采用人工智能（AI）技术来用于数据分析以告知决策，从而增加因不当或不公平的算法而造成的伤害风险增加。本文介绍了一个通过残疾镜头进行严格检查AI数据分析技术的框架，并研究了AI技术设计师选择的残疾定义如何影响其对残疾分析对象的影响。我们考虑了三种残疾的概念模型：医学模型，社会模型和关系模型；并展示在每个模型下设计的AI技术如何差异很大，以至于与彼此不相容和矛盾。通过讨论有关医疗保健和政府残疾福利中AI分析的常见用例，我们说明了技术设计过程中的特定考虑因素和决策点，这些因素和决策点影响了这些环境中的电力动态和包容性，并有助于确定其对边缘化或支持的方向。我们提出的框架可以作为对AI技术的深入批判性检查的基础，并开发用于残疾相关的AI分析的设计实践。

期望与成功采用AI来创新和改善业务之间仍然存在很大的差距。由于深度学习的出现，AI的采用率更为复杂，因为它经常结合大数据和物联网，从而影响数据隐私。现有的框架已经确定需要专注于以人为中心的设计，结合技术和业务/组织的观点。但是，信任仍然是一个关键问题，需要从一开始就设计。拟议的框架从以人为本的设计方法扩展，强调和维持基于该过程的信任。本文提出了负责人工智能（AI）实施的理论框架。拟议的框架强调了敏捷共同创造过程的协同业务技术方法。目的是简化AI的采用过程来通过在整个项目中参与所有利益相关者来创新和改善业务，以便AI技术的设计，开发和部署与人合作而不是孤立。该框架对基于分析文献综述，概念框架设计和从业者的中介专业知识的负责人AI实施提出了新的观点。该框架强调在以人为以人为中心的设计和敏捷发展中建立和维持信任。这种以人为中心的方式与设计原则的隐私相符和启用。该技术和最终用户的创建者正在共同努力，为业务需求和人类特征定制AI解决方案。关于采用AI来协助医院计划的说明性案例研究将证明该拟议框架适用于现实生活中的应用。

机器学习（ML）技术在教育方面越来越普遍，从预测学生辍学，到协助大学入学以及促进MOOC的兴起。考虑到这些新颖用途的快速增长，迫切需要调查ML技术如何支持长期以来的教育原则和目标。在这项工作中，我们阐明了这一复杂的景观绘制，以对教育专家的访谈进行定性见解。这些访谈包括对过去十年中著名应用ML会议上发表的ML教育（ML4ED）论文的深入评估。我们的中心研究目标是批判性地研究这些论文的陈述或暗示教育和社会目标如何与他们解决的ML问题保持一致。也就是说，技术问题的提出，目标，方法和解释结果与手头的教育问题保持一致。我们发现，在ML生命周期的两个部分中存在跨学科的差距，并且尤其突出：从教育目标和将预测转换为干预措施的ML问题的提出。我们使用这些见解来提出扩展的ML生命周期，这也可能适用于在其他领域中使用ML。我们的工作加入了越来越多的跨教育和ML研究的荟萃分析研究，以及对ML社会影响的批判性分析。具体而言，它填补了对机器学习的主要技术理解与与学生合作和政策合作的教育研究人员的观点之间的差距。

在这一荟萃术中，我们探索了道德人工智能（AI）设计实施的三个不同角度，包括哲学伦理观点，技术观点和通过政治镜头进行框架。我们的定性研究包括一篇文献综述，该综述通过讨论前面发表的对比度上下，自下而上和混合方法的价值和缺点，突出了这些角度的交叉引用。对该框架的小说贡献是政治角度，该角度构成了人工智能中的道德规范，要么由公司和政府决定，并通过政策或法律（来自顶部）强加于人，或者是人民要求的道德（从底部出现） ，以及自上而下，自下而上和混合技术，即AI在道德构造和考虑到其用户中的发展方式以及对世界的预期和意外后果和长期影响。作为自下而上的应用技术方法和AI伦理原则作为一种实际的自上而下方法，重点是强化学习。这项调查包括现实世界中的案例研究，以基于历史事实，当前的世界环境以及随之而来的现实，就AI的伦理和理论未来的思想实验进行了有关AI伦理和理论未来思想实验的哲学辩论。

Several policy options exist, or have been proposed, to further responsible artificial intelligence (AI) development and deployment. Institutions, including U.S. government agencies, states, professional societies, and private and public sector businesses, are well positioned to implement these policies. However, given limited resources, not all policies can or should be equally prioritized. We define and review nine suggested policies for furthering responsible AI, rank each policy on potential use and impact, and recommend prioritization relative to each institution type. We find that pre-deployment audits and assessments and post-deployment accountability are likely to have the highest impact but also the highest barriers to adoption. We recommend that U.S. government agencies and companies highly prioritize development of pre-deployment audits and assessments, while the U.S. national legislature should highly prioritize post-deployment accountability. We suggest that U.S. government agencies and professional societies should highly prioritize policies that support responsible AI research and that states should highly prioritize support of responsible AI education. We propose that companies can highly prioritize involving community stakeholders in development efforts and supporting diversity in AI development. We advise lower levels of prioritization across institutions for AI ethics statements and databases of AI technologies or incidents. We recognize that no one policy will lead to responsible AI and instead advocate for strategic policy implementation across institutions.

随着全球人口越来越多的人口驱动世界各地的快速城市化，有很大的需要蓄意审议值得生活的未来。特别是，随着现代智能城市拥抱越来越多的数据驱动的人工智能服务，值得记住技术可以促进繁荣，福祉，城市居住能力或社会正义，而是只有当它具有正确的模拟补充时（例如竭尽全力，成熟机构，负责任治理）;这些智能城市的最终目标是促进和提高人类福利和社会繁荣。研究人员表明，各种技术商业模式和特征实际上可以有助于极端主义，极化，错误信息和互联网成瘾等社会问题。鉴于这些观察，解决了确保了诸如未来城市技术基岩的安全，安全和可解释性的哲学和道德问题，以为未来城市的技术基岩具有至关重要的。在全球范围内，有能够更加人性化和以人为本的技术。在本文中，我们分析和探索了在人以人为本的应用中成功部署AI的安全，鲁棒性，可解释性和道德（数据和算法）挑战的关键挑战，特别强调这些概念/挑战的融合。我们对这些关键挑战提供了对现有文献的详细审查，并分析了这些挑战中的一个可能导致他人的挑战方式或帮助解决其他挑战。本文还建议了这些域的当前限制，陷阱和未来研究方向，以及如何填补当前的空白并导致更好的解决方案。我们认为，这种严谨的分析将为域名的未来研究提供基准。

MetaVerse，巨大的虚拟物理网络空间，为艺术家带来了前所未有的机会，将我们的身体环境的每个角落与数字创造力混合。本文对计算艺术进行了全面的调查，其中七个关键主题与成权相关，描述了混合虚拟物理现实中的新颖艺术品。主题首先涵盖了MetaVerse的建筑元素，例如虚拟场景和字符，听觉，文本元素。接下来，已经反映了诸如沉浸式艺术，机器人艺术和其他用户以其他用户的方法提供了沉浸式艺术，机器人艺术和其他用户中心的若干非凡类型的新颖创作。最后，我们提出了几项研究议程：民主化的计算艺术，数字隐私和搬迁艺术家的安全性，为数字艺术品，技术挑战等等的所有权认可。该调查还担任艺术家和搬迁技术人员的介绍材料，以开始在超现实主义网络空间领域创造。

为了回应对新的基于AI的技术的社会，法律和道德影响的认识，AI和ML少校会议和期刊现在鼓励或要求提交的论文包括道德影响声明并接受道德审查。这一举动引发了关于伦理在AI和数据科学研究中的作用的激烈辩论，有时会变成适得其反的名称和“取消”的威胁。我们认为，更加关注数据科学家的道德教育可能有助于弥合分离数据科学界的意识形态鸿沟。我们将这种深厚的意识形态冲突诊断为原子主义者和整体者之间的一项冲突。除其他事项外，原子主义者认为，事实是并且应该与价值观分开的想法，而整体者认为事实和价值观是并且应该彼此之间的不可分割。我们的目标是鼓励跨学科和减少学科两极分化的目标，我们借鉴了从哲学和法律到社会理论和人文心理学等各种历史来源，以描述每个意识形态的信仰和假设。最后，我们呼吁数据科学界内的原子主义者和整体者在道德分歧期间表现出更大的同理心，并提出四种有针对性的策略，以确保数据科学研究受益社会。

近期和快速转变为大流行迅速的数字学习，也受到数字工具和平台无处不在的可用性的影响，使数字学习更加接近。扩展数字学习和教学中最困难的部分中的一个积分和一个是能够评估学习者的知识和能力。教育者可以录制讲座或创造数字内容，可以传递到数千名学习者，但评估学习者是非常耗时的。在本文中，我们提出了基于人工智能（AI）的解决方案，即VidVersityQG，用于自动从预先记录的视频讲座产生问题。基于从视频推断的上下文和语义信息，该解决方案可以自动生成不同类型的评估问题（包括短答案，多项选择，真/假并填写空白问题）。所提出的解决方案采用以人为本的方法，其中教师提供了修改/编辑任何AI生成的问题的能力。这种方法鼓励教师参与教育的使用和实施教育。评估了基于AI的解决方案，以便通过我们的行业合作伙伴Vidversity提供给我们的多个域名的经验丰富的教学专业人员和117名教育视频的准确性。 VidVersityQG解决方案显示有希望自动从视频产生高质量问题，从而大大减少了在手动问题中为教育工作者的时间和精力。

在进行研究，设计和系统开发时，HCI研究人员一直在将注意力从个人用户转移到社区。但是，我们的领域尚未建立对社区合并研究方法的挑战，利益和承诺的凝聚力，系统的理解。我们对47个计算研究论文进行了系统的综述和主题分析，讨论了与社区的参与性研究，以开发过去二十年来，以开发技术文物和系统。从这篇评论中，我们确定了与项目演变相关的七个主题：从建立社区伙伴关系到维持结果。我们的发现表明，这些项目的特征是几个紧张关系，其中许多与研究人员的力量和位置以及计算研究环境有关，相对于社区伙伴。我们讨论了我们的发现的含义，并提供方法论建议，以指导HCI，并更广泛地计算研究中心社区的实践。

过去十年已经看到人工智能（AI）的显着进展，这导致了用于解决各种问题的算法。然而，通过增加模型复杂性并采用缺乏透明度的黑匣子AI模型来满足这种成功。为了响应这种需求，已经提出了说明的AI（Xai）以使AI更透明，从而提高关键结构域中的AI。虽然有几个关于Xai主题的Xai主题的评论，但在Xai中发现了挑战和潜在的研究方向，这些挑战和研究方向被分散。因此，本研究为Xai组织的挑战和未来的研究方向提出了系统的挑战和未来研究方向：（1）基于机器学习生命周期的Xai挑战和研究方向，基于机器的挑战和研究方向阶段：设计，开发和部署。我们认为，我们的META调查通过为XAI地区的未来探索指导提供了XAI文学。