Understanding Generative AI Risks for Youth: A Taxonomy Based on Empirical Data

分类 分类学(生物学) 生成语法 计算机科学 数据科学 实证研究 经验证据 生成模型 心理学 人工智能 知识管理 互联网隐私 社会化媒体
作者
Ying Yu,Yiren Liu,Jacky Zhang,Yun Huang,Yang Wang
出处
期刊:Cornell University - arXiv [Cornell University]
被引量:1
标识
DOI:10.48550/arxiv.2502.16383
摘要

Generative AI (GAI) is reshaping the way young users engage with technology. This study introduces a taxonomy of risks associated with youth-GAI interactions, derived from an analysis of 344 chat transcripts between youth and GAI chatbots, 30,305 Reddit discussions concerning youth engagement with these systems, and 153 documented AI-related incidents. We categorize risks into six overarching themes, identifying 84 specific risks, which we further align with four distinct interaction pathways. Our findings highlight emerging concerns, such as risks to mental wellbeing, behavioral and social development, and novel forms of toxicity, privacy breaches, and misuse/exploitation that are not fully addressed in existing frameworks on child online safety or AI risks. By systematically grounding our taxonomy in empirical data, this work offers a structured approach to aiding AI developers, educators, caregivers, and policymakers in comprehending and mitigating risks associated with youth-GAI interactions.
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