4 John Hawksworth、Richard Berriman 和 Saloni Goel,“机器人真的会抢走他们的工作吗?对自动化潜在长期影响的国际分析”,2018 年 2 月。[2019 年 7 月 28 日访问] https://www.pwc.co.uk/economic-services/assets/international-impact-of-automation-feb-2018.pdf ,第 43 页。 4 5 财政研究所报告称,到 29 岁时,接受高等教育的男性比拥有 5 个 A*-C GCSE 的男性收入高出 25%。 Chris Belfield、Jack Britton、Franz Buscha、Lorraine Dearden、Matt Dickson、Laura van der Erve、Luke Sibieta、Anna Vignoles、Ian Walker 和 Yu Zhu,《本科学位对早期职业收入的影响》,财政研究所,2018 年 11 月。https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/759278/The_impact_of_undergraduate_degrees_on_early-career_earnings.pdf ,第 15 页。 5 [2019 年 8 月 1 日访问] 6 https://www.suttontrust.com/wp-content/uploads/2019/06/Elitist-Britain-2019.pdf ,第 4 页 7 社会流动委员会报告称,“与工薪阶层出身的人相比,富裕人士最终从事专业工作的可能性高出近 80%”。《2019 年精英英国:英国领导人的教育背景》,萨顿信托基金,2019 年 7 月。https://assets.publishing.service.gov.uk/government/uploads/system/uploads/attachment_data/file/798687/SMC_State_of_Nation_2018-19_Summary.pdf ,第 2 页。[2019 年 8 月 8 日访问]
摘要 本章主张采用结构性不公正方法来治理人工智能。结构性不公正包括分析和评价两个部分。分析部分包括社会科学中众所周知的结构性解释。评价部分是一种正义理论。结构性不公正是一个强大的概念工具,它使研究人员和从业者能够识别、表达甚至预测人工智能偏见。本章以人工智能中因结构性不公正而产生的种族偏见为例。然后,本章介绍了哲学家 Iris Marion Young 提出的结构性不公正概念。此外,本章还认为结构性不公正非常适合作为一种人工智能治理方法,并将这种方法与从危害和利益分析或价值陈述开始的替代方法进行了比较。本章表明,结构性不公正为多样性、公平和包容性的价值观和关注提供了方法论和规范基础。本章最后对“结构”和责任的概念进行了展望。结构的概念是正义的核心。一个开放的理论研究问题是人工智能本身在多大程度上是社会结构的一部分。最后,责任的实践是结构性不公正的核心。即使他们不能对结构性不公正的存在负责,每个人和每个组织都有责任在未来解决结构性不公正问题。
牙买加继续在建立经济韧性方面取得进展,以通过宏观经济和商业环境改革实现持续的包容性经济增长和创造就业机会。但是,作为一个小型,面向服务的(大约GDP的76%),开放经济(总贸易大约在2019年的GDP占90.0%),这是高度债务的,即19020年的GDP和劳动力市场指标的恶化,这是为了阻止其在全球范围内和国内实施的COVID-19大流行以及相关的公共卫生与社会措施(PHSM)。由于劳动力中每五分之三的人中,大约有三分之三从未接受过任何正规培训,93妨碍了他们枢纽的能力和缺乏经济多样化的能力,尤其是在牙买加的出口篮中(尤其是在旅游业和铝菌)中,因此下降的程度加剧了。多年来,劳动力市场每年增加0.2%的时候,劳动力市场与失业率,就业不足和高度非正式性斗争。94该国已经实施了几项策略来解决这些问题,以促进持续的,包容的增长和体面的工作。
摘要增强现实和虚拟现实体验给残疾人带来了重大障碍,使他们难以充分参与沉浸式平台。虽然研究人员已经开始探索解决这些无障碍问题的潜在解决方案,但我们目前缺乏对需要进一步研究的研究领域的全面了解,以支持包容性 AR/VR 系统的开发。为了解决当前的知识空白,我们与相关利益相关者(即学术研究人员、行业专家、有残疾生活经历的人、辅助技术人员以及残疾人组织、慈善机构和特殊需要教育机构的代表)领导了一系列多学科沙箱,共同探索研究挑战、机遇和解决方案。根据参与者分享的见解,我们提出了一个研究议程,确定了与特定形式的残疾(即涵盖身体、视觉、认知和听力障碍的范围内)相关的需要进一步研究的关键领域,包括与开发更易于访问的沉浸式平台相关的更广泛的考虑。
➔了解我们在特权和压迫体系中的立场,并不学习保护这些系统的习惯和实践,这对我们所有人来说都是终生工作的,毫无例外的是团结和相互关系的真实关系,这是我们不可能避免或超越这些不平衡的工具的,这些态度始终是避免了那些始终建立的,这些习惯是在建立不平等的,即使他们的工作变得无关紧要,却是构成无价值的工具,即有效地构成了一个不可思议的工具,却是有效的,却是有效的,却是有效的,却是有效的,却是有效的,却是有效的,这些习惯是努力的,这些习惯是努力的,这些习惯是构成了一个无效的工具,这些习惯是在努力,而却是有效的。谦卑和问责制➔内部进入沉默,调解,内在的智慧和深厚的喜悦与社会变革的外在工作
• 建立信任,让员工了解数据披露的重要性以及企业如何使用这些数据推动变革。 • 通过自我身份识别收集受保护特征的数据 • 进行趋势分析并持续衡量内部设定的 KPI,以跟踪不同级别细分市场代表性下降的位置及其原因(招聘、晋升、离职率) • 使用多个数据流和数据叠加来加深对员工的了解。
课程描述在此课程中,您将学习如何在乡村数学课堂中培养归属和包容的文化。发现鼓励所有学生,包括历史边缘化群体的学生,他们感到足够安全,可以积极参与并分享他们的数学思维。该课程超越了传统方法,提供了对维护和确认积极数学身份的见解,以及在您的本地,移民,特殊教育和LGBTQ+学生中通常会持续不存在的归属感。利用恢复性实践的策略,您将学习如何以建立关系,减少羞耻感并恢复所有数学学习者的尊严的方式来回应歧视性学生的评论,同时仍保持着关注您日常数学学习目标的关注。此课程非常适合具有多年龄学习者和多样化数学水平的教室的教师,还将研究纳入学生语音和选择的低prep分化和话语策略。