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智能界面博士论文：生成式人工智能如何重塑知识、媒体和诠释
项目介绍
人工智能模型（LLM）和其他生成式人工智能系统已融入日常实践。社会正在从信息检索范式（搜索引擎提供与特定查询相关的特定来源）向询问和解释范式过渡，在这种范式中，知识通过广泛的、通常是不透明的训练过程和配置嵌入人工智能模型中。人工智能也越来越多地集成到代理系统中–为特定环境、目标和自主程度而设计–重新配置了知识在新闻、研究和教育等领域的产生、验证和操作方式。这种转变提出了有关权威性、透明度以及人类专业知识在以人工智能为媒介的工作流程中不断演变的作用等关键问题。
为了批判性地评估这种转变并从中学习，我们的项目采取了双管齐下的方法：首先，我们研究研究方法是如何嵌入人工智能工具的，采用数字方法的视角来探索它们的承受能力和局限性。其次，我们分析人工智能驱动的软件如何改变界面，影响用户获取知识和与知识互动的方式。这两种方法都旨在了解在数字研究和日常数字互动中，知识是如何构建、获取和使用的。
您将从事的工作
作为该项目的博士，您将从事自己的研究议程，该议程与首席研究员的研究议程有交叉，属于以下几大类之一：
生成式人工智能中的认识论转变–GenAI 如何重塑知识验证、可信度和事实性过程？这些模式如何影响既有的知识把关机构？GenAI 的不同模式和方式如何塑造其使用环境？
生成式人工智能的工作流程变革–GenAI 如何重塑知识密集型领域的专业常规和决策？根据特定环境、能力和目标设计的人工智能驱动的代理系统如何重新定义协作和专业知识？它们如何整合并重新定义现有的软件界面？
offer要求
您的任务和职责
在任期内提交博士论文；
参加项目研究小组会议，开发共享数据库；
发表一篇由同行评审的独著文章；
在研讨会和会议上介绍中期研究成果；
组织知识传播活动；
参加研究学院和人文学院的博士生培训计划。
(在聘期的第二年和第三年（共同）讲授学士学位课程（每年最多 0.2 个工作天）。
我们对您的要求
应聘者需要具备以下资格：
已完成媒体与传播研究、关键人工智能、科学与技术研究方面的硕士学位。如果您尚未完成硕士学位，您可以申请，但必须提供导师的签名信，说明您将在 2025 年 9 月 1 日之前毕业；
出色的研究技能，表现为优秀的硕士论文，以及在高级期刊和/或知名出版社发表论文的能力；
强烈的合作态度和参与合作研究的意愿；
热衷于向非学术界人士传播学术研究成果；
良好的英语水平
我们正在寻找一位既能批判性地研究生成式人工智能，又能探索其实际应用的博士候选人。理想的候选人既不是只专注于从远处批判人工智能，也不是不加反思地应用人工智能而不质疑其影响。相反，我们寻求的是将批判性分析与实践探索相结合的人才–既能对人工智能的认识论、社会和技术层面提出质疑，又能在数字研究方法和界面研究中尝试其承受能力的人才。请注意，如果您已经拥有博士学位或正在其他地方攻读类似学位，您将不会被录取到弗吉尼亚大学攻读博士课程。
候选人应善于跨学科工作，在媒体与传播研究、批判性人工智能以及科学与技术研究之间架起桥梁。应聘者应具有分析能力和开放的思维方式，愿意探讨人工智能在知识生产、传播和专业工作流程中的优势和局限。必须具备较强的论述性写作技巧，既能有效指挥大型语言模型，又能产出清晰、严谨的学术成果。最好具有数字方法方面的经验，如数据搜刮和可视化，以及基础模型方面的工作知识（了解其训练过程和/或提示）。虽然不是必备条件，但熟练掌握用于数字分析的 Python 编程语言将是一个有利条件。
offer待遇
我们为您提供
博士生可享受学费减免；
博士生可免费参加人文科学研究生院和荷兰国家研究学院提供的课程；
进一步职业发展和教育的绝佳机会；
阿姆斯特丹市中心令人振奋的学术和国际工作环境；
热情而专业的学术团队。