专题追踪 | 人工智能研究前沿

编者按

人工智能是当前学术研究的前沿话题。学者们围绕人工智能的应用前景、协作过程和治理机制进行了全面探讨。本期分享6篇有关人工智能领域的前沿研究。

01

从稀缺到丰富：

生成式人工智能时代的学者和学术领域

1 ► 摘要

生成式人工智能的前景提出了许多危险而关键的问题。首先，如何利用生成式人工智能来提高有趣和重要学术研究的质量和数量？其次，鉴于使用人工智能的紧张局面，我们为什么要谨慎使用生成式人工智能？迄今为止，来自整个学术界的先前社论和出版物，已经开始从基础技术和方法论来考虑这两个实用和规范性问题。然而，鉴于通过ChatGPT和Microsoft Copilot等工具对生成式人工智能的广泛吸引力，我们看到了一个机会，可以将这种对话推向更广泛、更面向未来的调查，以探讨生成式人工智能对学术领域的影响特别。需要明确的是，当我们解决第三个也是最后一个问题时，我们的目的不是编纂我们专业对这项技术未来发展的反应，而是揭示各种可能的不确定性，这些不确定性将影响其发展及其对学者和学术界的影响。

2►  文献来源

Grimes M, Von Krogh G, Feuerriegel S, et al. From scarcity to abundance: Scholars and scholarship in an age of generative artificial intelligence[J]. Academy of Management Journal, 2023, 66(6): 1617-1624.

02

识别和利用人工智能的新研究机会

1 ► 摘要

随着数据的快速增长和数字技术的发展，我们目睹了组织、社会和经济的根本转变，人工智能（AI）有可能改变管理领域。凭借自动化、提供结果预测和发现大量数据模式的能力，人工智能改变了当代组织的许多方面，包括决策、解决问题和其他过程。人工智能还使公司能够提供新产品和服务、开发新的商业模式以及连接利益相关者。与这些发展相一致，人工智能不仅是一种有趣的现象，可以在组织内部和周围进行研究，但也为管理学者提供了丰富的研究机会，以扩大他们的方法论工具箱，来利用大量和各种类型的数据。

2 ►  文献来源

von Krogh G, Roberson Q, Gruber M. Recognizing and utilizing novel research opportunities with artificial intelligence[J]. Academy of Management Journal, 2023, 66(2): 367-373.

03

与人工智能“协作”：

从系统角度探索工作的未来

1 ► 摘要

在媒体对人工智能 （AI）的炒作之后，组织正在投入大量资源来开发和使用人工智能。在本文中，我们借鉴了组织中的技术理论，为研究“使用”人工智能意味着什么制定了新的方向。借鉴先前的文献，我们考虑了用户与人工智能之间的互动如何通过理论视角展开，这些视角将技术视为一种工具和媒介。反思人工智能技术如何与过去研究的技术不同，我们提出了一种新的视角，将技术视为包括其设计、实施和使用在内的工作系统中的对应物。这种观点鼓励对人工智能如何与工作相交有一个扎实的理解。

2 ►  文献来源

Anthony C, Bechky B A, Fayard A L. “Collaborating” with AI: Taking a system view to explore the future of work[J]. Organization Science, 2023, 34(5): 1672-1694.

04

迈向人工智能治理：

确定最佳实践、潜在障碍和结果

1 ►摘要

近年来，人工智能 （AI） 被视为一种具有巨大潜力的技术，可使公司获得运营和竞争优势。然而，尽管使用了人工智能，但企业仍然面临挑战，无法立即实现绩效提升。此外，企业需要引入强大的人工智能系统并降低人工智能风险，这强调了创建合适的人工智能治理实践的重要性。本研究基于对能源领域三家公司的比较案例分析，探讨了如何应用人工智能治理来促进不会引入负面影响的强大人工智能应用程序的开发。该研究说明了哪些实践可以产生有助于决策的知识，同时通过建议的行动克服障碍，从而实现预期结果。该研究通过探索与组织中人工智能治理相关的主要维度并揭示支撑它们的实践来做出贡献。

2 ►  文献来源

Papagiannidis E, Enholm I M, Dremel C, et al. Toward AI governance: Identifying best practices and potential barriers and outcomes[J]. Information Systems Frontiers, 2023, 25(1): 123-141.

05

信任还是不信任？

对基于人工智能的系统的信任评估

1 ► 摘要

人工智能 （AI） 是能够与环境交互并旨在模拟人类智能的新一代技术。将人工智能整合到组织中的成功在很大程度上取决于员工对人工智能技术的信任。信任是人与人工智能之间互动的核心组成部分，因为不正确的信任水平可能会导致技术的误用、滥用或废弃。本文研究了对人工智能的信任、与人工智能使用相关的问题以及与此类使用相关的道德之间的联系。我们的研究结果表明，许多与AI使用相关的问题都与AI信任有关，而尝试AI应用程序的能力也会对初始信任产生影响。为了增强信任，从业者可以尝试最大限度地发挥人工智能系统的技术功能。将人工智能表示为人形机器人或忠诚的宠物，将有助于初始信任的形成。此外，调查结果显示，各国对人工智能的信任程度不平等。

2 ►  文献来源

Omrani N, Rivieccio G, Fiore U, et al. To trust or not to trust? An assessment of trust in AI-based systems: Concerns, ethics and contexts[J]. Technological Forecasting and Social Change, 2022, 181: 121763.

06

性别刻板印象对人工智能推荐的影响

1 ► 摘要

本研究探讨了性别刻板印象对评估人工智能 （AI） 的影响。我们预测，性别刻板印象将影响人类与人工智能的互动，导致人工智能对功利主义产品与享乐产品的建议具有不同的说服力。我们发现，男性AI代理条件的参与者比女性AI代理条件的参与者给出了更高的能力得分。相反，女性AI代理条件下的感知温暖高于男性条件下。更重要的是，发现人工智能性别与产品类型之间存在显著的交互效应，这表明当男性人工智能推荐功利主义产品时，参与者对人工智能推荐表现出更积极的态度。相反，当女性人工智能代理提出建议时，享乐产品会得到更积极的评价。

2 ►  文献来源

Ahn J, Kim J, Sung Y. The effect of gender stereotypes on artificial intelligence recommendations[J]. Journal of Business Research, 2022, 141: 50-59.

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-编辑：李天旭  |  审核：张宇擎-

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