人工智能设计研究的路径

要点总结

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关键要点

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论文重要性

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这项研究对于推动AI设计研究在信息系统领域的发展具有重要意义。随着AI技术的广泛应用，IS研究者需要更好地理解如何设计和评估AI系统。本文提出的框架不仅帮助研究者克服发表障碍，还为未来的AI设计研究提供了方向。通过与当前的研究趋势对齐，本文为IS领域在AI时代的领导地位奠定了基础，并为未来的跨学科研究提供了新的思路。

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图表分析

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LLM模型十年发展历程

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🔼 该图表展示了大型语言模型（LLM）在过去十年（2013-2023）中的发展历程，揭示了从静态词嵌入到Transformer语言模型的演变。图表将这一过程划分为三个主要阶段：静态词嵌入（2013-2015）、上下文词嵌入（2016-2018）和Transformer语言模型（2019-2023）。在静态词嵌入阶段，Word2Vec、GloVe和FastText等模型通过预测词的邻近词来学习语义信息。上下文词嵌入阶段引入了更强大的模型，如ELMo，利用长短期记忆网络（LSTM）来捕捉词的上下文信息。最重要的突破出现在Transformer语言模型阶段，基于注意力机制的Transformer模型，如XLNet、RoBERTa、GPT系列和LLaMA-2，显著提高了语言建模能力。这些模型通过使用自监督学习任务（如语言建模、掩码语言建模和下一句预测）进行预训练，使得它们能够用于广泛的语言、推理和人机交互任务。图表还展示了每个阶段的代表性模型、预测任务、学习参数和训练数据规模，这些数据表明，随着时间的推移，模型的参数量和训练数据量呈指数增长，从最初的30mm参数和50GB数据到最新的1.75tn参数和1PB数据。这一趋势反映了AI模型在深度和广度方面的巨大进步，以及对计算资源日益增长的需求。此图的展示结果强调了技术发展的快速性，以及对信息系统领域设计研究的启示，尤其是在处理和利用大型语言模型的挑战与机遇时。

更多图表分析

设计导向的AI研究路径框架

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🔼 该图展示了信息系统(IS)中设计导向的人工智能(AI)研究的路径框架。该框架旨在为作者、评审者和编辑提供关于如何进行和评估此类研究的指导。框架的核心要素包括抽象频谱、人工制品类型和期望的特征。抽象频谱涵盖了从显著的设计见解到形式化设计理论的各种抽象层次。人工制品类型包括知识模型、数据管理模型、预测模型、规范模型和生成模型。期望的特征包括新颖性、部署或其他下游影响、领域适应的丰富性、社会技术累积传统以及工具性和人性化结果。该框架还通过数字标注的方式识别了设计导向研究的六个常见障碍，包括(1) 移动目标，(2) 不可通约的视角，(3) 特殊的实例化，(4) 预测困境，(5) 计算重于表示，(6) 生成人工制品的分歧。该图阐明了作者和评审团队在进行设计导向的人工智能研究时，应该考虑人工制品类型、抽象频谱和期望的特征，以克服上述障碍。例如，一个研究项目可能从一个知识模型人工制品开始，使用“理论指导的设计”进行抽象，并追求高度的领域适应和社会技术累积传统。框架强调，有效的抽象是确保设计研究论文在快速发展的AI时代具有健康保质期的关键，并鼓励研究人员平衡论文的创新性与对社会技术系统的深刻影响。此外，框架也承认IS数据科学对设计研究的贡献，包括新颖的设计问题和显著的设计见解，这些贡献可以与形式化的设计理论一起，丰富和扩展信息系统领域的研究。

AI设计研究路径图

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🔼 该图为学术论文中关于人工智能（AI）相关设计研究的路径图，旨在为研究者提供一个框架，指导他们在信息系统（IS）领域进行设计研究。该图主要分为几个部分，包括：抽象光谱、制品类型、必要特征和理想特征。抽象光谱从左到右依次为显著的设计见解、新的设计问题、理论指导设计、设计原则和设计理论。制品类型包括知识模型、数据管理模型、预测模型、规范模型和生成模型，分为数据与表示和计算与优化两个部分。必要特征包括创新性、部署或其他下游影响。理想特征则包括丰富的领域适应性、社会技术累积传统以及工具性和人文主义结果。图中还列举了一些示例文章，并以虚线或实线箭头指示了每篇文章对应的研究路径。这些路径展示了不同研究如何利用各种抽象层次和制品类型，同时考虑必要特征和理想特征，从而在AI设计研究中做出贡献。例如，Etudo & Yoon (2024) 的研究从知识模型出发，属于理论指导设计，其研究在领域适应性、社会技术累积传统、工具性和人文主义结果方面均有考虑，该研究通过构建本体来捕捉意识形态知识，为机器学习检测系统提供信息；而 Li et al. (2020) 的研究则是从预测模型出发，属于设计理论，其研究通过构建行为本体学习框架，并在实际应用中验证了其效果。总的来说，此图旨在帮助研究者在进行AI设计研究时，更清晰地理解不同的研究路径，并充分考虑各方面因素，以产出高质量的研究成果。此图不仅对AI设计研究领域具有重要指导意义，也为信息系统领域的研究者提供了一个有益的框架。

深度解读

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设计研究挑战

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本文详细探讨了在人工智能（AI）领域进行设计研究时面临的六大挑战。首先，AI技术的快速迭代使得研究难以跟上最新的技术进展，尤其是在计算密集型领域，研究周期较长，导致研究成果在发表时可能已经过时。其次，设计研究中的概念与算法之间的鸿沟，使得技术研究者与概念研究者之间的沟通变得困难，导致评审过程中出现分歧。第三，领域适应性问题，许多研究过于关注特定领域的应用，而忽视了领域适应的深度，导致研究成果的普适性受到质疑。第四，预测与规范性研究的困境，尽管预测模型在社会科学中越来越受欢迎，但其在实际应用中的价值往往难以被评审团队认可。第五，计算与表征的冲突，随着AI技术的进步，表征模型的重要性逐渐被忽视，评审团队往往更倾向于计算模型。第六，生成模型的挑战，生成模型的评估标准不明确，且计算资源的差距使得研究的可重复性受到限制。这些挑战不仅影响了研究的发表，也阻碍了AI设计研究在信息系统领域的进一步发展。

AI设计研究路径

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本文提出了一个针对AI设计研究的路径框架，旨在帮助研究者、评审者和编辑更好地应对设计研究中的挑战。该框架强调了对不同类型设计工件的理解，包括知识模型、数据管理模型、预测模型、规范性模型和生成模型。每种工件类型都有其独特的评估标准和贡献方式，研究者应根据工件的类型选择合适的抽象层次。抽象层次从设计理论到新兴的设计见解，涵盖了从形式化的设计科学到数据科学的广泛范围。此外，框架还强调了领域适应的重要性，研究者应深入理解特定领域的背景，确保研究成果不仅具有技术上的创新，还能在实际应用中产生深远的影响。最后，框架还提出了设计研究的必要特征，包括新颖性、严谨性和下游影响，确保研究成果能够在学术界和实践中产生持久的影响。通过这一路径框架，研究者可以更好地应对AI设计研究中的挑战，推动信息系统领域的创新。

生成模型的挑战

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生成模型在AI设计研究中面临着独特的挑战。首先，生成模型的评估标准不明确，传统的预测模型可以通过准确性等指标进行评估，但生成模型生成的文本、图像等内容往往难以量化评估。其次，生成模型的计算资源需求巨大，许多生成模型需要大量的计算资源进行训练和微调，这使得许多研究者难以获得必要的计算资源，尤其是在资源有限的地区。第三，生成模型的可重复性问题，由于许多生成模型的代码和训练数据不公开，研究的透明性和可重复性受到质疑。此外，生成模型的应用还面临着伦理和隐私问题，生成的内容可能包含偏见或侵犯隐私，这进一步增加了研究的复杂性。为了应对这些挑战，研究者需要开发新的评估方法，确保生成模型的质量和公平性，同时推动生成模型的开放性和透明性，促进AI设计研究的进一步发展。

领域适应的重要性

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在AI设计研究中，领域适应是一个关键问题。领域适应不仅仅是简单地将现有技术应用于特定领域，而是需要深入理解领域的特点，并根据这些特点设计新的技术解决方案。许多研究过于关注特定领域的应用，而忽视了领域适应的深度，导致研究成果的普适性受到质疑。领域适应的挑战在于如何在特定领域的深度与普适性之间找到平衡，评审团队往往要求研究具有广泛的适用性，但过于泛化的研究可能失去对特定领域的深入洞察。本文通过多个案例展示了如何通过领域适应提升研究的价值，例如在灾难保险中引入公平性评估模型，不仅解决了特定领域的问题，还为其他领域的公平性研究提供了新的思路。通过深入理解领域背景，研究者可以设计出更具创新性和实用性的AI解决方案，推动AI设计研究在信息系统领域的进一步发展。

AI设计研究的未来

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本文为AI设计研究的未来提供了重要的指导。首先，研究者需要更加关注AI设计研究的多样性和复杂性，不同类型的AI工件需要不同的研究方法和评估标准。其次，抽象层次的多样性将为AI设计研究提供更广泛的研究空间，从形式化的设计理论到新兴的设计见解，研究者可以根据研究的具体情况选择合适的抽象层次。第三，领域适应将成为AI设计研究的核心，研究者需要深入理解特定领域的背景，确保研究成果不仅具有技术上的创新，还能在实际应用中产生深远的影响。最后，AI设计研究需要更加关注伦理和社会影响，随着AI技术的广泛应用，研究者需要确保AI系统的公平性、透明性和可解释性，避免AI技术带来的负面影响。通过本文提出的路径框架，研究者可以更好地应对AI设计研究中的挑战，推动信息系统领域的创新，为AI技术的未来发展提供坚实的理论基础。

完整论文

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