Renee Shelby

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Renee Shelby 最新论文

Diaz 等人对 30 名技术工作者的焦点小组研究表明，生成式AI的拟人化特性存在知识工作风险，工人需要更清晰的拟人化概念框架，并提出连接危害与拟人化概念的概念地图以支持风险缓解策略。

Chanenson 等人研究了在遭遇在线金融诈骗过程中的情绪与帮助需求，识别出恐惧、希望等被利用的情绪及财务不安全等风险因素，提出情境化干预设计方案。

Heung 等人通过5001名美国成年人调查，首次大规模定量分析数字安全攻击与情境风险因素关联，发现近半数受访者资源受限与更高攻击风险显著相关。

Kelley 等人研究发现GenAI降低了有害内容创建门槛，大幅提升攻击规模与速度；同时防御者可利用其进行大规模内容检测与反叙事部署，为在线安全提供双重影响框架。

Shelby 等人提出使用“组合思维“分析创意ML系统，将人、过程和产品视为动态交互的协调元素，为计算研究人员理解算法艺术的社会影响提供分析框架。

Hwang 等人研究 AI 代理在社交对话中代表人物的潜在影响，发现技术专家和潜在用户均担忧此举会损害通信质量、信任与自主权，建议在社交场景中考虑用户定义的红线。

Shelby 等人提出文本到图像模型的民间理论，通过分析15位 ML 艺术家的创意实践，揭示了将 T2I 视为艺术媒介与日常工具的认知差异，并主张通过透明度与分布式治理减少创意伤害。

Woodruff 等人通过7个行业54名参与者的研究工作坊发现，知识工作者普遍将生成式AI视为监督下的工具，不预期颠覆性变化，但认为其可能放大技能贬值、去人性化等社会力量。

Wilcox 等人通过跨文化日记研究（64名跨性别和非二元成年人），揭示了边缘群体如何结合社会生态与自我反思媒体构建护理基础设施以管理健康福祉

Rismani 等人研究表明 STPA 和 FMEA 框架可为 ML 系统社会伦理风险评估提供结构，但整合到快速发展的 ML 行业中存在挑战。

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