今年7月，麻省理工学院校长莎莉·科恩布鲁斯和教务长辛西娅·巴恩哈特发出了一项呼吁，要求论文&#quot;阐述有效的路线图、政策建议，并呼吁在生成式人工智能的广泛领域采取行动”。

在接下来的一个月里，他们收到了来自麻省理工学院每所学校的大量回复，他们提议探索生成式人工智能在气候、环境、教育、医疗保健、陪伴、音乐和文学等领域的潜在应用和影响。

现在，27个提案已被选中，以获得探索性资金。这些提案由隶属于该研究所所有五所学院和麻省理工学院施瓦茨曼计算学院的跨学科教师和研究人员团队共同撰写，代表了探索生成式人工智能在社会积极和消极方向上的变革潜力的广泛观点。

&#quot;在过去的一年里，生成式人工智能已经抓住了公众的想象力，并引发了无数关于这种快速发展的技术将如何影响我们的世界的问题，”科恩布鲁斯说。&#quot;今年夏天，为了帮助阐明这些问题，我们为最有前途的‘影响力论文’提供了教师种子基金——基本上，建议对生成人工智能将如何塑造人们的生活和工作的某些方面进行深入研究。我很高兴地告诉大家，我们在短时间内收到了75份提案，涵盖了广泛的领域，而且往往来自跨学科的团队。现在有了种子基金，我迫不及待地想看到我们的教师如何扩大我们的理解，并阐明生成式人工智能的潜在影响。”

每个被选中的研究小组将获得5万至7万美元的奖金，并在12月15日之前完成10页的影响力论文。这些论文将通过由麻省理工学院出版社和麻省理工学院图书馆管理和主办的出版场所广泛共享。

这些论文由代表十几个系的19名教员组成的委员会进行审查。在入选的11个提案中，至少有一位作者来自人文、艺术和社会科学学院，这反映了生成式人工智能在技术领域之外的广泛影响。所有提交的材料最初都由委员会的三名成员进行审查，其中卡斯帕·黑尔、丹·胡滕洛彻、阿苏·奥兹达格尔和罗恩·里vest教授提出最终建议。

&#quot;看到论文征集所产生的广泛而多样的反应令人兴奋，”Ozdaglar说，他也是麻省理工学院苏世民计算机学院的副院长和电气工程与计算机科学系的负责人。&#quot;我们的教师提出了一些真正创新的想法。我们希望利用当前围绕这一主题的势头，支持我们的教师将这些摘要转化为学术界以外的广泛受众可以访问的影响力，并有助于为这一重要领域的公众对话提供信息。”

这种强烈的反应已经刺激了新的合作，本学期晚些时候还将征集更多的提案，以进一步扩大校园内生成式人工智能研究的范围。许多被选中的提案作为路线图，为生成人工智能和其他领域的交叉研究提供了广阔的领域。事实上，委员会成员认为这些论文是更多研究的开端。

麻省理工学院苏世民计算机学院(MIT Schwarzman College of Computing)院长丹•胡滕洛赫(Dan Huttenlocher)表示:&#quot;我们这次呼吁的目标是引领进一步令人兴奋的工作，思考新的人工智能技术的影响，以及如何最好地开发和使用它们。”&#quot;我们还希望鼓励麻省理工学院之间的合作和信息交换的新途径。”

麻省理工学院工程学院院长顾问委员会成员、前工程学院创新学者托马斯·图尔(Thomas Tull)为这项工作做出了贡献。

&#quot;毫无疑问，人工智能的长期影响将是巨大的，因为它仍处于起步阶段，它已经成为无数猜测和无数文章的主题——无论是积极的还是消极的，”图尔说。&#quot;因此，我强烈认为应该资助一项涉及国内一些最优秀人才的努力，以促进有关这一主题的有意义的公众讨论，并在理想情况下，帮助塑造我们对可能是我们一生中最大的技术创新的看法和最佳利用方式。”

入选论文有:

&#quot;生成人工智能能提供可信的金融建议吗?”，由罗安杰和吉莉安·罗斯主演;

&#quot;评估人工智能识别在人类与人工智能交流中的有效性”，由Athulya Aravind和Gabor Brody(布朗大学)领导;

由Chris Bourg、Sue Kriegsman、Heather Sardis和Erin Stalberg领导的&#quot;生成人工智能和研究完整性”;

&#quot;生成人工智能和公平的人工智能路径教育”，由Cynthia Breazeal, Antonio Torralba, Kate Darling, Asu Ozdaglar, George Westerman, Aikaterini Bagiati和Andres Salazar Gomez领导;

&#quot;如何给生成式人工智能生成的内容贴上标签”，由大卫·兰德和亚当·贝林斯基领导;

&#quot;大型语言模型的审计数据来源”，由Deb Roy和Alex&#quot;Sandy”Pentland领导;

《人工口才:人工智能时代的风格、引用和自己发声的权利》，作者:约书亚·布兰登·贝内特;

由Elsa Olivetti、Vivienne Sze、Mohammad Alizadeh、Priya Donti和Anantha Chandrakasan领导的&#quot;生成式人工智能对气候和可持续性的影响”;

&#quot;从自动化到增强:在下一代人工智能时代重新定义工程设计和制造”，由Faez Ahmed, John Hart, Simon Johnson和Daron Acemoglu领导;

&#quot;推进平等:利用生成式人工智能对抗系统性种族主义”，由Fotini christie、Catherine D’ignazio、Munzer Dahleh、Marzyeh Ghassemi、Peko Hosoi和Devavrat Shah领导;

由Graham M. Jones和Arvind Satyanarayan领导的&#quot;为生成式人工智能时代定义机构”;

&#quot;生成人工智能和K-12教育”，由哈尔·阿贝尔森、埃里克·克洛普弗、辛西娅·布雷泽尔和贾斯汀·赖克领导;

由John Horton和Manish Raghavan领导的&#quot;劳动力市场匹配”;

由Josh Tenenbaum和Vikash Mansinghka领导的&#quot;面向强大的，端到端可解释的，具有大人口模型的终身可学习的生成式人工智能”;

&#quot;在美国医院实施生成式人工智能”，由Julie Shah、Retsef Levi和Kate Kellogg领导;

&#quot;直接民主和生成人工智能”，由蔡莉莉和亚历克斯&#quot;桑迪”彭特兰领导;

由Markus Buehler领导的&#quot;向自然学习，实现材料的可持续性:为严格的生物材料设计生成人工智能”;

由米切尔·雷斯尼克(mitchell Resnick)领导的&#quot;支持年轻人创造性学习体验的生成式人工智能”;

内森·威尔默斯(Nathan Wilmers)领导的&#quot;雇主实施生成式人工智能未来的不平等”;

&#quot;袖珍计算器、谷歌翻译和聊天- gpt:从颠覆性技术到课程创新”，由Per Urlaub和Eva Dessein领导;

由Rafael Gomez-Bombarelli、Regina Barzilay、Connor Wilson Coley、Jeffrey Grossman、Tommi Jaakkola、Stefanie Jegelka、Elsa Olivetti、Wojciech Matusik、Mingda Li和Ju Li领导的&#quot;缩小化学品和材料生成人工智能的执行差距:高速公路还是安全措施”;

由Saadia Gabriel, Marzyeh Ghassemi, Jacob Andreas和Asu Ozdaglar领导的&#quot;替代&#quot;事实”时代的生成人工智能”;

&#quot;当我们与机器交谈时，我们会成为谁?”思考生成式人工智能和人工亲密关系，新人工智能”，由Sherry Turkle领导;

&#quot;将工人的声音带入生成式人工智能的设计和使用”，由Thomas A. Kochan、Julie Shah、Ben Armstrong、Meghan Perdue和Emilio J. Castilla领导;

由Tobias Salz和Mert Demirer领导的&#quot;与微软进行实验，了解CoPilot对软件开发人员的生产力影响”;

托德·麦克弗(todd Machover)领导的&#quot;AI for Musical Discovery”;和

&#quot;设计和制造的大型语言模型”，由Wojciech Matusik领导。

作者：麻省理工学院新闻

链接：https://news.mit.edu/2023/mit-scholars-awarded-seed-grants-generative-ai-0918

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