耶鲁AI指的是耶鲁大学在人工智能领域的集体研究、教育项目及伦理倡议。该校的工作涵盖机器学习及相关领域的技术开发，同时也在塑造AI技术的政策与治理方面做出了显著努力。耶鲁的方法强调跨学科合作，整合了计算机科学、法学、伦理学及医学的见解。
耶鲁的AI活动由多个系和中心协调开展，包括计算机科学系、耶鲁法学院的信息社会项目以及耶鲁网络科学研究所。该大学历来在基础研究和应用AI方面均有投入，尤其在算法公平性、可解释性以及自动化对社会影响等领域具有优势。
历史与起源
耶鲁参与AI领域可追溯至该领域的早期阶段。艾伦·佩利斯于1965年成为耶鲁计算机科学系的首任系主任，他是计算领域的先驱，也是早期人工智能研究的倡导者。在20世纪70年代和80年代，耶鲁计算机科学系在自然语言处理和认知建模方面建立了声誉，由探索计算机如何理解和生成人类语言的研究人员引领。这一传统延续至90年代和2000年代，教师们在机器学习、神经网络及概率推理等领域做出了贡献。
该大学也较早地从人文学科和社会科学角度参与AI。耶鲁法学院的法学学者在20世纪90年代开始研究计算机中介通信和信息政策，为后来的AI治理讨论奠定了基础。信息社会项目成立于1997年，成为法律、技术和伦理跨学科研究的中心，随着技术的进步，这些主题日益聚焦于AI。
研究项目与中心
耶鲁的AI研究分布在多个实验室和倡议中。耶鲁网络科学研究所成立于2011年，在网络理论、数据科学和AI的交叉领域开展研究，应用范围从社交网络到生物系统。计算机科学系的教师研究深度学习、概率模型和人机交互等主题，常与心理学、语言学和工程学的同事合作。
该大学还启动了专注于AI社会维度的专门项目。耶鲁环境法律与政策中心利用机器学习分析环境数据，而耶鲁医学院则将AI整合到诊断影像和临床决策支持中。2021年，耶鲁推出了耶鲁数字伦理中心，研究AI引发的伦理问题，包括偏见、隐私和问责制。该中心汇集了哲学家、计算机科学家和法学学者，体现了耶鲁对跨学科参与的重视。
教育倡议
耶鲁提供多种AI课程和学位路径。本科生可以攻读计算机科学专业并专攻AI方向，包括人工智能基础、机器学习和自然语言处理等课程。该大学还提供联合学位项目，如法学博士/计算机科学硕士双学位，使法学学生能够获得与AI监管相关的技术专长。
在传统课堂之外，耶鲁开发了体验式学习机会。AI与社会暑期学院于2022年首次举办，汇集研究生和从业者探讨政策挑战，包括算法偏见和AI在刑事司法中的应用。该大学的普尔沃教学与学习中心还试点使用了AI辅助辅导工具，利用大型语言模型在部分课程中提供个性化反馈。
伦理与政策贡献
耶鲁以其在AI伦理和治理方面的贡献而闻名。耶鲁法学院教授、法学学者杰克·巴尔金广泛撰写了关于他所谓的“算法社会”的著作，提出了监管对个人做出重大决策的AI系统的框架。他的工作影响了关于数据隐私、正当程序及AI部署中企业责任的辩论。
信息社会项目由大卫·波斯特多年指导，现由轮值教师委员会领导，主办了涉及自主武器、深度伪造及AI在选举中作用等议题的会议和研讨会。耶鲁教师还参与国家和国际政策讨论，包括在美国国会委员会就AI监督作证。2023年，耶鲁宣布与OpenAI政策研究小组合作，共同举办关于AI安全评估方法的研讨会，但该大学坚持不接受会损害学术独立性的企业资助。
知名人物与合作
多位耶鲁关联研究人员对AI做出了重要贡献。现任教师包括研究可解释AI并发表关于可解释神经网络论文的阿尼·巴塔查里亚，以及以对抗鲁棒性研究闻名的访问学者亚历山大·马德里。已故的托马斯·迪特里希于1981年在耶鲁获得博士学位，后来成为俄勒冈州立大学机器学习研究的领军人物，他将其耶鲁训练归功于塑造了他的AI研究方法。
耶鲁经常与其他学术机构和行业伙伴合作。该大学参与人工智能合作组织，这是一个多利益相关方组织，包括谷歌DeepMind和Anthropic等公司。通过这一成员身份，耶鲁研究人员为AI透明度和安全的最佳实践指南做出贡献。在更近的范围内，耶鲁与麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室在多智能体系统方面有联合项目，并与斯坦福AI实验室在自然语言基准方面有合作。
未来方向
截至2024年，耶鲁正在扩展其AI基础设施，包括计划中的高性能计算集群，以支持大规模Transformer模型训练。该大学还承诺将AI素养融入其课程体系，要求所有本科生接触计算思维和关于技术的伦理推理。耶鲁领导层表示，这些努力旨在培养既能推进技术AI又能批判性评估其社会后果的毕业生，这一双重关注使该大学区别于纯技术性项目。
正在进行的研究项目包括使用生成式AI模拟蛋白质折叠、应用强化学习优化临床试验设计，以及开发检测伪造视频内容的方法。该大学文理学院最近批准了一个新的跨学科专业“计算与社会”，将于2025年启动，进一步巩固了耶鲁在全面人文背景下研究AI的承诺。