[论文解读] Long-Term Trends in the Public Perception of Artificial Intelligence

Ethan Fast, Eric Horvitz|arXiv (Cornell University)|Sep 16, 2016

Misinformation and Its Impacts被引用 14

一句话总结

本研究分析了过去30年《纽约时报》的报道，通过众包标注和基于自然语言处理的指标追踪公众对人工智能的认知。研究发现，自2009年以来，关于人工智能的讨论显著增加，整体呈现乐观情绪，但近年来对失控风险、伦理问题以及就业替代的担忧显著上升，与此同时，公众对人工智能在医疗和教育领域应用的期望也持续增长。

ABSTRACT

Analyses of text corpora over time can reveal trends in beliefs, interest, and sentiment about a topic. We focus on views expressed about artificial intelligence (AI) in the New York Times over a 30-year period. General interest, awareness, and discussion about AI has waxed and waned since the field was founded in 1956. We present a set of measures that captures levels of engagement, measures of pessimism and optimism, the prevalence of specific hopes and concerns, and topics that are linked to discussions about AI over decades. We find that discussion of AI has increased sharply since 2009, and that these discussions have been consistently more optimistic than pessimistic. However, when we examine specific concerns, we find that worries of loss of control of AI, ethical concerns for AI, and the negative impact of AI on work have grown in recent years. We also find that hopes for AI in healthcare and education have increased over time.

研究动机与目标

• 通过媒体话语理解人工智能公众认知的长期变化。
• 开发可量化的参与度、情感倾向以及对人工智能具体期望与担忧的指标。
• 利用Reddit等外部数据源验证这些指标，确保其可推广性。
• 通过识别人工智能相关社会关切与期望的演变，为政策制定和公共讨论提供依据。
• 提供一种可扩展的框架，利用自然语言处理与众包技术持续监测公众认知。

提出的方法

• 通过众包方式标注《纽约时报》过去30年报道中提及人工智能的相关性、乐观/悲观情绪，以及具体期望或担忧。
• 使用TF-IDF特征与逻辑回归训练二分类器，以检测文本中关于“失控”的担忧，经100篇Reddit帖子验证，精确度达0.8。
• 构建一组表征指标：参与度、乐观与悲观情绪，以及特定主题的期望与担忧。
• 将训练好的分类器应用于2010–2015年共5年的Reddit帖子，以检验《纽约时报》趋势的外部有效性。
• 采用时间序列分析，追踪1986年至2016年情感倾向与主题出现频率的变化。
• 利用Google图书文摘的历史数据（1956–1986）观察早期主题，并通过人工标注识别主题趋势。

实验结果

研究问题

• RQ1 R1：与过去相比，人工智能在当前公共讨论中的显著程度如何？
• RQ2 R2：随着时间推移，新闻报道对人工智能的整体情绪是变得更乐观还是更悲观？
• RQ3 R3：随着时间推移，哪些观念与人工智能关联最为紧密？
• RQ4 R4：过去公众关注的具体问题是什么？哪些新出现的担忧正在浮现？

主要发现

• 《纽约时报》中关于人工智能的讨论自2009年后急剧上升，表明公众与媒体的关注度显著提高。
• 在长达30年的期间内，媒体报道的整体情绪始终比悲观情绪更为乐观。
• 近年来，对人工智能失控、伦理风险以及对就业负面影响的担忧显著增加。
• 公众对人工智能在医疗和教育领域应用的期望随时间推移而增长，反映出在这些领域公众乐观情绪的增强。
• Reddit讨论的趋势与《纽约时报》高度一致，支持了本研究发现的外部有效性。
• 20世纪50至60年代，人工智能在军事应用和太空探索方面的主题较为突出，而早期几十年中，就业替代与对进展的怀疑则更为普遍。