社交人工智能与人工智能生态系统的挑战
摘要：人类与人工智能（包括助手和推荐系统，简称AI）相互作用的大规模社会技术系统的兴起，增加了集体现象和临界点的出现机会，带来了意想不到的、可能是无意的后果。例如，如果太多驾驶员被引导到同一条路线上，导航系统的建议可能会引发混乱，社交媒体上的个性化推荐可能会放大极化、过滤泡和激化。另一方面，我们可以学习如何培养“众人的智慧”和集体行动效应，以应对社会和环境挑战。为了理解人工智能对社会技术系统的影响，并设计与人类团队合作以帮助克服社会问题而不是加剧社会问题的下一代人工智能，我们建议在复杂系统、网络科学和人工智能的交叉点上建立社会人工智能的基础。在这篇展望性论文中，我们讨论了社会人工智能中的主要未解决问题，并概述了可能的技术和科学挑战，并提出了研究方向。
作者：Dino Pedreschi, Luca Pappalardo, Ricardo Baeza-Yates, Albert-Laszlo Barabasi, Frank Dignum, Virginia Dignum, Tina Eliassi-Rad, Fosca Giannotti, Janos Kertesz, Alistair Knott, Yannis Ioannidis, Paul Lukowicz, Andrea Passarella, Alex Sandy Pentland, John Shawe-Taylor, Alessandro Vespignani
论文ID：2306.13723
分类：Artificial Intelligence
分类简称：cs.AI
提交时间：2023-06-27