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社论：面向金融服务行业的可解释、可信赖且负责任的人工智能
自从约翰·麦卡锡和马文·明斯基在麻省理工学院成立人工智能实验室，首次开展人工智能 (AI) 协调研究以来，已经过去了 60 多年。从那时起，人工智能已经发展成为一种应用广泛的工具，使我们能够从根本上重新思考如何整合、分析和使用数据进行决策。越来越多的研究证明，人工智能可以为金融行业带来诸多优势：提供新的风险管理和合规方法、降低运营成本、提高金融包容性、实现超个性化以及自动化任务，从而提高运营效率。然而，金融服务提供商在日常任务中全面采用基于人工智能的系统的速度很慢，部分原因是大型遗留 IT 环境可能无法适应高级分析。在金融领域更广泛采用人工智能的另一个高度相关的障碍与可解释性概念有关。也就是说，人工智能解决方案通常被称为“黑匣子”，因为通常很难追踪算法得出解决方案所采取的步骤。这种缺乏透明度和可解释性的问题对于政策制定者和监管者来说是一个关键点，他们努力推广和验证部署后稳健且相对稳定的模型。例如，在信用评分方面，监管部门需要确保决策公平公正。此外，GDPR 提供了解释权，使用户能够要求解释影响他们的决策过程。因此，创新技术的采用必须以负责任、值得信赖的方式进行，特别是在影响整体经济的金融领域。除了对可解释性的基本需求之外，金融部门还面临着越来越复杂的对手，他们有能力实施大规模数据泄露、数据篡改和机密信息丢失。这同样需要能够处理噪音并在对抗性数据破坏的情况下持续存在的稳健而稳定的方法。在此背景下，本研究主题旨在纳入原创论文，提出用于全球或本地解释的创新方法，以及评估应用于金融问题集的基于人工智能的系统的公平性和稳健性。Hadji Misheva 等人的研究特别关注可解释性的受众依赖性，探讨了瑞士金融行业内的各个利益相关者如何看待可解释性，并深入讨论了当前 XAI 技术的潜力和局限性。这样的研究通过弥合文献中部署的可解释技术与行业需求之间的差距，为文献做出了重要贡献。Gramespacher 和 Posth 的研究对研究选择做出了另一项贡献，重点关注如何利用可解释的人工智能来优化回报目标函数，并着眼于信用评估的典型用例。作者特别指出，如果预测不准确导致成本严重不对称，则应使用准确度指标来代替经济目标函数。此外，所讨论的应用和结果证实了可解释人工智能的一个关键优势
一个可信赖的节点 - 八用户大都会量子通信网络
proped.sciencemag.org/cgi/content/full/6/6/36/eaba0959/dc1补充材料，用于可信赖的节点– Free 8-用户大都会量子通信网络Siddarth Koduru Joshi*刘，托马斯·谢德（Thomas Scheidl），GuillermoCurrásLorenzo，ŽeljkoSamec，Laurent Kling，Alex Qiu，Mohsen Razavi，MarioStipčević，John G. Rarity，Rupert rarity，Rupert ursin *通讯作者。电子邮件：joshi@bristol.ac.uk于2020年9月2日出版，Sci。adv。6，EABA0959（2020）doi：10.1126/sciadv.aba0959此PDF文件包括：补充材料和方法表S1至S3无花果。S1至S5参考
智能6G网络中可信赖的AI基因含量
摘要 - 以大语言模型（LLM）代表的AI生成的内容（AIGC）模型已彻底改变了内容的创建。高速下一代通信技术是提供强大的AIGC网络服务的理想平台。同时，高级AIGC技术还可以使未来的网络服务更加智能，尤其是在线内容生成服务。但是，当前AIGC模型（例如稳健性，安全性和公平性）的重大不信任性问题极大地影响了智能网络服务的信誉，尤其是在确保安全的AIGC服务方面。本文提出了TrustGain，这是一个可信赖的AIGC框架，结合了强大，安全和公平的网络服务。我们首先讨论网络系统中AIGC模型和相应保护问题的对抗性攻击的鲁棒性。随后，我们强调避免不安全和非法服务并确保AIGC网络服务的公平性的重要性。然后作为案例研究，我们提出了一种基于情感分析的新型检测方法，以指导网络服务中不安全内容的强大检测。我们对虚假新闻，恶意代码和不安全的评论数据集进行了实验，以代表LLM应用程序方案。我们的结果表明TrustGain是对可以支持可信赖AIGC网络服务的未来网络的探索。
可信赖云的物联网网络的区块链和增强神经网络
摘要 - 各个领域的物联网服务和应用程序的快速集成主要是由它们处理实时数据并通过为服务消费者的人工智能创建智能环境的能力驱动。但是，数据的安全性和隐私已成为对物联网网络中消费者的重要威胁。诸如节点篡改，网络钓鱼攻击，恶意代码注射，恶意软件威胁以及拒绝服务（DOS）攻击等问题构成了严重的风险，以确保信息的安全性和确定性。为了解决此问题，我们在云体系结构中提出了一个集成的自动物联网网络，采用区块链技术来增强网络安全性。这种方法的主要目标是建立一个异质的自主网络（HAN），其中数据通过云体系结构处理和传输。该网络与称为Cloud_rnn的加强神经网络（RNN）集成，以指定为旨在对传感器感知和收集的数据进行分类。此外，收集的数据由自主网络不断监控，并分类以进行故障检测和恶意活动。此外，通过区块链自适应窗口元优化协议（BAW_MOP）增强了网络安全性。广泛的实验结果验证了我们所提出的方法在吞吐量，准确性，端到端延迟，数据输送比率，网络安全性和能量效率方面显着优于最先进的方法。
未来：国际共识指南，医疗保健中可信赖和可部署的人工智能
Karim Lekadir, 1.2 Alejandro F Frangi, 3.4 Antonio R Porras, 5 Ben Glocker, 6 Celia Cintas, 7 Curtis P Langlotz, 8 Eva Weicken, 9 Folkert W Athsselbergs, 10.11 Fred Prior, 12 Gary S Collins, 13 Georgios Kaissis, 14 Gianna Tsakou, 15 Irène Bvat, 16 Jayashere Kalpathy-Cramer，17 John Mongan，18 Julia in Schnabel，19 Kaisar Kushibar，1 Katrine Riklund，20 Kostas Marias，21 Lameck M Amugongo，22 Lauren A Fromont，Fromont，23 Lena Maier-Hein，23 Lena Maier-Hein，24 LeonorCerdá-Alberich，25 luishirious，25 luiismartí，25 luiismartí-batifi。 Jorge Cardoso, 27 Maciej Bobowicz, 28 Mahsa Shabani, 29 Manolis Tsiknakis, 21 Maria in Zuluaga, 30 Marie-Christine Fritzsche, 31 Marina Camacho, 1 Marius George Linguraru, 32 Markus Wenzel, 9 Marleen de Bruijne, 33 Martin G Tolsgaard, 34 Melanie Goisauf, 35 Mónica Cano Abadía, 35 Nikolaos Papanikolaou, 36 Noussair Lazrak, 1 Orol Pujol, 1 Richard Osuala, 1 Sandy Napel, 37 Sara Colantonio, 38 Smriti Joshi, 1 Stefan Klein, 33 Susanna Aussó, 39 Wendy a Rogers, 40 Zohaib Salahuddin，41 Martijn P A Starmans 33;代表未来的ai联盟Karim Lekadir, 1.2 Alejandro F Frangi, 3.4 Antonio R Porras, 5 Ben Glocker, 6 Celia Cintas, 7 Curtis P Langlotz, 8 Eva Weicken, 9 Folkert W Athsselbergs, 10.11 Fred Prior, 12 Gary S Collins, 13 Georgios Kaissis, 14 Gianna Tsakou, 15 Irène Bvat, 16 Jayashere Kalpathy-Cramer，17 John Mongan，18 Julia in Schnabel，19 Kaisar Kushibar，1 Katrine Riklund，20 Kostas Marias，21 Lameck M Amugongo，22 Lauren A Fromont，Fromont，23 Lena Maier-Hein，23 Lena Maier-Hein，24 LeonorCerdá-Alberich，25 luishirious，25 luiismartí，25 luiismartí-batifi。 Jorge Cardoso, 27 Maciej Bobowicz, 28 Mahsa Shabani, 29 Manolis Tsiknakis, 21 Maria in Zuluaga, 30 Marie-Christine Fritzsche, 31 Marina Camacho, 1 Marius George Linguraru, 32 Markus Wenzel, 9 Marleen de Bruijne, 33 Martin G Tolsgaard, 34 Melanie Goisauf, 35 Mónica Cano Abadía, 35 Nikolaos Papanikolaou, 36 Noussair Lazrak, 1 Orol Pujol, 1 Richard Osuala, 1 Sandy Napel, 37 Sara Colantonio, 38 Smriti Joshi, 1 Stefan Klein, 33 Susanna Aussó, 39 Wendy a Rogers, 40 Zohaib Salahuddin，41 Martijn P A Starmans 33;代表未来的ai联盟
授权可信赖的客户选择在边缘联盟学习利用强化学习
联合学习（FL）是一种在不共享原始本地数据的情况下培训Edge Computing（EC）中多个客户端的AI模型的有前途的方法。通过启用本地培训并将更新汇总到全球模型中，FL在促进协作学习的同时保持隐私。从未有过，FL遇到了一些挑战，包括您的客户参与，由于患有恶意或不准确的模型而导致的客户效率低下的模型聚合。在本文中，我们提出了一种可信赖的FL方法，该方法结合了Q学习，信任和声誉机制，增强了模型的认可和公平性。此方法促进客户参与，减轻恶意攻击的影响并确保公平的模型分布。受强化学习的启发，Q学习算法使用Bellman方程优化了客户选择，从而使服务器能够平衡探索和开发，以改善系统性能。更重要的是，我们探索了点对点fl设置的优势。广泛的实验证明了我们提出的可信赖的FL方法在实现高学习准确性方面的有效性，同时确保客户之间的公平性并保持有效的客户选择。我们的结果揭示了模型性能，收敛速度和概括方面的显着改善。
未来：国际共识指南，医疗保健中可信赖和可部署的人工智能
Karim Lekadir, 1.2 Alejandro F Frangi, 3.4 Antonio R Porras, 5 Ben Glocker, 6 Celia Cintas, 7 Curtis P Langlotz, 8 Eva Weicken, 9 Folkert W Athsselbergs, 10.11 Fred Prior, 12 Gary S Collins, 13 Georgios Kaissis, 14 Gianna Tsakou, 15 Irène Bvat, 16 Jayashere Kalpathy-Cramer，17 John Mongan，18 Julia in Schnabel，19 Kaisar Kushibar，1 Katrine Riklund，20 Kostas Marias，21 Lameck M Amugongo，22 Lauren A Fromont，Fromont，23 Lena Maier-Hein，23 Lena Maier-Hein，24 LeonorCerdá-Alberich，25 luishirious，25 luiismartí，25 luiismartí-batifi。 Jorge Cardoso, 27 Maciej Bobowicz, 28 Mahsa Shabani, 29 Manolis Tsiknakis, 21 Maria in Zuluaga, 30 Marie-Christine Fritzsche, 31 Marina Camacho, 1 Marius George Linguraru, 32 Markus Wenzel, 9 Marleen de Bruijne, 33 Martin G Tolsgaard, 34 Melanie Goisauf, 35 Mónica Cano Abadía, 35 Nikolaos Papanikolaou, 36 Noussair Lazrak, 1 Orol Pujol, 1 Richard Osuala, 1 Sandy Napel, 37 Sara Colantonio, 38 Smriti Joshi, 1 Stefan Klein, 33 Susanna Aussó, 39 Wendy a Rogers, 40 Zohaib Salahuddin，41 Martijn P A Starmans 33;代表未来的ai联盟Karim Lekadir, 1.2 Alejandro F Frangi, 3.4 Antonio R Porras, 5 Ben Glocker, 6 Celia Cintas, 7 Curtis P Langlotz, 8 Eva Weicken, 9 Folkert W Athsselbergs, 10.11 Fred Prior, 12 Gary S Collins, 13 Georgios Kaissis, 14 Gianna Tsakou, 15 Irène Bvat, 16 Jayashere Kalpathy-Cramer，17 John Mongan，18 Julia in Schnabel，19 Kaisar Kushibar，1 Katrine Riklund，20 Kostas Marias，21 Lameck M Amugongo，22 Lauren A Fromont，Fromont，23 Lena Maier-Hein，23 Lena Maier-Hein，24 LeonorCerdá-Alberich，25 luishirious，25 luiismartí，25 luiismartí-batifi。 Jorge Cardoso, 27 Maciej Bobowicz, 28 Mahsa Shabani, 29 Manolis Tsiknakis, 21 Maria in Zuluaga, 30 Marie-Christine Fritzsche, 31 Marina Camacho, 1 Marius George Linguraru, 32 Markus Wenzel, 9 Marleen de Bruijne, 33 Martin G Tolsgaard, 34 Melanie Goisauf, 35 Mónica Cano Abadía, 35 Nikolaos Papanikolaou, 36 Noussair Lazrak, 1 Orol Pujol, 1 Richard Osuala, 1 Sandy Napel, 37 Sara Colantonio, 38 Smriti Joshi, 1 Stefan Klein, 33 Susanna Aussó, 39 Wendy a Rogers, 40 Zohaib Salahuddin，41 Martijn P A Starmans 33;代表未来的ai联盟
区块链增强的NSGA-III GKM透明和可信赖的电子商务供应链
本研究的重点是通过集成区块链技术来提高电子商务供应链的透明度和信任。这在区块链中非常重要，因为有必要保护，记录，验证，验证和共享多个各方的数据，以确保透明度和信任。为了实现这一目标，我们介绍了称为基于区块链的NSGA III-GKM的先进组合技术。遗传K-均值聚类（GKM）和非主导的分类遗传算法（NSGA-III）是两种高级算法，结合了以新颖方式使用的高级区块链技术来实现这一目标。区块链系统会产生大量的复杂数据，因此确定有意义的模式和趋势很重要。NSGA III和GKM解决了区块链的这些问题。本研究使用NSGA III来解决多个目标的问题，例如提高信任，透明度和运输成本降低。通过使用NSGA，有效地确定了最佳解决方案，可以平衡这些具有挑战性的目标。同时，GKM通过微调分类为类似群集的数据点来改善分组过程。这有助于确定基于区块链的供应链数据中的特定趋势。通过结合这些方法，我们能够改善电子商务供应链中的趋势和行动机制。这些合并的方法协助公司确定有效的供应链策略，这有助于最大程度地降低风险，并能够调整不断变化的区块链系统。来自电子商务供应链的现实世界数据用于测试该方法的功效。根据调查结果，成功地展示了各种目标之间的平衡，并提供了改善区块链驱动的供应链网络的建议。总体而言，通过将区块链与NSGA III和GKM相结合，它不仅可以确保安全性和信任，而且还利用高级分析来提高透明度和运营效率。因此，它将帮助组织实现弹性有效的供应链管理。
未来：国际共识指南，医疗保健中可信赖和可部署的人工智能
Karim Lekadir, 1.2 Alejandro F Frangi, 3.4 Antonio R Porras, 5 Ben Glocker, 6 Celia Cintas, 7 Curtis P Langlotz, 8 Eva Weicken, 9 Folkert W Athsselbergs, 10.11 Fred Prior, 12 Gary S Collins, 13 Georgios Kaissis, 14 Gianna Tsakou, 15 Irène Bvat, 16 Jayashere Kalpathy-Cramer，17 John Mongan，18 Julia in Schnabel，19 Kaisar Kushibar，1 Katrine Riklund，20 Kostas Marias，21 Lameck M Amugongo，22 Lauren A Fromont，Fromont，23 Lena Maier-Hein，23 Lena Maier-Hein，24 LeonorCerdá-Alberich，25 luishirious，25 luiismartí，25 luiismartí-batifi。 Jorge Cardoso, 27 Maciej Bobowicz, 28 Mahsa Shabani, 29 Manolis Tsiknakis, 21 Maria in Zuluaga, 30 Marie-Christine Fritzsche, 31 Marina Camacho, 1 Marius George Linguraru, 32 Markus Wenzel, 9 Marleen de Bruijne, 33 Martin G Tolsgaard, 34 Melanie Goisauf, 35 Mónica Cano Abadía, 35 Nikolaos Papanikolaou, 36 Noussair Lazrak, 1 Orol Pujol, 1 Richard Osuala, 1 Sandy Napel, 37 Sara Colantonio, 38 Smriti Joshi, 1 Stefan Klein, 33 Susanna Aussó, 39 Wendy a Rogers, 40 Zohaib Salahuddin，41 Martijn P A Starmans 33;代表未来的ai联盟Karim Lekadir, 1.2 Alejandro F Frangi, 3.4 Antonio R Porras, 5 Ben Glocker, 6 Celia Cintas, 7 Curtis P Langlotz, 8 Eva Weicken, 9 Folkert W Athsselbergs, 10.11 Fred Prior, 12 Gary S Collins, 13 Georgios Kaissis, 14 Gianna Tsakou, 15 Irène Bvat, 16 Jayashere Kalpathy-Cramer，17 John Mongan，18 Julia in Schnabel，19 Kaisar Kushibar，1 Katrine Riklund，20 Kostas Marias，21 Lameck M Amugongo，22 Lauren A Fromont，Fromont，23 Lena Maier-Hein，23 Lena Maier-Hein，24 LeonorCerdá-Alberich，25 luishirious，25 luiismartí，25 luiismartí-batifi。 Jorge Cardoso, 27 Maciej Bobowicz, 28 Mahsa Shabani, 29 Manolis Tsiknakis, 21 Maria in Zuluaga, 30 Marie-Christine Fritzsche, 31 Marina Camacho, 1 Marius George Linguraru, 32 Markus Wenzel, 9 Marleen de Bruijne, 33 Martin G Tolsgaard, 34 Melanie Goisauf, 35 Mónica Cano Abadía, 35 Nikolaos Papanikolaou, 36 Noussair Lazrak, 1 Orol Pujol, 1 Richard Osuala, 1 Sandy Napel, 37 Sara Colantonio, 38 Smriti Joshi, 1 Stefan Klein, 33 Susanna Aussó, 39 Wendy a Rogers, 40 Zohaib Salahuddin，41 Martijn P A Starmans 33;代表未来的ai联盟
未来：国际共识指南，医疗保健中可信赖和可部署的人工智能
Karim Lekadir, 1.2 Alejandro F Frangi, 3.4 Antonio R Porras, 5 Ben Glocker, 6 Celia Cintas, 7 Curtis P Langlotz, 8 Eva Weicken, 9 Folkert W Athsselbergs, 10.11 Fred Prior, 12 Gary S Collins, 13 Georgios Kaissis, 14 Gianna Tsakou, 15 Irène Bvat, 16 Jayashere Kalpathy-Cramer，17 John Mongan，18 Julia in Schnabel，19 Kaisar Kushibar，1 Katrine Riklund，20 Kostas Marias，21 Lameck M Amugongo，22 Lauren A Fromont，Fromont，23 Lena Maier-Hein，23 Lena Maier-Hein，24 LeonorCerdá-Alberich，25 luishirious，25 luiismartí，25 luiismartí-batifi。 Jorge Cardoso, 27 Maciej Bobowicz, 28 Mahsa Shabani, 29 Manolis Tsiknakis, 21 Maria in Zuluaga, 30 Marie-Christine Fritzsche, 31 Marina Camacho, 1 Marius George Linguraru, 32 Markus Wenzel, 9 Marleen de Bruijne, 33 Martin G Tolsgaard, 34 Melanie Goisauf, 35 Mónica Cano Abadía, 35 Nikolaos Papanikolaou, 36 Noussair Lazrak, 1 Orol Pujol, 1 Richard Osuala, 1 Sandy Napel, 37 Sara Colantonio, 38 Smriti Joshi, 1 Stefan Klein, 33 Susanna Aussó, 39 Wendy a Rogers, 40 Zohaib Salahuddin，41 Martijn P A Starmans 33;代表未来的ai联盟Karim Lekadir, 1.2 Alejandro F Frangi, 3.4 Antonio R Porras, 5 Ben Glocker, 6 Celia Cintas, 7 Curtis P Langlotz, 8 Eva Weicken, 9 Folkert W Athsselbergs, 10.11 Fred Prior, 12 Gary S Collins, 13 Georgios Kaissis, 14 Gianna Tsakou, 15 Irène Bvat, 16 Jayashere Kalpathy-Cramer，17 John Mongan，18 Julia in Schnabel，19 Kaisar Kushibar，1 Katrine Riklund，20 Kostas Marias，21 Lameck M Amugongo，22 Lauren A Fromont，Fromont，23 Lena Maier-Hein，23 Lena Maier-Hein，24 LeonorCerdá-Alberich，25 luishirious，25 luiismartí，25 luiismartí-batifi。 Jorge Cardoso, 27 Maciej Bobowicz, 28 Mahsa Shabani, 29 Manolis Tsiknakis, 21 Maria in Zuluaga, 30 Marie-Christine Fritzsche, 31 Marina Camacho, 1 Marius George Linguraru, 32 Markus Wenzel, 9 Marleen de Bruijne, 33 Martin G Tolsgaard, 34 Melanie Goisauf, 35 Mónica Cano Abadía, 35 Nikolaos Papanikolaou, 36 Noussair Lazrak, 1 Orol Pujol, 1 Richard Osuala, 1 Sandy Napel, 37 Sara Colantonio, 38 Smriti Joshi, 1 Stefan Klein, 33 Susanna Aussó, 39 Wendy a Rogers, 40 Zohaib Salahuddin，41 Martijn P A Starmans 33;代表未来的ai联盟