MARC

 008260126s2025        us                              c    eng  d
■001000017359265
■00520260202104858
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798288816321
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32201032
■035    ▼a(MiAaPQ)Stanfordzf669yy0336
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a006.35  
■1001  ▼aBommasani,  Rishi.
■24510▼aThe  Societal  Impact  of  Foundation  Models:  Advancing  Evidence-Based  AI  Policy
■260    ▼a[Sl]▼bStanford  University▼c2025
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2025
■300    ▼a362  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-01,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Jurafsky,  Dan;Liang,  Percy.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Stanford  University,  2025.
■520    ▼aArtificial  intelligence  is  humanity's  most  promising  technology  because  of  the  remarkable  capabilities  offered  by  foundation  models.  Yet,  the  same  technology  brings  confusion  and  consternation:  foundation  models  are  poorly  understood  and  they  may  precipitate  a  wide  array  of  harms.  This  dissertation  explains  how  technology  and  society  coevolve  in  the  age  of  AI,  organized  around  three  themes.  First,  the  conceptual  framing:  the  capabilities,  risks,  and  the  supply  chain  that  grounds  foundation  models  in  the  broader  economy.  Second,  the  empirical  insights  that  enrich  the  conceptual  foundations:  transparency  created  via  evaluations  at  the  model  level  and  indexes  at  the  organization  level.  Finally,  the  transition  from  understanding  to  action:  superior  understanding  of  the  societal  impact  of  foundation  models  advances  evidence-based  AI  policy.  View  together,  this  dissertation  makes  inroads  into  achieving  better  societal  outcomes  in  the  age  of  AI  by  building  the  scientific  foundations  and  research-policy  interface  required  for  better  AI  governance.
■590    ▼aSchool  code:  0212.
■650  4▼aText  categorization
■650  4▼aComputer  science
■650  4▼aToxicity
■650  4▼aSentiment  analysis
■650  4▼aVolleyball
■650  4▼aTaxonomy
■650  4▼aChatbots
■653    ▼aFoundation  models
■653    ▼aConceptual  framing
■690    ▼a0984
■690    ▼a0800
■71020▼aStanford  University.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-01B.
■790    ▼a0212
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2025
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17359265▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

Preview

Export

ChatGPT Discussion

AI Recommended Related Books