Group 1 - The core argument of the articles revolves around the challenges and implications of predictive AI systems, particularly in decision-making processes across various sectors, including education, healthcare, and criminal justice [1][2][4][10]. - Predictive AI tools like EAB Navigate are designed to automate decision-making by analyzing historical data to predict future outcomes, but they often lack transparency and can perpetuate biases [2][9][10]. - The use of predictive AI in education, such as identifying at-risk students, raises ethical concerns about the potential for misuse and the impact on marginalized groups [1][8][29]. Group 2 - Predictive AI systems are increasingly used in critical areas like healthcare and criminal justice, where they can significantly affect individuals' lives, yet they often rely on flawed data and assumptions [6][12][31]. - The deployment of predictive AI can lead to unintended consequences, such as reinforcing existing inequalities and biases, particularly against disadvantaged populations [28][30][31]. - The reliance on historical data for training predictive models can result in a lack of accuracy when applied to different populations or contexts, highlighting the need for careful consideration of the data used [24][25][27]. Group 3 - The articles emphasize the importance of understanding the limitations of predictive AI, including the potential for over-automation and the lack of accountability in decision-making processes [20][22][23]. - There is a growing concern about the ethical implications of using predictive AI, particularly regarding privacy, transparency, and the potential for discrimination [21][28][30]. - The narrative suggests that while predictive AI holds promise for improving efficiency, it also poses significant risks that must be addressed through better data practices and ethical guidelines [15][19][35].

2015年，美国马里兰州的一所私立高校圣玛丽山大学的管理层希望提高新生留存率，也就是入学学生中顺 利完成学业的比例。为此，学校发起了一项调查，旨在识别那些在适应过程中可能面临困难的学生。乍看 之下，这似乎是一个值得称道的目标，因为一旦确定了需要帮助的学生，学校就可以提供额外支持，帮助 他们顺利适应大学生活。然而，校长却提出了一个截然不同的建议，他建议开除那些表现不佳的学生。他 认为，如果这些学生在学期开始的头几周退学，而不是在学期后期离开，他们就不会被计入"在校生"统计， 从而提高学校的留存率。 类似于EAB Navigate 的算法无处不在，它们被用于自动化流程中，做出与你相关的重要决策，而你可能完 全不知情。例如，当你去医院看病时，决定你是否需要留院观察一晚，还是可以当天出院的可能是算法； 当你申请儿童福利或其他公共福利时，评估你的申请是否有效，甚至是否涉嫌欺诈的是算法；当你投简历 找工作时，决定HR是否会考虑你的申请，还是将简历直接筛除的还是算法；甚至当你去海滩时，判断海水 是否安全，是否适合游泳的依旧是算法。 在一次教职工会议上，校长直言："我的短期目标是让20到25名学生在9月25日之前离开，这样我 ...

想象在一个平行宇宙，人们没有专门的词汇来区分各种交通方式，而是统一用"交通工具"来指代一切从 地点A到地点B的出行手段，包括自行车、汽车、公交车、宇宙飞船等。在这个世界里，交流变得混乱 不堪。人们激烈争论交通工具是否环保，却没有意识到，一方谈的是自行车，而另一方指的是卡车。某 天,火箭技术取得了重大突破，但媒体只笼统地报道交通工具的速度提升了。结果，许多人打电话给他 们的汽车经销商（更确切地说,是交通工具经销商），询问什么时候能买到更快的车型。同时，骗子利 用公众对交通工具技术的混淆，制造骗局，使整个交通工具行业充斥着欺诈和虚假宣传。 现在，我们把"交通工具"这个词汇换成"人工智能"（Artificial Intelligence，简写为AI），这就是我们现 实世界的一个精准写照。 AI是一个涵盖一组松散相关技术的统称。像ChatGPT这样的软件，与银行用来评估贷款申请者的软件几 乎没有任何相似之处。尽管它们都被称为AI，但在核心原理，包括运行方式、应用场景、目标用户以 及可能出现的失效方式上，这两种技术之间存在着巨大的差异。 聊天机器人以及Dall-E、StableDiffusion和Midjourney等 ...