摘要

本文由Stefan Arnold等人撰写，探讨了人工智能（AI）领域中透明度和责任性的持续挑战，特别强调了严格文档记录的必要性。通过文献综述，论文概述了当前文档记录实践的趋势、存在的问题以及影响文档记录的多方面因素。论文指出，AI文档记录正朝着更加全面、吸引人和自动化的方向发展，这对于提高AI的透明度和责任性至关重要。

原理

论文通过系统地审查现有文献，分析了AI文档记录的关键特征，包括范围、目标受众、多模态支持以及自动化水平。这些特征的分析揭示了AI文档记录实践的动态演变，特别是在自动化和多模态支持方面的进步。论文强调了文档记录的自动化，尽管目前仍主要依赖手动过程，但自动化工具的发展将显著提高文档记录的效率和一致性。

流程

论文的工作流程包括文献搜索、筛选、特征提取和统计分析。首先，通过Scopus数据库搜索相关文献，筛选出与AI文档记录实践相关的研究。然后，提取这些研究的五个关键特征：范围、维度、受众、多模态支持和自动化水平。最后，通过描述性统计和相关性分析，总结了这些特征的分布和相互关系，从而揭示了AI文档记录实践的现状和趋势。

应用

论文的关键内容强调了AI文档记录的自动化和多模态支持，这不仅提高了文档记录的效率和质量，也为AI的广泛应用提供了支持。随着AI技术在各个行业的深入应用，更加全面和自动化的文档记录将成为确保AI透明度和责任性的关键。因此，论文的研究成果对于推动AI技术的负责任发展具有重要意义。