图书信息
内容简介
对 arXiv cs.CY 分类的年度综述，涵盖 2025 年 9 月 至 2026 年 8 月 期间发表的研究。本卷基于对 144 篇论文 的细读整理，组织为 40 章，按该领域的研究子方向描绘这一年的全貌。
全书框架（年度产出占比）：
- AI 治理、安全与社会技术风险 (17.1%) — 处理已部署系统中 AI 治理、事件报告与社会技术安全风险的框架。
- 教育中的 AI 与学术诚信 (16.6%) — 考察高等教育中 AI 的整合、学生隐私，以及学术诚信面临的挑战。
- 大语言模型偏见与价值对齐 (11.9%) — 研究大语言模型中的人口统计与价值偏见，以及评估其对齐的方法。
- 大语言模型智能体与合成人格评估 (8.3%) — 聚焦基于大语言模型的智能体与合成人格的行为、偏见与现实影响。
- 生成式 AI 的认知影响与信任 (7.9%) — 分析生成式 AI 引发的信任侵蚀、信息核验挑战与认知风险。
- 人类-AI 交互与认知协作 (6.9%) — 探索人类-AI 协作框架、认知对齐，以及 AI 对人类决策的影响。
- 算法公平与机器学习伦理 (6.7%) — 发展确保机器学习模型公平性、减少偏见与实施伦理约束的技术。
- 数据隐私、保护与数字权利 (6.4%) — 处理隐私法律、数据保护框架，以及智能系统与零工经济中的数据伦理使用。
- 社交媒体动态与在线行为 (6.0%) — 研究社交平台上的在线毒性、极化、心理健康影响与用户行为。
- AI 系统设计与多智能体框架 (4.9%) — 提出多智能体系统、数字孪生与 AI 认证标准的架构框架。
- 社会技术评估与道德推理 (3.8%) — 通过社会技术视角评估 AI 系统，聚焦道德推理、法律责任与文化禀赋。
- 人工智能的广泛社会影响 (3.5%) — 讨论知识产权、劳动力适应与可持续 AI 等宏观层面社会挑战。
每个子方向均通过三章展开论述——它如何提出自己的问题、其关键结论的强度，以及它开放的争论与前沿，从而让读者获得该领域今年实际产出的可溯源图景。
