No.105 技术中心主义、认知正义与准公共物品
为什么很多人工智能向善的项目经常雷声大雨点小，无法真正惠及社区，是哪里出了问题呢？
久堤
No.104 机器学习反学习、氛围编程与伪生产力
当 AI 系统处理敏感的学生数据时，我们如何能让它精准地「忘记」某些信息？氛围编程会如何改变设计师的工作流程、团队协作，甚至职业边界？
No.103 海上火灾、AI 评审偏见与风险认知
当大模型成为你的审稿人，我们能在论文里悄悄植入指令，让它给出高分吗？面对人工智能带来的虚假信息风险，经验丰富的老记者和刚入行的新记者，谁会更感到担忧呢？
No.102 在 AI 中寻找上帝、AI 自我偏好与可解释性
当 AI 既是求职者的写作助手又是招聘官的筛选工具时，它会因为偏爱自己的文笔而造成新的不公吗？
No.101 事实核查、信心悖论与 AI 适用性
为什么能力越弱的 AI 模型在事实核查时反而越自信？在现实世界中，用户主要利用生成式 AI 来辅助哪些类型的工作活动？
科技巨头的免费 AI 课，背后藏着什么秘密？
知识从来都不是中立的。我们从哪里学习知识，由谁来教我们知识，以及用什么样的方式来教，这些都至关重要。
No.100 内容漂移、死后数据与数字遗嘱
当简单的编程问题都能由 AI 解答时，像 Stack Overflow 这样的开发者社区还剩下什么价值？当我们离世后，我们留下的海量数字足迹应该如何被处理？