Anticipatory Behavior in Adaptive Learning Systems pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Butz, Martin V./ Sigaud, Olivier (EDT)/ Gerard, Pierre (EDT)

出品人:

页数:301

译者:

出版时间:

价格:69.95

装帧:Pap

isbn号码:9783540404293

丛书系列:

图书标签:

Adaptive Learning
Anticipatory Systems
Machine Learning
Artificial Intelligence
Behavior Prediction
Educational Technology
Intelligent Tutoring Systems
Cognitive Modeling
Human-Computer Interaction
Personalized Learning

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具体描述

《人工智能伦理前沿：构建负责任的未来》在快速发展的技术浪潮中，人工智能（AI）以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从自动化生产线到个性化推荐系统，从医疗诊断到金融交易，AI的触角无处不在，深刻地改变着社会结构与人类体验。然而，伴随着AI带来的巨大便利和机遇，一系列复杂而紧迫的伦理挑战也日益显现。我们正站在一个关键的十字路口，如何确保AI的发展符合人类的价值观，如何构建一个公平、透明、可信赖的AI未来，是摆在我们面前的重大课题。《人工智能伦理前沿：构建负责任的未来》深入剖析了当前人工智能领域最前沿的伦理困境与探讨。本书并非仅仅罗列问题，而是致力于提供一套系统性的思考框架和实践路径，以期引导研究者、开发者、政策制定者以及公众共同应对AI伦理的挑战。本书的第一个核心部分聚焦于AI的公平性与偏见。我们探讨了算法偏见如何根植于训练数据，以及这些偏见如何可能在招聘、信贷审批、刑事司法等关键领域放大社会不公。书中详细阐述了检测和缓解算法偏见的各种技术方法，例如因果推理、公平性度量以及差分隐私等，并结合实际案例分析了这些方法的有效性和局限性。我们还将讨论如何通过多元化的数据集和跨学科的合作来减少AI系统中的歧视性影响。其次，本书深入研究了AI的透明度与可解释性（XAI）。随着AI系统变得越来越复杂，理解其决策过程变得尤为重要，尤其是在高风险应用中。本书详细介绍了各种XAI技术，包括局部可解释模型无关解释（LIME）、SHAP值、注意力机制等，并讨论了如何将这些技术应用于理解深度学习模型的内部运作。我们还探讨了“黑箱”问题带来的挑战，以及如何在技术可行性和商业保密之间找到平衡点，确保AI的决策过程能够被用户理解和信任。第三，我们重点关注AI的问责制与责任归属。当AI系统做出错误决策或造成损害时，谁应该承担责任？是开发者、部署者、使用者，还是AI本身？本书剖析了现有的法律框架在应对AI责任问题时的不足，并提出了构建AI问责机制的多种可能方案，包括自动化责任追踪、智能合约以及基于风险的监管模式等。我们还将讨论如何通过清晰的协议和审计机制来明确AI系统的权责边界。第四，本书对AI的隐私保护进行了深入探讨。AI强大的数据处理能力带来了前所未有的隐私风险。书中分析了AI在数据收集、存储、分析和共享过程中可能侵犯个人隐私的途径，并详细介绍了差分隐私、联邦学习、同态加密等先进的隐私保护技术。我们还讨论了如何在AI应用的便利性和个人隐私的权利之间取得最佳平衡，以及如何制定有效的隐私政策来保护用户数据。第五，本书将视角拓展到AI的社会影响与未来治理。AI的广泛应用对就业结构、社会关系、信息传播乃至民主制度都产生了深远影响。本书分析了AI对劳动力市场的潜在冲击，讨论了如何通过再培训和教育来应对自动化带来的挑战。我们还探讨了AI在信息茧房、虚假信息传播等方面的负面效应，并提出了构建负责任的AI生态系统的政策建议，包括建立AI伦理审查委员会、制定行业标准以及加强国际合作等。《人工智能伦理前沿：构建负责任的未来》旨在为所有关心AI未来的人们提供一个全面、深入且富有洞察力的阅读体验。本书融合了计算机科学、哲学、法律、社会学等多个学科的知识，旨在促进跨学科的对话与合作。通过对AI伦理前沿问题的细致剖析和对未来治理模式的积极探索，本书希望能为构建一个更加公正、安全、符合人类福祉的AI时代贡献一份力量。本书适合AI研究者、工程师、产品经理、政策制定者、伦理学家以及对AI发展及其社会影响感兴趣的广大读者阅读。