圖書信息
內容簡介
對 arXiv cs.CY 分類的年度綜述，涵蓋 2025 年 9 月 至 2026 年 8 月 期間發表的研究。本卷基於對 144 篇論文 的細讀整理，組織為 40 章，按該領域的研究子方向描繪這一年的全貌。
全書框架（年度產出佔比）：
- AI 治理、安全與社會技術風險 (17.1%) — 處理已部署系統中 AI 治理、事件報告與社會技術安全風險的框架。
- 教育中的 AI 與學術誠信 (16.6%) — 考察高等教育中 AI 的整合、學生隱私，以及學術誠信面臨的挑戰。
- 大語言模型偏見與價值對齊 (11.9%) — 研究大語言模型中的人口統計與價值偏見，以及評估其對齊的方法。
- 大語言模型智能體與合成人格評估 (8.3%) — 聚焦基於大語言模型的智能體與合成人格的行為、偏見與現實影響。
- 生成式 AI 的認知影響與信任 (7.9%) — 分析生成式 AI 引發的信任侵蝕、信息核驗挑戰與認知風險。
- 人類-AI 交互與認知協作 (6.9%) — 探索人類-AI 協作框架、認知對齊，以及 AI 對人類決策的影響。
- 算法公平與機器學習倫理 (6.7%) — 發展確保機器學習模型公平性、減少偏見與實施倫理約束的技術。
- 數據隱私、保護與數字權利 (6.4%) — 處理隱私法律、數據保護框架，以及智能系統與零工經濟中的數據倫理使用。
- 社交媒體動態與在線行為 (6.0%) — 研究社交平臺上的在線毒性、極化、心理健康影響與用戶行為。
- AI 系統設計與多智能體框架 (4.9%) — 提出多智能體系統、數字孿生與 AI 認證標準的架構框架。
- 社會技術評估與道德推理 (3.8%) — 通過社會技術視角評估 AI 系統，聚焦道德推理、法律責任與文化稟賦。
- 人工智能的廣泛社會影響 (3.5%) — 討論知識產權、勞動力適應與可持續 AI 等宏觀層面社會挑戰。
每個子方向均通過三章展開論述——它如何提出自己的問題、其關鍵結論的強度，以及它開放的爭論與前沿，從而讓讀者獲得該領域今年實際產出的可溯源圖景。
