2249 ورقة بحثية
تستخدم هذه الورقة مجموعة بيانات "CZ Software Mentions" لرسم وتحليل التبعيات الصاعدة لبرمجيات الأبحاث الطبية الحيوية عبر أنظمة PyPi وCRAN وBioconductor البيئية، وتحديد حزم "الأبطال الخفيين" من خلال مقاييس المركزية لتسليط الضوء على أهميتها التي غالباً ما يتم التغافل عنها بالنسبة للمجتمع العلمي.
تقدم هذه المساهمة نهجاً للنمذجة اللغوية الاجتماعية يستفيد من البيانات الديموغرافية وبيانات الشخصية للتنبؤ بتأثير المستخدم بناءً على التحقق المجتمعي، مما يظهر تحسينات كبيرة في الأداء عبر ثمانية مجالات متميزة.
تثبت هذه الورقة تجريبيًا أن نماذج تحليل المشاعر للغة البنغالية ذات الموارد المنخفضة تظهر تحيزات مستمرة قائمة على النوع الاجتماعي والدين والجنسية بغض النظر عما إذا كانت مبنية على بنيات متعددة اللغات أو أحادية اللغة، مما يسلط الض الضوء على كيفية تسبب الجمع بين مجموعات البيانات المتنوعة والنماذج سابقة التدريب في إدخال عدم اتساق يؤدي إلى تفاقم الظلم المعرفي في الأنظمة الاجتماعية التقنية.
تجسّر هذه الورقة الفجوة بين الحوكمة البشرية وحوكمة الذكاء الاصطناعي من خلال تطوير تصنيف لآليات منع التواطؤ البشري وربطها بتدخلات محددة لأنظمة الذكاء الاصطناعي متعددة الوكلاء، مع تحديد التحديات الرئيسية مثل الإسناد، وسيولة الهوية، والتكيف العدائي.
تقدم هذه الورقة مفهوم "LLMorphism" (التحول نحو النماذج اللغوية الكبيرة) بوصفه انحيازاً معرفياً حيث يؤدي صعود الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى دفع الناس لتعميم أنماط المخرجات اللغوية للنماذج اللغوية الكبيرة على الإدراك البشري عن طريق الخطأ، مما قد يشوه فهمنا للفكر البشري والمسؤولية والكرامة.
تقدم هذه الورقة دراسة موجهة نحو التصميم تُظهر أن الاستفادة المتعمدة من أخطاء وهلوسات الذكاء الاصطناعي التوليدي باعتباره "رفيق تعلم" في مساق تصميم قواعد البيانات تعزز بفعالية التفكير عالي المستوى، والمشاركة الميتامعرفية، والصرامة التخصصية لدى الطلاب.
تجادل هذه الورقة بأن التفسيرية الصارمة، عندما تستند إلى معايير علمية قابلة للتفنيد والتكرار، يجب أن تُرفع من كونها مجرد أداة تشخيصية إلى شكل مبدئي من أشكال تقييم النماذج الذي يعالج الأسباب الجذرية، ويكشف عن الأعطال الدقيقة، ويتنبأ بالمشكلات المستقبلية بما يتجاوز مقاييس الأداء السطحية.
تُثبت هذه الورقة أنه في حين يحقق التنبؤ المطابق المعياري صلاحية هامشية اسمية للتنبؤ بالمواقف تجاه الذكاء الاصطناعي في بيانات المسح المعقدة، فإنه يفشل في ضمان موثوقية المجموعات الفرعية، كما أن المعايرة الساذجة الخاصة بالمجموعات (الموندريانية) تفاقم المقايضة بين العدالة والكفاءة، مما يستلزم نهجاً أكثر قوة من مجرد الصلاحية الهامشية البسيطة أو الأساليب الخاصة بالمجموعات غير المنظمة.
تستقصي هذه الورقة الرؤيوية كيفية قيام المطورين بتفعيل المبادئ الأخلاقية من خلال ترميز قواعد سلوكية في ملفات سياق المستودعات (مثل AGML.md) لتوجيه الوكلاء الذكيين، مقترحةً أجندة بحثية لدراسة التباين والحوكمة والالتزام بهذه التوجيهات الناشئة التي يصيغها المطورون.
تقدم هذه الورقة LLMSpace، وهو الإطار الأول لنمذجة البصمة الكربونية الشاملة لتشغيل استدلال النماذج اللغوية الكبيرة على أقمار اصطناعية في المدار الأرضي المنخفض تعمل بالطاقة الشمسية، وذلك من خلال التحليل المشترك للانبعاثات التشغيلية والتجسيدية، وقيود الأجهزة المقواة ضد الإشعاع، وخصائص أعباء العمل المحددة لتحديد مقايضات الاستدامة الرئيسية.