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World File Search System归咎于
当哈尔杀死时，谁应该归咎于谁？计算机伦理
丝毫不受其平坦的情感状态所阐明的程度。Star Tr Ek的Spock尽管缺乏情感，但仍将完全满足男士的要求。单调，无色，但哦，哦，如此有效 - “目的的动机”和“信仰的认知状态”足以使整天的fic tional spock非常轻松。，它们是许多现有计算机程序的完善的FEA TU。在1996年冠军赛的第一场比赛中，IBM的电脑深蓝色击败世界国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）时，它通过发现和执行精美的时机，一种枯萎的进攻来做到这一点，这在追溯到Kasparov和Hershtlers的过程中都太明显了。这是深蓝色对这些目的的敏感性，并且是认识和利用卡斯帕罗夫（Kasparov）游戏中的微妙缺陷的认知能力，这是深蓝色的成功。Murray Campbell，Feng-Hsiung Hsu和Deep Blue的Oth Er设计师没有击败Kasparov；深蓝色做到了。c am p-p bell和hsu都没有发现动作的获胜顺序。深蓝色做到了。在某一时刻，当卡斯帕罗夫（Kasparov）对《深蓝色国王》（Deep Blu e）的国王进行了猛烈的攻击时，除了深蓝色，没有人知道它有时间和安全性，需要击败卡斯帕罗夫（Kasparov）的讨厌的典当，而卡斯帕罗夫（Kasparov）的典当是在Acti上脱颖而出，但几乎是无形的。坎贝尔（Campbell）就像人类的祖先观看比赛一样，永远不会敢考虑在压力下如此平静的MOPP运作。深蓝色，像许多其他配备人工智能的计算机一样
我们是否有理由将诊断错误归咎于人工智能诊断系统？
摘要 负责任地专业使用人工智能意味着准备好以合乎道德的方式应对和解决可能与此类使用相关的危害。这预示着对错误的所有权。在本文中，我提出一个问题：人工智能增强决策中的错误（例如人工智能辅助医疗诊断）是否可以归咎于人工智能系统本身，并对此问题给出了否定的回答。我将探讨两种选择。如果人工智能系统仅仅是工具，那么我们永远没有理由将错误归咎于它们，因为它们的失败不符合对错误的合理约束。如果为了论证的目的，我们假设人工智能系统不是（仅仅）工具，那么我们将面临某些挑战。首先，我们需要解释人工智能系统的这种超越工具的角色是什么，并为将人工智能系统视为工具建立正当理由。其次，需要证明医疗诊断可以简化为人工智能系统的计算，而不会对诊断程序的目的和质量造成任何重大损失。我的结论是，混合决策中的错误归属问题需要新形式的认识论责任。
我们如何评估人类驾驶员与自动驾驶汽车
本研究测试了个人如何根据自己参与的负面或正面事件将责任归咎于人工智能 (AI) 代理或人类代理。在一个在线的、小插图的受试者间实验设计中，参与者 (n = 230) 回答了一份问卷，该问卷测量了他们对救援（即正面）或事故（即负面）驾驶场景中归咎于人工智能代理或人类代理的责任和参与程度的看法。结果表明，个人更有可能在救援或积极事件期间将责任归咎于人工智能代理。此外，我们发现个人对人工智能代理的行为的看法与人类代理相似，这支持了 CASA 框架关于技术可以具有代理性质的说法。为了解释为什么个人并不总是将结果的全部责任归咎于人工智能代理，我们使用期望违背理论来理解为什么人们在意外事件中将功劳归功于或归咎于人工智能。讨论了研究结果对实际应用和理论的意义。
尖端操作：人为错误的复杂性
医学和其他领域事故研究将大多数不良后果归咎于被称为人为失误的一类人类行为。例如，对手术室麻醉事故的调查显示，70% 到 82% 的事故归咎于人为因素（Chopra、Bovill、Spierdijk 和 Koornneef，1992 年；Cooper、Newbower、Long 和 McPeek，1978 年）。航空业的类似调查将 70% 以上的事故归咎于机组人员失误（波音产品安全组织，1993 年）。一般而言，各行业的事故调查将类似百分比的重大事件归咎于人为失误（例如，参见 Hollnagel，1993 年，表 1）。结果是，无论是专业人士还是普通人，都认为医学、航空、核能发电和类似领域存在“人为错误问题”。为了应对这种人为不可靠的现象，通常的做法是尝试通过执行标准做法和工作规则以及使用自动化将活动从人身上转移开来，以减少或规范人在危险系统中的作用。通常，当事件被归咎于人为错误时，所指的“人”是指一些个人或一组从业人员，他们在 Reason 所称的系统“尖端”工作（Reason，1990；图13.1）。尖端的从业人员实际上以飞行员、医生、航天器控制员或发电厂操作员的身份与危险过程互动。在医学领域，这些从业者包括麻醉师、外科医生、护士和一些技术人员，他们在身体和时间上都与患者关系密切。那些处于系统“钝端”的人，继续理性的类比，通过影响作用于尖端从业者的约束和资源来影响安全。钝端包括管理者、系统
常规报复和网络攻击
首先，确定网络攻击的来源通常很困难，这使得报复变得困难，甚至不可能。网络攻击通常是匿名的，难以追踪，并且可能在设置后很长时间才触发。此外，这些攻击通常不是由国家发起，而是由犯罪实体、黑客组织或其他非国家行为者发起，这些行为者有时（但并非总是）与国家有关联或由国家支持。如果不能直接及时地将网络攻击归咎于某个国家，那么公开报复的实际和政治窗口就会关闭。其次，也是最重要的一点，大多数网络攻击并不具有战略影响。大多数网络攻击要么是分布式拒绝服务 (DDOS) 攻击（旨在破坏、勒索或敲诈），要么是通过黑客和恶意软件相结合的方式收集信息。即使是归咎于某个国家的攻击通常也低于常规报复的门槛。
AIR 原则 - 联邦航空管理局
联邦政府在 20 世纪 20 年代开始对飞机进行认证，当时航空业正处于困境之中。事实上，飞机似乎不会被广泛接受为一种可行的交通工具。航空业没有取得经济进展；如果说有什么不同的话，那就是航空运输正在成为一场经济灾难。行业官员将这些经济问题归咎于糟糕的安全记录，而这又归咎于缺乏一个监管飞行活动的中央机构。关于设计不良、制造不良和维修不良的飞机的投诉非常普遍。航空业游说国会通过联邦航空法规，声称此类法规对于美国航空贸易的有效发展绝对不可或缺。由于公众对航空安全和航空业经济福祉的高度关注，1926 年《航空商务法》得以颁布。该法案是当今联邦航空管理局和飞机认证计划成长的种子。
一名医学生寻找抗...的出乎意料的困难
起初，我将自己的失败归咎于毫无创意的搜索词：“疫苗不好”、“新冠疫苗的有害副作用”、“不要接种新冠疫苗”、“他们不会告诉你新冠疫苗”。最后一个搜索词让我兴奋了一会儿，0.73 秒内，最上面的结果出现了一篇文章《政府不会告诉你的有关新冠疫苗接种的令人震惊的真相！》1，但当我发现这是一篇讽刺文章时，我的希望很快就破灭了。第二个结果《我们在公众接种疫苗时没有告诉他们什么》2 最初也有一些希望。遗憾的是，这个结果是一个合理的担忧，但并不能满足我的搜索；这篇文章由一名急诊医生撰写，警告患者在接种疫苗前一周感染 SARS-CoV-2 并生病的可能性，并将他们的疾病归咎于疫苗。其余的结果（包括我跳过多页搜索结果时的结果）包括几篇来自知名来源的文章，这些文章围绕如何说服怀疑论者看到光明的主题。
宾夕法尼亚大学克莱曼能源政策中心
今年夏天，克莱曼研究团队研究了一系列策略、技术和政策解决方案，以防止清洁能源系统避免的大部分碳排放被转移到不断发展的石化行业。这些策略包括寻找碳中性原料的替代来源——例如生物乙烯、电解和碳捕获；在价值链的所有环节为塑料回收创造新的激励措施；开发更适合回收或再利用的新型石化产品。研究团队得出结论，消除石化行业全球碳排放的最佳激励措施是确保嵌入碳的成本由生产商承担，而不是由消费者或报废加工商承担。将这种污染的全球成本归咎于报废加工商不会激励生产商改变现有的生产系统。相反，石化产品加工过程中的潜在排放应该归咎于化学品生产商自己，尽管只要产品存在，嵌入碳就会被有效地捕获。
ZK-LSV 安全调查报告 - CAA
民航局安全调查的目的是确定事故或事件的情况并找出促成因素，目的是将未来发生类似事件的风险降至最低或可接受的水平。安全调查并不寻求将责任归咎于任何人，而是根据概率平衡确定事故或事件的促成因素。