随着人工智能变得越来越普遍，了解公众对该技术的看法如何演变非常重要。了解这种公众意见对于更好地预测人工智能的社会影响以及技术的整合如何在不同国家和人口群体之间存在差异至关重要。本章从全球、国家、人口和种族的角度考察了公众对人工智能的看法。它利用了几个数据源：益普索的纵向调查数据，分析了全球人工智能的态度，多伦多大学的调查数据，探索公众对ChatGPT的看法，以及皮尤研究美国人对人工智能的态度。本章

今天和未来，越来越多的人工智能 （AI） 模型和功能将被整合到专门服务于教育环境的产品中。美国教育部致力于鼓励教育技术的创新进步，改善全国教育系统的教学和学习，并支持开发人员使用 AI 为教育市场创建产品和服务。本指南以该系之前的报告《人工智能和教与学的未来：见解和建议》为基础，旨在为产品负责人及其创新者、设计师、开发人员、面向客户的员工和法律团队提供信息，因为他们在创建用于教育的 AI 产品和服

培养学生成为AI时代负责任和创造力的公民人工智能（AI）越来越多地融入我们的生活，需要积极主动的教育系统来培养学生成为负责任的用户和AI的共同创造者。将人工智能学习目标纳入正式的学校课程，对于全球学生安全、有意义地参与人工智能至关重要。联合国教科文组织针对学生的人工智能能力框架旨在帮助教育工作者进行这种整合，概述了四个方面的12项能力：以人为本的思维方式，人工智能伦理，人工智能技术和应用以及人工智

为了使所有参与教育环境的人都能利用 AI 工具进行强大的学习，本文描述了一个框架和策略，供教育领导者为其特定受众（例如学习者、教师或其他人）设计和实施安全有效的 AI 素养方法。本文的第一部分描述了一个框架，该框架确定了 AI 素养的基本组成部分，并将它们与学区几十年来一直在实施的现有举措联系起来。本文的第二部分确定了策略和说明性示例，作为教育领导者将 AI 素养整合到 PK-12 教育中并适应其

传统的社会学研究往往依赖于人的参与，虽然有效，但昂贵，规模具有挑战性，并且存在伦理问题。大型语言模型（LLM）的最新进展突出了它们模拟人类行为的潜力，使个体响应的复制成为可能，并促进了许多跨学科研究的研究。在本文中，我们对这一领域进行了全面的调查，说明了LLM授权代理驱动的模拟的最新进展。我们将模拟分为三种类型：（1）个人模拟，模仿特定的个人或人口统计群体;（2）场景模拟，多个代理在特定的背景下合

本章探讨生成式人工智能（GenAI）的社会影响，重点关注技能差距与AI素养需求。分析显示，欧盟在人工智能相关学术课程渗透率方面保持领先，但需持续加强数字技能培训以应对劳动力转型。同时，GenAI可能被用于大规模生成虚假信息，威胁民主进程和公众认知。研究建议采取多层次策略：更新DigComp 3.0框架整合AI伦理教育；加强政企学合作培育关键数字技能；建立内容审核机制应对信息操纵风险。关键挑战在于平

本章探讨了生成式人工智能（GenAI）在医疗保健领域的应用前景与挑战。GenAI能够通过创建合成医学图像、生成诊断报告和加速药物研发等方式变革医疗实践，在知识综合、临床决策支持、个性化医疗和健康研究等方面具有广泛应用。然而，其发展也面临数据偏差、错误内容生成、隐私保护等风险，需要解决基础设施不足和系统互操作性等问题。医疗专业人员培训、多学科合作及伦理法律规范的建立将是确保GenAI负责任应用的关键

以下是人们与 Genie 2 互动的示例视频。它是在大规模视频数据集上训练的，与其他生成模型一样，它大规模展示了各种新兴功能，例如对象交互、复杂的角色动画、物理学，以及建模并因此预测其他代理行为的能力。今天我们介绍的是 Genie 2，这是一个基础世界模型，能够生成各种可操作、可玩的 3D 环境，用于训练和评估具体代理。虽然这项研究仍处于早期阶段，在代理和环境生成能力方面还有很大的改进空间，但我们

传统的社会学研究往往依赖于人的参与，虽然有效，但昂贵，规模具有挑战性，并且存在伦理问题。大型语言模型（LLM）的最新进展突出了它们模拟人类行为的潜力，使个体响应的复制成为可能，并促进了许多跨学科研究的研究。在本文中，我们对这一领域进行了全面的调查，说明了LLM授权代理驱动的模拟的最新进展。我们将模拟分为三种类型：（1）个人模拟，模仿特定的个人或人口统计群体;（2）场景模拟，多个代理在特定的背景下合

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