前沿｜模型可及性、AI 医疗的信任问题与人机融合学习

本期前沿速递分享了三篇论文。第一篇区分了生成式 AI 系统的「发布」与真正的「可及性」，提出了评估可及性的三维框架（资源获取、技术可用性、实用性），并强调在扩大可及性与控制风险间取得平衡的重要性。

第二篇则重新思考了 AI 医疗时代的信任问题，指出 AI 无法获得情感信任，但可通过设计、责任机制和透明度赢得「结构性信任」，并探讨了责任模糊与信任维护的挑战。

第三篇基于大学生数据，分析了自我调节学习（SRL）与人工智能素养（AIL）的发展模式，识别出四种学生类型，并提出需协同发展这两种能力，通过差异化教学支持迈向人机融合学习。

祝读写愉悦，洞见深省。