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在网络安全中使用人工智能的道德问题
II。 文学评论A. 人工智能和机器学习在塑造网络安全的未来中的作用：趋势，应用和道德考虑因素，2023年（S al-Mansoori，MB Salem），如论文[1]所讨论的[1]，作者强调人工智能和机器学习的潜力，可以通过适当的定期辩护，自动分析，自动分析，并自动捍卫，并实现网络的潜在。 借助这些技术，可以处理大量数据以建立互连，这将使网络防御系统更加复杂，以应对新的新兴风险。 本文还提到了与AI部署有关的数据隐私和道德问题。 自动决策责任以及可能滥用恶性肿瘤的AI。 本文还强调了创建可验证和负责任且没有副作用的AI系统的必要性。 要与这些担忧作斗争，作者建议一种道德方法，以设定责任，设计AI的公平性以及AI可以由人类控制的方式及其行为正确地解释。 B. 在AI驱动的网络安全中，2022年（Siva Subrahmanyam Balantrapu）中的道德考虑因素[2]，作者研究了使用AI-Driventive Prodifentive Traventive Wentive Intelligence引起的道德问题。 他们解决了关键问题，例如侵犯隐私，算法偏见和不透明的决策过程。 此外，人工智能的“黑匣子”性质使解释或解释其决策很难破坏透明度和信任。II。文学评论A.人工智能和机器学习在塑造网络安全的未来中的作用：趋势，应用和道德考虑因素，2023年（S al-Mansoori，MB Salem），如论文[1]所讨论的[1]，作者强调人工智能和机器学习的潜力，可以通过适当的定期辩护，自动分析，自动分析，并自动捍卫，并实现网络的潜在。借助这些技术，可以处理大量数据以建立互连，这将使网络防御系统更加复杂，以应对新的新兴风险。本文还提到了与AI部署有关的数据隐私和道德问题。自动决策责任以及可能滥用恶性肿瘤的AI。 本文还强调了创建可验证和负责任且没有副作用的AI系统的必要性。 要与这些担忧作斗争，作者建议一种道德方法，以设定责任，设计AI的公平性以及AI可以由人类控制的方式及其行为正确地解释。 B. 在AI驱动的网络安全中，2022年（Siva Subrahmanyam Balantrapu）中的道德考虑因素[2]，作者研究了使用AI-Driventive Prodifentive Traventive Wentive Intelligence引起的道德问题。 他们解决了关键问题，例如侵犯隐私，算法偏见和不透明的决策过程。 此外，人工智能的“黑匣子”性质使解释或解释其决策很难破坏透明度和信任。自动决策责任以及可能滥用恶性肿瘤的AI。本文还强调了创建可验证和负责任且没有副作用的AI系统的必要性。要与这些担忧作斗争，作者建议一种道德方法，以设定责任，设计AI的公平性以及AI可以由人类控制的方式及其行为正确地解释。B.在AI驱动的网络安全中，2022年（Siva Subrahmanyam Balantrapu）中的道德考虑因素[2]，作者研究了使用AI-Driventive Prodifentive Traventive Wentive Intelligence引起的道德问题。他们解决了关键问题，例如侵犯隐私，算法偏见和不透明的决策过程。此外，人工智能的“黑匣子”性质使解释或解释其决策很难破坏透明度和信任。对AI有效性的广泛数据集的依赖构成了隐私风险，而培训数据的偏见可能会导致歧视性结果和威胁评估。为了解决这些问题，作者提出了强调治理框架，透明度和包容性的系统方法。建议使用公平意识算法设计，定期审计和利益相关者参与等最佳实践，以确保AI在网络安全方面的道德和负责任部署。
值得信赖的人工智能：做出决策
摘要：在进行战略决策时，我们经常会面临大量的信息和数据。当某些证据相互矛盾或变得自相矛盾时，情况会变得更加复杂。当我们采用人工智能 (AI) 系统进行决策时，主要的挑战是如何确定哪些信息是可信的。这个问题被称为“决定要决定什么”或可信赖的人工智能。然而，人工智能系统本身通常被认为是一个不透明的“黑匣子”。我们提出了一种解决这个问题的新方法，即引入一个新颖的可信赖人工智能 (TAI) 框架，该框架包含人工智能的三个关键组件：表示空间、损失函数和优化器。每个组件都与四个 TAI 属性松散耦合。总的来说，该框架由十二个 TAI 属性组成。我们旨在使用该框架通过定量和定性研究方法进行 TAI 实验，以满足决策环境中的 TAI 属性。该框架使我们能够制定由给定数据集训练的最佳预测模型，以应用于技术领域的信用违约掉期 (CDS) 战略投资决策。最后，我们对 TAI 研究的未来方向提出了看法。
构思 XAI：探索 AI 用户心智模型
摘要 — 人工智能 (AI) 在社会中发挥着重要作用，包括如何做出至关重要、往往改变生活的决定。因此，近年来，人们对可解释人工智能 (XAI) 的兴趣日益浓厚，它是一种揭示通常被描述为黑匣子中的流程和操作的手段，黑匣子是一个通常不透明的系统，其决策难以被最终用户理解。本文介绍了一个有 20 名参与者（计算机科学和平面设计专业学生）参加的设计思维研讨会的结果，我们试图调查用户在与 AI 系统交互时的心理模型。参与者使用两个角色，被要求同情 AI 驱动的招聘系统的两个最终用户，识别用户体验中的痛点并构思这些痛点的可能解决方案。这些任务用于探索用户对 AI 系统的理解、AI 系统的可理解性以及如何向最终用户解释这些系统的内部工作原理。我们发现，视觉反馈、分析和比较、特征突出显示以及事实、反事实和主要推理解释可用于改善用户对人工智能系统的心理模型。
已发布版本的引文（APA）：Helberger, N., & Diakopoulos, N. (2023)。《欧洲人工智能法案》及其对媒体和新闻业人工智能研究的重要性。《数字新闻》，11(9)，1751-1760。https://doi.org/10.1080/21670811.2022.2082505
保护基本权利以及以人为本、合乎道德和负责任地使用人工智能 (AI) 技术是欧洲人工智能战略的核心目标，其目标不亚于“带头制定新的雄心勃勃的全球规范”（欧盟委员会 2021 年）。与之前的《通用数据保护条例》一样，《人工智能法案》草案有望为欧洲内部和外部围绕“负责任的人工智能”的辩论定下新基调。这是全球首次尝试突破日益不透明的私人和公共道德准则丛林，以制定具有约束力的监管标准，明确负责任和以人为本的人工智能的确切含义。《人工智能法案》草案不仅与人工智能的潜在生产者和用户有关，而且与越来越多的学者群体有关，他们对人工智能的规范含义感兴趣，并希望找到方法让“负责任地使用”人工智能的概念变得有意义。学者在通过自己的见解为新兴的人工智能政策提供信息以及研究政策实施后的后果方面发挥着重要作用。因此，本评论的主要目标是探讨《人工智能法案》草案对媒体和新闻业的相关性，并鼓励媒体学者界进一步参与该法规的潜在影响。
调查抵押贷款率机器学习模型中的偏见
银行和金融科技贷方越来越多地依靠计算机辅助模型在贷款决策中。传统模型是可以解释的：决策是基于可观察的因素，例如借款人的信用评分是否高于阈值，并且可以用这些因素的组合来解释。相比之下，现代机器学习模型是不透明的且不可解剖的。他们对过去种族歧视的人工制品的不透明和依赖历史数据意味着这些新模型有可能嵌入并加剧这种歧视，即使贷方不打算歧视。我们使用公开可用的HMDA贷款数据和公开可用的Fannie Mae贷款绩效数据来校准两个随机的森林分类器。我们使用两种可解释的人工智能（XAI）模型，即石灰和塑形，以表征哪些功能驱动这些校准的ML贷款模型产生的决策。我们的初步发现表明，当模型访问此类信息时，各种种族因素在模型中的决策过程中产生了重大影响，如接受HMDA数据培训的模型所示。这些结果突出了需要进一步研究以深入了解和解决这些影响的必要性。
使用人工智能的指南
•不透明的设置：与具有受版权保护的材料相关的风险相关，通常不透明哪种未透视材料可以用于训练AI模型，包括用户志愿者使用工具的任何信息。•有限的监督：行业和政府对AI的监督正在开发，需要像技术一样快速发展。•使用条款和条件：用于开发AI模型的培训数据是AI公司知识产权的主要部分。对于条款和条件声明而言，使用工具之前需要同意的条款和条件声明并不少见，以授予公司许可以将用户添加的任何信息添加到其培训数据中。此外，数字内容的出版商（例如学术期刊）也可以在出版协议中具有类似的陈述。这引入了隐私和/或知识产权风险。•环境影响：由于训练和部署这些系统所需的高能量消耗，使用AI技术，尤其是大规模生成的AI模型，可能具有显着的环境影响。用户应注意与AI使用相关的碳足迹，并确定在可能的情况下最大程度地减少环境危害的工具或实践。
使用UNET-FEW SHOT示意图分割的脑肿瘤分割
摘要。早期发现和确定适当的治疗技术将建立癌症患者的耐力。诊断和治疗脑肿瘤的关键步骤是准确可靠的分割。鉴于其形状不平坦和不透明的边界，神经胶质瘤是最困难的脑癌之一。由于其设计存在显着差异，因此，神经胶质瘤脑生长的程序划分是一个流体主题。在本文中报告了改进的基于UNET的设计，用于自动从MRI图像中对脑肿瘤进行自动分割。培训语义部模型需要大量的精细澄清信息，这使得迅速适应不符合此要求的不熟悉类的挑战。最初的射击细分试图解决此问题，但存在其他缺陷。因此，在本文中讨论了几乎没有示意的示意图分割，以分解同时将原始分类与基本类别和足够模型分类的投机能力。上下文感知的原型学习（CAPL），用于通过利用早期信息从帮助测试中出现早期信息，并逐步增强逻辑数据到分类器，并根据每个问题图片的实质模制。结果揭示了开发模型的表现。
人工智能“无处不在”：解决公共服务新闻中的人工智能可理解性问题
摘要 算法系统和人工智能在新闻制作中的日益普及引发了人们对记者是否有能力以不违背新闻规范和价值观的方式理解和使用它们的能力的担忧。这种“可理解性”问题对于公共服务媒体来说尤其严重，因为这种复杂而不透明的系统可能会扰乱问责制、决策和专业判断。本文通过文件分析和对 14 名记者的访谈，概述了人工智能在 BBC 新闻制作中的部署，并分析了记者如何理解人工智能和算法。我们发现日益普及的人工智能与 BBC 记者的理解水平之间存在脱节，他们用猜测和想象来代替对这些技术的准确概念。这可能会限制记者有效和负责任地使用人工智能系统的能力，质疑其产出和在新闻制作中的作用，或者适应和塑造它们，也可能妨碍对人工智能如何影响社会进行负责任的报道。我们建议 PSM 在个人、组织和社区三个层面制定促进人工智能可理解性和素养的策略，并且我们从社会文化角度而不是单纯的技术角度重新定义人工智能可理解性问题，以便更好地解决规范性考虑。
OLED器件的性能和老化研究
本文提出了一种通过 ADT 以光解作为加速因子来确定 PMOLED 屏幕寿命的方法。用于光解的光由发射 405 nm 的 LED 产生。该方法的特殊性在于它使用可见光谱中的光。该方法可以在不修改屏幕的情况下使用最少的硬件来构建测试台。发射 405 nm 光的 LED 可以通过具有控制达林顿晶体管的运算放大器的组件来控制。该组件放置在不透明的盒子下方，以避免暴露于其他光源。一切都通风，以便测试台的不同部分保持在室温。选择进行测试的屏幕是 UG-9664HDDAG01，405 nm LED 是 LZ1-10UA00-00U8。调整 LED 以产生 140 W/m 2 至 1090 W/m 2 之间的不同辐照度。观察到的退化表明，当屏幕像素处于活动状态时，其退化速度明显更快。测试期间关闭的设备也会受到影响，但其性能下降程度不太明显。每 24 小时使用功率计进行一次辐照度测量，功率计调整至屏幕发出的主波长。根据有关OLED的科学文献，已知发射蓝光的有机材料具有持续时间
贸易便利化手册第二部分技术说明...
繁琐的文件要求、不透明的法规、边境过度延误以及相关的业务损失构成了代价高昂的非关税壁垒，其效果是抵消了由于历史低关税、多式联运创新或现代生产和分销方法而获得的大部分贸易收益。发展中国家可能从引入简单、标准化的贸易文件和海关现代化中获益最多。然而，由于海关和贸易便利化涉及多个方面，包括贸易和运输基础设施及其技术要求，发达国家与发展中国家和最不发达国家在海关和贸易便利化领域可能存在巨大差距。贸易便利化不仅是一项跨部门学科，涉及所有行业的贸易商和各个政府部门，而且还取决于一个国家的基础设施状况（无论是道路、港口还是海关设施）、人力资源和收入基础以及机构和监管能力。要实现海关管理现代化并简化贸易程序，必须以协调和包容的方式进行，让私营和公共利益攸关方参与制定和实施改革措施。许多国家仍需培养政府官员和企业经营者之间的这种互动和对话。