确定公民的多样化和经常竞争的价值，并解决随之而来的公共价值冲突，对于包容性和综合城市发展至关重要。学者们强调，具有关系的，具有价值的城市空间引起了许多不同的冲突，它们在空间和时间上都不同。尽管理论上已经构思了公共价值冲突的概念，但很少有实证研究确定这种价值观及其在城市空间中的冲突。本文以公共价值理论为基础，并使用案例研究的混合方法方法，提出了一种新的方法来研究城市空间中的公共价值冲突。使用汉堡，德国公共参与地理信息系统的4,528个公民贡献的非结构化参与数据，使用自然语言处理和空间聚类技术来识别潜在价值冲突的领域。四个专家研讨会评估和解释这些定量发现。整合定量和定性结果，19个普通公众价值观和9个原型冲突。根据这些结果，本文提出了一种新的公共价值领域概念工具，该工具扩展了公共价值冲突的理论概念，并有助于进一步说明城市空间的价值。

The visual dimension of cities has been a fundamental subject in urban studies, since the pioneering work of scholars such as Sitte, Lynch, Arnheim, and Jacobs. Several decades later, big data and artificial intelligence (AI) are revolutionizing how people move, sense, and interact with cities. This paper reviews the literature on the appearance and function of cities to illustrate how visual information has been used to understand them. A conceptual framework, Urban Visual Intelligence, is introduced to systematically elaborate on how new image data sources and AI techniques are reshaping the way researchers perceive and measure cities, enabling the study of the physical environment and its interactions with socioeconomic environments at various scales. The paper argues that these new approaches enable researchers to revisit the classic urban theories and themes, and potentially help cities create environments that are more in line with human behaviors and aspirations in the digital age.

在进行研究，设计和系统开发时，HCI研究人员一直在将注意力从个人用户转移到社区。但是，我们的领域尚未建立对社区合并研究方法的挑战，利益和承诺的凝聚力，系统的理解。我们对47个计算研究论文进行了系统的综述和主题分析，讨论了与社区的参与性研究，以开发过去二十年来，以开发技术文物和系统。从这篇评论中，我们确定了与项目演变相关的七个主题：从建立社区伙伴关系到维持结果。我们的发现表明，这些项目的特征是几个紧张关系，其中许多与研究人员的力量和位置以及计算研究环境有关，相对于社区伙伴。我们讨论了我们的发现的含义，并提供方法论建议，以指导HCI，并更广泛地计算研究中心社区的实践。

在公共危机时期，寻求信息对于人们的自我保健和福祉至关重要。广泛的研究调查了经验理解和技术解决方案，以促进受影响地区的家庭公民寻求信息。但是，建立有限的知识是为了支持需要在其东道国发生危机的国际移民。当前的论文对居住在日本和美国（n = 14）的两名中国移民（n = 14）进行了访谈研究。参与者反思了他们在共同大流行期间寻求经验的信息。反思补充了两周的自我追踪，参与者保持了相关信息寻求实践的记录。我们的数据表明，参与者经常绕开语言绕道，或访问普通话资源以获取有关其东道国疫情爆发的信息。他们还进行了战略性利用普通话信息，以进行选择性阅读，交叉检查以及对日语或英语的共同信息的上下文化解释。尽管这种做法增强了参与者对共同相关信息收集和感官的有效性，但他们有时会通过有时认识的方式使人们处于不利地位。此外，参与者缺乏对审查以移民为导向的信息的认识或偏爱，尽管该信息可用，这些信息是由东道国公共当局发布的。在这些发现的基础上，我们讨论了改善国际移民在非本地语言和文化环境中寻求共同相关信息的解决方案。我们主张包容性危机基础设施，这些基础设施将吸引以当地语言流利程度，信息素养和利用公共服务的经验的不同水平的人们。

There has been a recent resurgence in the area of explainable artificial intelligence as researchers and practitioners seek to make their algorithms more understandable. Much of this research is focused on explicitly explaining decisions or actions to a human observer, and it should not be controversial to say that looking at how humans explain to each other can serve as a useful starting point for explanation in artificial intelligence. However, it is fair to say that most work in explainable artificial intelligence uses only the researchers' intuition of what constitutes a 'good' explanation. There exists vast and valuable bodies of research in philosophy, psychology, and cognitive science of how people define, generate, select, evaluate, and present explanations, which argues that people employ certain cognitive biases and social expectations towards the explanation process. This paper argues that the field of explainable artificial intelligence should build on this existing research, and reviews relevant papers from philosophy, cognitive psychology/science, and social psychology, which study these topics. It draws out some important findings, and discusses ways that these can be infused with work on explainable artificial intelligence.

随着各种公开的AI伦理原则的共识，差距仍然可以随时采用设计和开发负责任的AI系统。我们研究了来自澳大利亚国家科学研究机构（CSIRO）的研究人员和工程师的实践和经验，他们参与设计和开发AI系统的一系列目的。半结构化访谈用于检查参与者的做法如何与澳大利亚政府提出的一套高级AI伦理原则涉及并对齐。原则包括：隐私保护和安全，可靠性和安全性，透明度和解释性，公平性，竞争性，责任，人以人为本的价值观和人类，社会与环境福祉。研究了研究人员和工程师的见解以及在原则的实际应用中为它们提供的挑战。最后，提供了一系列组织响应，以支持实施高级AI道德原则。

MetaVerse，巨大的虚拟物理网络空间，为艺术家带来了前所未有的机会，将我们的身体环境的每个角落与数字创造力混合。本文对计算艺术进行了全面的调查，其中七个关键主题与成权相关，描述了混合虚拟物理现实中的新颖艺术品。主题首先涵盖了MetaVerse的建筑元素，例如虚拟场景和字符，听觉，文本元素。接下来，已经反映了诸如沉浸式艺术，机器人艺术和其他用户以其他用户的方法提供了沉浸式艺术，机器人艺术和其他用户中心的若干非凡类型的新颖创作。最后，我们提出了几项研究议程：民主化的计算艺术，数字隐私和搬迁艺术家的安全性，为数字艺术品，技术挑战等等的所有权认可。该调查还担任艺术家和搬迁技术人员的介绍材料，以开始在超现实主义网络空间领域创造。

To address the widespread problem of uncivil behavior, many online discussion platforms employ human moderators to take action against objectionable content, such as removing it or placing sanctions on its authors. This reactive paradigm of taking action against already-posted antisocial content is currently the most common form of moderation, and has accordingly underpinned many recent efforts at introducing automation into the moderation process. Comparatively less work has been done to understand other moderation paradigms -- such as proactively discouraging the emergence of antisocial behavior rather than reacting to it -- and the role algorithmic support can play in these paradigms. In this work, we investigate such a proactive framework for moderation in a case study of a collaborative setting: Wikipedia Talk Pages. We employ a mixed methods approach, combining qualitative and design components for a holistic analysis. Through interviews with moderators, we find that despite a lack of technical and social support, moderators already engage in a number of proactive moderation behaviors, such as preemptively intervening in conversations to keep them on track. Further, we explore how automation could assist with this existing proactive moderation workflow by building a prototype tool, presenting it to moderators, and examining how the assistance it provides might fit into their workflow. The resulting feedback uncovers both strengths and drawbacks of the prototype tool and suggests concrete steps towards further developing such assisting technology so it can most effectively support moderators in their existing proactive moderation workflow.

当今的冲突变得越来越复杂，流畅和分散，通常涉及许多具有多重且经常发散利益的国家和国际参与者。随着调解员努力使冲突动态有理由，例如冲突政党的范围和政治立场的演变，相关与较少相关的参与者在和平建立和认同之间的区别或身份证明，这一发展构成了冲突调解的重大挑战。关键冲突问题及其相互依存。国际和平努力似乎不足以成功应对这些挑战。尽管技术已经在与冲突相关的领域进行了试验和使用，例如预测冲突或信息收集，但对技术如何促进冲突调解的关注较少。该案例研究有助于有关在冲突调解过程中使用最先进的机器学习技术和技术的新兴研究。本研究使用也门和平谈判中的对话成绩单，通过为他们提供知识管理，提取和冲突分析的工具来有效地支持中介团队。除了说明冲突调解中的机器学习工具的潜力外，本文还强调了跨学科和参与性的共同创造方法对开发上下文敏感和有针对性的工具的重要性，并确保有意义和负责任的实施。

数据对于机器学习（ML）模型的开发和评估至关重要。但是，在部署所得模型时，使用有问题或不适当的数据集可能会造成危害。为了通过对数据集进行更故意的反思和创建过程的透明度来鼓励负责任的练习，研究人员和从业人员已开始倡导增加数据文档，并提出了几个数据文档框架。但是，几乎没有研究这些数据文档框架是否满足创建和消费数据集的ML从业者的需求。为了解决这一差距，我们着手了解ML从业人员的数据文档感知，需求，挑战和Desiderata，目的是推导设计要求，以便为将来的数据文档框架提供信息。我们对一家大型国际技术公司的14名ML从业者进行了一系列半结构化访谈。我们让他们回答从数据集的数据表中提取的问题列表（Gebru，2021）。我们的发现表明，目前的数据文档方法在很大程度上是临时的，而且本质上是近视的。参与者表达了对数据文档框架的需求，可以适应其上下文，并将其集成到现有的工具和工作流程中，并尽可能自动化。尽管事实上，数据文档框架通常是从负责人的AI的角度出发的，但参与者并未在他们被要求回答的问题与负责的AI含义之间建立联系。此外，参与者通常会在数据集消费者的需求中优先考虑，并提供了不熟悉其数据集可能需要知道的信息。基于这些发现，我们为将来的数据文档框架得出了七个设计要求。

This volume contains revised versions of the papers selected for the third volume of the Online Handbook of Argumentation for AI (OHAAI). Previously, formal theories of argument and argument interaction have been proposed and studied, and this has led to the more recent study of computational models of argument. Argumentation, as a field within artificial intelligence (AI), is highly relevant for researchers interested in symbolic representations of knowledge and defeasible reasoning. The purpose of this handbook is to provide an open access and curated anthology for the argumentation research community. OHAAI is designed to serve as a research hub to keep track of the latest and upcoming PhD-driven research on the theory and application of argumentation in all areas related to AI.

The need for AI systems to provide explanations for their behaviour is now widely recognised as key to their adoption. In this paper, we examine the problem of trustworthy AI and explore what delivering this means in practice, with a focus on healthcare applications. Work in this area typically treats trustworthy AI as a problem of Human-Computer Interaction involving the individual user and an AI system. However, we argue here that this overlooks the important part played by organisational accountability in how people reason about and trust AI in socio-technical settings. To illustrate the importance of organisational accountability, we present findings from ethnographic studies of breast cancer screening and cancer treatment planning in multidisciplinary team meetings to show how participants made themselves accountable both to each other and to the organisations of which they are members. We use these findings to enrich existing understandings of the requirements for trustworthy AI and to outline some candidate solutions to the problems of making AI accountable both to individual users and organisationally. We conclude by outlining the implications of this for future work on the development of trustworthy AI, including ways in which our proposed solutions may be re-used in different application settings.

值得信赖的人工智能（AI）已成为一个重要的话题，因为在AI系统及其创造者中的信任已经丢失。研究人员，公司和政府具有远离技术开发，部署和监督的边缘化群体的长期和痛苦的历史。结果，这些技术对小群体的有用甚至有害。我们争辩说，渴望信任的任何AI开发，部署和监测框架必须纳入女权主义，非剥削参与性设计原则和强大，外部和持续监测和测试。我们还向考虑到透明度，公平性和问责制的可靠性方面的重要性，特别是考虑对任何值得信赖的AI系统的核心价值观的正义和转移权力。创建值得信赖的AI通过资金，支持和赋予Grassroots组织，如AI Queer等基层组织开始，因此AI领域具有多样性和纳入可信和有效地发展的可信赖AI。我们利用AI的专家知识Queer通过其多年的工作和宣传来讨论以及如何以及如何在数据集和AI系统中使用如何以及如何在数据集和AI系统中使用以及沿着这些线路的危害。基于此，我们分享了对AI的性别方法，进一步提出了Queer认识论并分析它可以带来AI的好处。我们还讨论了如何在愿景中讨论如何使用此Queer认识论，提出与AI和性别多样性和隐私和酷儿数据保护相关的框架。

随着全球人口越来越多的人口驱动世界各地的快速城市化，有很大的需要蓄意审议值得生活的未来。特别是，随着现代智能城市拥抱越来越多的数据驱动的人工智能服务，值得记住技术可以促进繁荣，福祉，城市居住能力或社会正义，而是只有当它具有正确的模拟补充时（例如竭尽全力，成熟机构，负责任治理）;这些智能城市的最终目标是促进和提高人类福利和社会繁荣。研究人员表明，各种技术商业模式和特征实际上可以有助于极端主义，极化，错误信息和互联网成瘾等社会问题。鉴于这些观察，解决了确保了诸如未来城市技术基岩的安全，安全和可解释性的哲学和道德问题，以为未来城市的技术基岩具有至关重要的。在全球范围内，有能够更加人性化和以人为本的技术。在本文中，我们分析和探索了在人以人为本的应用中成功部署AI的安全，鲁棒性，可解释性和道德（数据和算法）挑战的关键挑战，特别强调这些概念/挑战的融合。我们对这些关键挑战提供了对现有文献的详细审查，并分析了这些挑战中的一个可能导致他人的挑战方式或帮助解决其他挑战。本文还建议了这些域的当前限制，陷阱和未来研究方向，以及如何填补当前的空白并导致更好的解决方案。我们认为，这种严谨的分析将为域名的未来研究提供基准。

人工智能（AI）治理调节行使权威和控制AI的管理。它旨在通过有效利用数据并最大程度地减少与AI相关的成本和风险来利用AI。尽管AI治理和AI伦理等主题在理论，哲学，社会和监管层面上进行了详尽的讨论，但针对公司和公司的AI治理工作有限。这项工作将AI产品视为系统，在该系统中，通过机器学习（ML）模型（培训）数据传递关键功能。我们通过在AI和相关领域（例如ML）合成文献来得出一个概念框架。我们的框架将AI治理分解为数据的治理，（ML）模型和（AI）系统沿着四个维度。它与现有的IT和数据治理框架和实践有关。它可以由从业者和学者都采用。对于从业者来说，主要是研究论文的综合，但从业者的出版物和监管机构的出版物也为实施AI治理提供了宝贵的起点，而对于学者来说，该论文强调了许多AI治理领域，值得更多关注。

残疾人在医疗保健，就业和政府政策等各个领域的各种复杂的决策过程中受到各种复杂的决策。这些环境通常已经不透明他们影响的人并缺乏充分的残疾观点代表，它迅速采用人工智能（AI）技术来用于数据分析以告知决策，从而增加因不当或不公平的算法而造成的伤害风险增加。本文介绍了一个通过残疾镜头进行严格检查AI数据分析技术的框架，并研究了AI技术设计师选择的残疾定义如何影响其对残疾分析对象的影响。我们考虑了三种残疾的概念模型：医学模型，社会模型和关系模型；并展示在每个模型下设计的AI技术如何差异很大，以至于与彼此不相容和矛盾。通过讨论有关医疗保健和政府残疾福利中AI分析的常见用例，我们说明了技术设计过程中的特定考虑因素和决策点，这些因素和决策点影响了这些环境中的电力动态和包容性，并有助于确定其对边缘化或支持的方向。我们提出的框架可以作为对AI技术的深入批判性检查的基础，并开发用于残疾相关的AI分析的设计实践。

We are currently unable to specify human goals and societal values in a way that reliably directs AI behavior. Law-making and legal interpretation form a computational engine that converts opaque human values into legible directives. "Law Informs Code" is the research agenda capturing complex computational legal processes, and embedding them in AI. Similar to how parties to a legal contract cannot foresee every potential contingency of their future relationship, and legislators cannot predict all the circumstances under which their proposed bills will be applied, we cannot ex ante specify rules that provably direct good AI behavior. Legal theory and practice have developed arrays of tools to address these specification problems. For instance, legal standards allow humans to develop shared understandings and adapt them to novel situations. In contrast to more prosaic uses of the law (e.g., as a deterrent of bad behavior through the threat of sanction), leveraged as an expression of how humans communicate their goals, and what society values, Law Informs Code. We describe how data generated by legal processes (methods of law-making, statutory interpretation, contract drafting, applications of legal standards, legal reasoning, etc.) can facilitate the robust specification of inherently vague human goals. This increases human-AI alignment and the local usefulness of AI. Toward society-AI alignment, we present a framework for understanding law as the applied philosophy of multi-agent alignment. Although law is partly a reflection of historically contingent political power - and thus not a perfect aggregation of citizen preferences - if properly parsed, its distillation offers the most legitimate computational comprehension of societal values available. If law eventually informs powerful AI, engaging in the deliberative political process to improve law takes on even more meaning.

在这一荟萃术中，我们探索了道德人工智能（AI）设计实施的三个不同角度，包括哲学伦理观点，技术观点和通过政治镜头进行框架。我们的定性研究包括一篇文献综述，该综述通过讨论前面发表的对比度上下，自下而上和混合方法的价值和缺点，突出了这些角度的交叉引用。对该框架的小说贡献是政治角度，该角度构成了人工智能中的道德规范，要么由公司和政府决定，并通过政策或法律（来自顶部）强加于人，或者是人民要求的道德（从底部出现） ，以及自上而下，自下而上和混合技术，即AI在道德构造和考虑到其用户中的发展方式以及对世界的预期和意外后果和长期影响。作为自下而上的应用技术方法和AI伦理原则作为一种实际的自上而下方法，重点是强化学习。这项调查包括现实世界中的案例研究，以基于历史事实，当前的世界环境以及随之而来的现实，就AI的伦理和理论未来的思想实验进行了有关AI伦理和理论未来思想实验的哲学辩论。

In this chapter, we review and discuss the transformation of AI technology in HCI/UX work and assess how AI technology will change how we do the work. We first discuss how AI can be used to enhance the result of user research and design evaluation. We then discuss how AI technology can be used to enhance HCI/UX design. Finally, we discuss how AI-enabled capabilities can improve UX when users interact with computing systems, applications, and services.

深度神经网络（DNN）在解释图像数据方面取得了令人印象深刻的进步，因此可以在某种程度上可以在某种程度上使用它们，以在自动驾驶（例如自动驾驶）中使用它们。从道德的角度来看，AI算法应考虑到街道上的物体或受试者的脆弱性，范围从“完全没有”，例如这条路本身，是行人的“高脆弱性”。考虑到这一点的一种方法是定义一个语义类别与另一个语义类别的混淆成本，并使用基于成本的决策规则来解释概率，即DNN的输出。但是，如何定义成本结构是一个开放的问题，应该负责谁来执行此操作，从而定义了AI-Algorithms实际上将“看到”。作为一个可能的答案，我们遵循一种参与式方法，并建立在线调查，要求公众定义成本结构。我们介绍了调查设计和获取的数据以及评估，该评估还区分了视角（汽车乘客与外部交通参与者）和性别。使用基于仿真的$ f $检验，我们发现两组之间存在很大的显着差异。这些差异对在与自动驾驶汽车的安全临界距离内的可靠检测有后果。我们讨论与这种方法相关的道德问题，并从心理学的角度讨论了从人机相互作用到调查出现的问题。最后，我们在AI安全领域的行业领导者对基于调查的元素在自动驾驶中的AI功能设计中的适用性进行了评论。