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守法的人工智能与人权（AI权利）的契合
摘要：本文考虑了人工智能的协调问题，以维护法律和人工智能的人权（AI 权利）。本文提出了（1）合规架构和（2）超级清洁架构作为两种遵守法律的架构，并提出了（1）合规 AI、（2）体面 AI 和（3）超级数据清理作为与这两种架构相关的三个概念。本文展示了图像生成 AI 中合规架构和超级清洁架构的示例，以遵守版权法。本文讨论了当人工智能获得一定程度的自主权时与通用人工智能的人权（AI 权利）相关的 AI 协调问题。本文提倡技术和法律考虑之间的跨学科解决方案。
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拟议法律规定，根据拟议法律受伤的任何守法公民均应在政治分区或执法机构所在的教区的地方法院提起诉讼。进一步规定，地方法院应在政治分区或执法机构的请愿书后30天内举行初步禁令听证会。
彼得森，朱莉 - 了解监控技术.pdf
• 执法机构正在整合其法医和犯罪数据库，并提供全国各地的互联网访问。这为解决连环谋杀案和抓捕从一个州到另一个州的重罪犯提供了新方法，但它也使得罪犯与守法公民在计算机数据库中难以区分。无论执法人员的意图多么好，构建数据库的方法都有好有坏，这样他们就不会侵犯诚实人的权利，而且并非所有创建软件的程序员都意识到他们的软件设计策略的道德后果。本文介绍了一些用于打击犯罪的各种数据库，以及我们如何采取措施支持执法官员的努力，而不会将国家变成一个压抑的“老大哥”社会。
洛杉矶商人、犹他州燃料厂运营商和员工因涉嫌数十亿美元生物燃料税收欺诈被判入狱
司法部税务司代理副助理检察长斯图尔特·戈德堡 (Stuart M. Goldberg) 表示：“法院判处的重刑反映了被告近十年来税务欺诈计划的惊人规模——这是有史以来最大的计划之一。”“德曼和金斯顿家族成员让守法纳税人损失了 5 亿多美元，并试图窃取两倍于此的金额。他们还试图通过银行系统循环数十亿美元的交易来掩盖自己的行踪，并使用燃料购买和油轮来制造他们的工厂实际上在生产和销售符合国税局抵免条件的生物柴油燃料的假象。税务司检察官和国税局特工不仅破获了这一计划——他们还发现、追踪并追回了数百万美元的
数据保护影响评估 (DPIA) 国家 ANPR ...
当车辆经过 ANPR 摄像头时，其车牌号会被读取，并立即与数据库中相关车辆的记录进行核对。警察可以拦截和拦截车辆，检查其是否有证据，并在必要时逮捕嫌疑人。所有经过摄像头的车辆的记录都会被保存，包括在读取时未知的车辆的记录，这些记录可在适当情况下用于调查目的。事实证明，以这种方式使用 ANPR 在侦查许多犯罪行为方面非常重要，包括查找被盗车辆、处理未投保车辆的使用以及侦破恐怖主义、重大和有组织犯罪案件。它还可以让警察注意到违法车辆，同时让守法司机不受阻碍地驾驶车辆。
预防外国勒索背后的法律框架
此外，美国公司越来越必须在海外争夺商业，以维持盈利能力和增长。此类公司及其人员当然受到《美国外国腐败行为法》（“ FCPA”）的约束，将供应方贿赂定为犯罪，因此无法向外国官员支付贿赂以确保业务。，如果外国政府不有效地将贿赂定为自己的国家，那么希望在该国竞争的守法的美国公司不仅容易受到贿赂的要求，而且与非U.S.相比，这是一个明显而重要的竞争劣势。在非美国政府控制的非美国公司时，这尤其不利，这些公司故意雇用贿赂作为确保商业优势或实现离散政治或经济目标的一种手段。
2022 年的北极和北美防御 | NAADSN
P. Whitney Lackenbauer NAADSN 网络负责人 Ryan Dean NAADSN 研究和政策协调员 俄罗斯无理且无端地全面入侵乌克兰，凸显了基于规则的国际秩序的重要性。气候变化的安全影响等挑战表明，北极地区并不能免受不断变化的战略格局的影响。通过领导和与我们的盟友和伙伴（包括土著社区）的有意义的合作，我们将确保北极的安全、保障和繁荣，以及居住在那里的人们的福祉。 国防部长 Anita Anand 阁下 (2022 年 5 月) 1 俄罗斯从 2022 年 2 月开始全面入侵乌克兰，这给整个北极地区带来了冲击波。虽然俄罗斯没有发出任何类似的信号，希望在邻近的北极国家进行军事征服，但世界目睹了国际紧张局势进一步蔓延到北极事务，克里姆林宫已经破坏了其作为和平、守法行为者的信誉。尽管加拿大经常采用轻描淡写的语言
需求和人工智能人类，Soheil
纵观历史，智人一直利用技术来更好地满足自身需求。需求与技术之间的关系如此根本，以至于美国国家研究委员会将技术的显着特征定义为其目标“改变世界以满足人类需求” [1]。人工智能 (AI) 是我们这个时代最有前途的新兴技术之一。与其他技术类似，AI 也有望“满足 [人类] 需求”。在本文中，我们反思需求与 AI 的关系，并呼吁实现需求感知的 AI 系统。我们认为，重新思考对 AI 的需求、通过 AI 的需求和通过 AI 的需求，可以成为开发可持续的以人为本、负责任、守法和合乎道德 (HALE) 的 AI 系统的现实方法的非常有用的手段。我们讨论了共同创建未来基于 AI 的社会技术系统的一些最关键的差距、障碍、推动因素和驱动因素，在这些系统中 [人类] 的需求得到充分考虑和满足。最后，我们概述了应仔细考虑的潜在威胁和 HALE 注意事项，并呼吁联合、立即和跨学科的努力和合作。