报告由高级社会保护专家 Nahla Zeitoun 领导的团队编写,并参考了以下人士的意见:Baseera 首席执行官兼董事总经理 Magued Osman、明尼苏达大学规划与公共事务教授 Ragui Assad、性别专家 Nemat Guenena 和 Ahead of the Curve (ATC) 联合创始人 Dina El Sherif。团队要感谢埃及妇女权利中心主席 Nehad Aboul Komsan、Baseera 执行副总裁 Hanan Girgis 和纽约城市大学的 Heba Abu Shneif,他们慷慨地贡献了专业知识。以下 ATC 工作人员领导并参与了数据收集、分析和报告内容:联合创始人 Mohamed El Kalla;董事总经理 Nihal Sharara;副董事总经理 Salma El Sayeh;助理 Karen Fanous。衷心感谢 Nemat Guenena 和 Nihal Sharara 在极短的时间内完成了细致的编辑工作。
摘要 神经技术可能干扰我们的大脑和思维,这引发了人们对保护我们免受这些技术(误用)的道德权利的质疑。最近受到关注的一项道德权利是精神完整权。尽管心灵的形而上学界限是一个激烈争论的问题,但对这一道德权利的大多数辩护似乎都假设了一种内在主义(基于大脑)的心灵观。在本文中,我们将研究对心灵的扩展解释对精神完整权及其对神经技术的保护可能意味着什么。我们认为,从扩展的心灵角度来看,精神完整权的范围将大大扩大,这意味着神经技术将不再对该权利构成特别严重的威胁。此外,一些神经技术甚至可能受到精神完整权的保护,因为这些技术将成为心灵的一部分。我们得出结论,采用扩展的心智理论对于精神完整权的保护范围和抵御神经技术的能力具有重要意义,表明关于心智的形而上学假设在确定该权利所提供的道德保护方面发挥着重要作用。
计算技术的最新进展引发了人们对权力从人类转移到机器决策者的担忧。从监禁到贷款审批再到大学申请,企业和国家行为者越来越依赖机器学习工具(人工智能的一个子集)来分配商品和执行强制措施。人们认为机器学习工具正在以牺牲重要个人利益的方式取代甚至消灭人类机构。对这种担忧的一种新兴法律回应是人类决策权。欧洲法律已经在《通用数据保护条例》中采纳了这一想法。美国法律,特别是在刑事司法领域,已经朝着同一方向发展。但没有一个司法管辖区准确定义这项权利的含义,也没有为其创建提供明确的理由。本文探讨了人类决策权的法律可能性。我首先定义了该权利应用于国家行动的技术可行性条件。为了理解其技术谓词,我指定了机器决策与人类决策不同的边界。这种技术背景化使我们能够细致入微地探索人类和机器决策之间的差距是否具有规范意义。基于这种技术核算,我随后分析了人类决策权的规范性利害关系。我考虑了三个潜在的规范性理由:(a)呼吁个人利益参与和给出理由;(b)担心国家行动的推理不足或个性化;(c)基于负面外部性的论点。仔细分析这三个理由表明,国家采用人类决策权没有普遍的理由。对于缺乏充分理由或不准确的决定的规范性担忧,对法律想象力有着特别强大的影响力,最好通过其他方式来解决。同样,对于算法工具造成社会权力不对称的担忧,也不能通过人类决策权来抵消。事实上,现有证据并没有坚定地支持人类决策权,而是暂时指向一种与之相反的“经过良好校准的机器决策权”,认为它最终在规范上更有依据。
气候变化的毁灭性影响正在全球感受到,并且由于气候条件恶化,自然灾害正在扩大。人类活动在全球范围内导致了有害的环境影响,证据揭示了未来危害更大的预测。低谎言的小岛发展中国家(SID)和沿海社区特别容易受到气候变化的影响,包括海平面上升,高强度旋风,国王潮汐和珊瑚漂白剂。1许多岛屿社区,尤其是土著社区,生活在失去文化和身份的不断威胁下,因为环境退化迅速侵蚀了其存在的痕迹。2此外,由于环境灾难,妇女和女孩以及残障人士面临的脆弱状态更高。3没有州,没有城市,没有社区必须与悬挂在他们身上的一把Damocles一起生活。对于许多人来说,有尊严的生命权的概念(RTLWD)4已经处于危险之中。
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防卫省情报本部网站(https://www.mod.go.jp/dih/service.html)〒162-8806 东京都新宿区市谷本村町5-1 防卫省情报本部总务部会计课(联系人:高田)电话:03-3268-3111(内线31752)直拨传真:03-5225-9641
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<摘要> 在本演讲中,我们报告了使用生成式 AI 的课程设计及其在一年级教育中实施的结果,旨在帮助学生获得大学学习的技能。具体而言,关于创意生成方法(曼陀罗艺术、KJ 方法)和批判性阅读,学生在课堂和作业中同时使用人类和生成性人工智能,比较两者之间的差异,并回答有关在作业中同时使用人类和生成性人工智能的印象以及对实现教育目标的影响的问题。 他们还思考并回答了生成式人工智能的使用将如何影响大学学习的意义。在大学一年级教育中使用生成式人工智能可以为学生在大学学习的早期阶段提供思考学习意义的机会,但也有人提出,平衡效率和创造力将是一个挑战。