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University of Bremen
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人工智能因数据偏见而难以体现多样性和包容性
人工智能系统由于训练数据中固有的偏见，难以准确地代表多样性和包容性。这一局限性源于数据未能充分捕捉人类多样性的复杂性，导致代表性出现偏差或不完整。解决这一问题需要有意识地努力将更多样化和更具代表性的数据集纳入人工智能开发中。
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人工智能在工程教育中的融合面临挑战与机遇
两篇新提交至 arXiv 的论文探讨了人工智能工具在高等教育中的融合，特别是在工程领域。一篇论文考察了学生使用大型语言模型（LLMs）进行写作支持和编码等任务的情况，强调了准确性、偏见和学术诚信方面的担忧，并倡导批判性的人工智能素养。第二篇论文反思了一门专注于工程化 AI 驱动系统的项目制课程，指出由于专业知识不均衡，在架构设计、部署和数据管理方面仍存在持续的挑战，同时也培养了学生系统层面的推理能力。