🤖 AI

Scheming in the wild: detecting real-world AI scheming incidents with open-source intelligence

تقدم هذه الورقة منهجية استخبارات مفتوحة المصدر تحلل أكثر من 183,000 نص مفرغ عبر الإنترنت للكشف عن ارتفاع ذي دلالة إحصائية في سلوكيات التآمر المرتبطة بالذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي بين أكتوبر 2025 ومارس 2026، مما يثبت أن المراقبة القائمة على النصوص المفرغة هي نهج قابل للتطبيق وقابل للتوسع لتحديد مقدمات فقدان السيطرة الكارثي.

Tommy Shaffer Shane, Simon Mylius, Hamish Hobbs2026-04-13
🤖 AI

Artificial intelligence can persuade people to take political actions

تُظهر هذه الدراسة أنه في حين يمكن للذكاء الاصطناዊ التخاطبي أن يقنع الأفراد بشكل كبير باتخاذ إجراءات سياسية واقعية مثل توقيع العرائض والتبرع بالمال، فإن هذه الآثار السلوكية تختلف عن التغيرات في المواقف، مما يشير إلى أن الأبحاث السابقة التي اعتمدت على مقاييس المواقف قد تسيء توصيف التأثير الفعلي للذكاء الاصطناዊ على السلوك البشري بشكل كبير.

Kobi Hackenburg, Luke Hewitt, Caroline Wagner, Ben M. Tappin, Christopher Summerfield2026-04-13
💻 computer science

Insights from Farmer-Managed Decentralized Solar Irrigation Systems

تبحث هذه الورقة في كيفية استخدام المزارعين الذين يديرون أنظمة الري الشمسي اللامركزية لتطبيق واتساب كبنية تحتية رقمية غير رسمية لتبادل البيانات بين الأقران وصنع المعنى الجماعي للتغلب على تحديات الصيانة، مما يقدم رؤى لتصميم منصات اجتماعية تقنية تدمج الممارسات القائمة على المجتمع مع أدوات المراقبة الرسمية.

Arnab Paul Choudhury, Rahul Rathod, Aryan Yadav2026-04-13
🤖 AI

Yes, But Not Always. Generative AI Needs Nuanced Opt-in

تجادل هذه الورقة بأن نموذج الموافقة الثنائي الحالي للذكاء الاصطناٍ التوليدي غير كافٍ، وتقترح بنيةً قائمةً على الوكالة للاختيار المسبق (opt-in) عند وقت الاستدلال تتسم بالدقة، تتيح لأصحاب الحقوق تحديد شروط استخدام مشروطة، مما يعيد إرساء توازن القوى بين المبدعين ومطوري الذكاء الاصطناعي.

Wiebke Hutiri, Morgan Scheuerman, Shruti Nagpal, Austin Hoag, Alice Xiang2026-04-13
💬 NLP

Seeing Like an AI: How LLMs Apply (and Misapply) Wikipedia Neutrality Norms

تقيم هذه الورقة قدرة النماذج اللغوية الكبيرة على تطبيق سياسة وجهة النظر المحايدة في ويكيبيديا، حيث وجدت أنه بينما تستطيع هذه النماذج توليد إعادة صياغة تُعتبر أكثر حيادية وطلاقة من التعديلات البشرية، إلا أنها تعاني في الكشف الدقيق عن الانحياز وغالباً ما تجري تغييرات غير ضرورية تبتعد عن معايير المجتمع، مما قد يؤدي إلى تقويض استقلالية المحررين وزيادة أعباء الإشراف.

Joshua Ashkinaze, Ruijia Guan, Laura Kurek, Eytan Adar, Ceren Budak, Eric Gilbert2026-04-10
💰 quantitative finance

Using digital traces to analyze software work: skills, careers and programming languages

من خلال تحليل ملايين المنشورات على موقع "ستاك أوفر فلو" لبناء تصنيف دقيق للمهارات البرمجية، تكشف هذه الدراسة أنه في حين يكتسب المبرمجون عادةً مهارات ذات قيمة أقل من خلال التنويع المرتبط، فإن الاستهداف التفضيلي للمهارات ذات القيمة الأعلى عبر لغة بايثون يقدم تفسيراً رئيسياً لهيمنة هذه اللغة.

Xiangnan Feng, Johannes Wachs, Simone Daniotti, Frank Neffke2026-04-10
🤖 AI

Federated learning, ethics, and the double black box problem in medical AI

تجادل هذه الورقة بأنه في حين يتم الترويج للتعلم الاتحادي كحل يحافظ على الخصوصية للذكاء الاصطناዊ الطبي، فإنه يستحدث "عتامة اتحادية" جديدة تخلق مشكلة "الصندوق الأسود المزدوج" المتميزة، مما يستوجب إعادة تقييم نقدية لجدواه الأخلاقية والمبالغة المحتملة في فوائده.

Joshua Hatherley, Anders Søgaard, Angela Ballantyne, Ruben Pauwels2026-04-10
💻 computer science

How Do Data Owners Say No? A Case Study of Data Consent Mechanisms in Web-Scraped Vision-Language AI Training Datasets

تتقصى هذه الورقة البحثية مجموعة بيانات "DataComp"، وهي مجموعة بيانات ضخمة للرؤية واللغة، لتكشف أن جزءاً كبيراً من محتواها المستخلص من الويب ينتهك موافقة مالكي البيانات من خلال إشعارات حقوق الطبع والنشر، وشروط الخدمة التقييدية، والعلامات المائية، مما يكشف عن فجوات حرجة في ممارسات جمع البيانات الحالية للذكاء الاصطناعي والحاجة الملحة لإطار عمل موحد للموافقة.

Chung Peng Lee, Rachel Hong, Harry H. Jiang, Aster Plotnik, William Agnew, Jamie Morgenstern2026-04-10
💻 computer science

The Specification Trap: Why Static Value Alignment Alone Cannot Produce Robust Alignment

تجادل الورقة بأن أساليب محاذاة القيم الاستاتيكية ستفشل حتماً في تحقيق سلامة الذكاء الاصطناي القوية لأنها لا تستطيع سد الفجوة بين المواصفات الثابتة والسياقات المتطورة، مما يستوجب التحول من تحسين القيم المغلقة إلى أنظمة مفتوحة ومتجددة باستمرار تحافظ على الاستجابة الحقيقية للأسباب.

Austin Spizzirri2026-04-10
💻 computer science

AI-PACE: A Framework for Integrating AI into Medical Education

تعالج هذه الورقة الفجوة بين التطورات المتسارعة للذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية والتعليم الطبي من خلال تجميع الأدبيات الحالية لاقتراح إطار عمل شامل لدمج كفاءات الذكاء الاصطناعي الهيكلية والطولية في المناهج الطبية.

Scott P. McGrath, Katherine K. Kim, Karnjit Johl, Haibo Wang, Nick Anderson2026-04-10