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World File Search System害怕
1 GTSU2055 害怕还是不害怕
编号课程预期学习成果 (CILO) 知识 1 描述人工智能和自动化之间的差异，并解释与人工智能和可持续发展相关的概念和问题。2 整合各个学科（如政治学、经济学、计算机科学、法律和社会学）的知识，以确定人工智能的到来将对可持续社区产生重大影响的领域。专业技能 3 评估人工智能的影响并在个人层面为未来做好准备。4 应用各个学科的知识为可持续社区设计潜在的解决方案和政策工具。日历描述：人工智能革命经常被比作工业革命。工业革命大大降低了土地在经济中的相关性，将政治权力从拥有土地的贵族转移到工业家，驱使大批农民涌入城市，并为随后世界各地的社会和政治变革奠定了基础。人工智能是否会同样大大降低人类在经济中的相关性，将权力集中在那些可以使用人工智能的人手中，破坏我们的政治机构结构，并威胁我们社区的可持续性？
我害怕回去
佛罗伦萨移民与难民权利项目是一个非营利性法律服务组织，为亚利桑那州移民拘留所的成人和儿童提供服务。佛罗伦萨项目的工作人员为在驱逐程序中代表自己的移民被拘留者准备并更新了本指南。要查看我们的指南，请访问：www.firrp.org。本指南不旨在提供法律建议。它不能替代法律顾问。本指南受版权保护，但您可以广泛分享和分发它以帮助全国各地的移民。如果您将本指南中的信息改编成您自己的出版物，请注明佛罗伦萨项目。________________________________________________________________________________________________
您害怕杂货账单吗？
–12老师的收入比至少拥有学士学位的其他全职工作者少了18,000美元。根据2024年的美国教师调查，该调查对美国的K -122公立学校教师进行了年度分析，当因种族，种族和性别而分解时，这种薪酬差距更加明显。颜色和女教师的教育者通常分别比白人和男性同龄人的收入低。黑人老师的收入比可比的成年人低约22,000美元，比白人和西班牙裔老师低约5,000美元。女老师平均报告的基本工资比男教师报道的薪水低9,000美元。缩小这些薪酬差距是由于结构性偏见而具有挑战性的，这些偏见嵌入了初始薪资安置，强制性披露雇用期间的薪金历史以及并非总是保证同等工作的同等薪水。工会和集体谈判可以大大减少性别和种族界限的薪酬差异。
第二课 人们害怕人工智能
近年来，人工智能（AI）受到广泛关注。人工智能被视为引领我们走向未来的战略技术。然而，在与学术界、行业领袖和政策制定者交流时，人们对这项技术的不确定性越来越担忧。这些担忧可以归结为三个方面，首先，许多人对人工智能缺乏充分的了解，因此更有可能将其视为一团云雾。其次，5
不要害怕危机
注意：性能是以内部吞吐率 (ITR) 比率表示的，该比率基于在受控环境中使用标准 IBM 基准进行的测量和预测。任何用户将体验到的实际吞吐量将因多种因素而异，例如用户作业流中的多道程序数量、I/O 配置、存储配置和处理的工作负载。因此，不能保证单个用户将实现与此处所述的性能比率相当的吞吐量改进。IBM 硬件产品由新部件或新的可维修的二手部件制造而成。无论如何，我们的保修条款均适用。本演示文稿中引用或描述的所有客户示例均作为某些客户使用 IBM 产品的方式及其可能实现的结果的说明。实际环境成本和性能特征将因各个客户的配置和条件而异。本出版物在美国出版。IBM 可能不会在其他国家/地区提供本文档中讨论的产品、服务或功能，并且信息可能会随时更改，恕不另行通知。请咨询您当地的 IBM 业务联系人，以获取您所在地区提供的产品或服务的信息。有关 IBM 未来发展方向和意图的所有声明如有变更或撤销，恕不另行通知，且仅代表目标和目的。有关非 IBM 产品的信息来自这些产品的制造商或其发布的公告。IBM 尚未测试这些产品，无法确认与非 IBM 产品相关的性能、兼容性或任何其他声明。有关非 IBM 产品功能的问题应向这些产品的供应商提出。价格如有变更，恕不另行通知。请联系您的 IBM 代表或业务合作伙伴，了解您所在地区的最新价格。此信息仅提供可在专用引擎（例如 zIIP、zAAP 和 IFL）（“SE”）上执行的工作负载类型和部分的一般描述。IBM 授权客户仅使用 IBM SE 来执行 IBM 明确授权的特定程序的合格工作负载的处理，如 www.ibm.com/systems/support/machine_warranties/machine_code/aut.html 提供的“IBM 机器授权使用表”（“AUT”）中所述。任何其他工作负载处理均无权在 SE 上执行。IBM 提供的 SE 价格低于通用处理器/中央处理器，因为客户仅被授权使用 SE 来处理 IBM 在 AUT 中指定的特定类型和/或数量的工作负载。
语言学习中的人工智能：我们害怕什么
摘要 人工智能 (AI) 是 21 世纪人类生活中不可或缺的一部分。本研究论文重点研究人工智能在英语学习中的作用、其有效性以及可以使用哪些实际方法来有效应用它。人工智能有可能改变教育系统的运作方式，提高机构的竞争力并赋予各级教师和学生权力。通过智能的指导和测试内容，人工智能可以专注于学生的需求。这篇评论论文讨论了我们对语言学习中人工智能的担忧。这项调查于 2021 年针对乌克兰大学的英语学习者进行：基辅国立贸易经济大学和日托米尔伊万弗兰科国立大学。该研究分析了 418 名学生的回答。回复显示对语言学习中人工智能的理解程度非常高 (83-100%)。它决定了未来个性化账户将发生网络攻击的观点。这是丢失个人信息的风险。学生们担心失去与说话者的自然环境和他们的真实情感。此外，本文评估了学习者在使用人工智能进行语言学习时缺乏的自发性和创造力，其水平非常高（98%）。报告的结论是，在语言学习中使用人工智能需要人类内容设计师和教育专家的智慧。关键词：人工智能、语言学习、外语、在线学习、乌克兰大学
谁害怕黑匣子算法？在医学AI
摘要黑匣子算法在医学中的使用引起了学术界的不透明和缺乏可信赖性的关注。关注潜在的偏见，问责制和责任，患者自主权和通过黑匣子算法疏散的信任疏散。这些担忧将认知问题与规范问题联系起来。在本文中，我们概述了黑匣子算法出于认知的原因比许多学者似乎相信的要小。通过概述并非总是需要更多的算法透明度，并且通过解释计算过程对人类的方法论确实是不透明的，我们认为算法的可靠性提供了信任医疗人工智能（AI）的结果的原因。为此，我们解释了如何不需要透明度并支持算法的可靠性的计算可靠性，这证明了将医疗AI的结果信任的信念是合理的。我们还认为，即使结果值得信赖，黑匣子算法仍然存在一些道德问题。因此，从可靠指标中获得合理的知识是必要的，但不足以证明医生采取行动。这意味着需要对可靠算法的结果进行审议，以找出什么是理想的行动。因此，我们认为，这种挑战不应完全驳回黑匣子算法的使用，而应告知这些算法的设计和实施方式。训练医生以获取必要的技能和专业知识，并与医学信息学和数据科学家合作时，黑匣子算法可以有助于改善医疗服务。
不要害怕恶魔：为什么没有预言......
8 这并不是说模型理解不能有助于理解现象。事实上，模型理解起着至关重要的作用。然而，理解模型和理解现象之间的关系很复杂。我们将在第 3.2 节中详细阐述这一点。 9 请注意，劳勒和沙利文谈论的是解释，而不是理解。虽然这种分歧也出现在关于理解的辩论中（Strevens，de Regt ???），但劳勒和沙利文的分歧最为简洁。如上所述，我们看到两者之间存在密切的联系。根据理解和解释之间关系的具体构建方式，这种分歧甚至可能崩溃（例如，当理解被概念化为拥有正确类型的解释的心理表征时）。