XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System歪曲
生成式人工智能和批判性思维
• 准确性和信任：有偏见的算法也会导致不准确的结果。如果生成式人工智能系统接受反映历史偏见的数据训练，它将在其输出中延续这些偏见。这可能会导致不可靠的结果，并导致对整个生成式人工智能的信任丧失。这是一个比喻：想象一个法官总是对穿某种颜色衬衫的人判处更严厉的刑罚。这位法官的决定是不公平和不准确的。如果不解决生成式人工智能算法的偏见，它们也会陷入同样的陷阱。通过考虑和减轻生成式人工智能中的偏见，我们可以确保这些强大的工具公平有效地用于每个人。您可能想阅读这篇关于文化偏见和人工智能的发人深省的文章。人工智能和美国微笑。人工智能如何通过……歪曲文化 | 作者：jenka | Medium
道德和专业标准 - CFA 协会
因撰写和发布研究报告向投资者歪曲某些公司的基本风险而被解雇。您了解到，分析师撰写报告的目的是取悦研究报告所针对公司的管理层。他希望这些公司会聘请贵公司的投资银行部门提供服务，而他则会因帮助公司提高投资银行费用而获得巨额奖金。一些客户根据分析师的报告购买了股票并蒙受损失。他们在互联网上发布了有关他们蒙受损失以及报告误导性的故事。当媒体调查并发表该报道时，该公司在投资研究方面的声誉受损。投资者开始质疑该公司的动机和研究建议的客观性。该公司的投资客户开始从其他地方寻求投资建议，公司客户开始将业务转移到声誉良好的公司。随着业务下滑，管理层被迫裁员。您和许多其他辛勤工作的同事一起失去了工作——这不是您的错。
一个加的夫一个星球 - 年度评论2022
城市和我们的投资政策，包括更具本地化的风险和推进可持续排水解决方案的机会。对理事会年度运营碳排放的分析20。最初的2021年，Cardiff战略报告了该委员会在2019/20基准年的估计碳排放量，以及2020/21的分析。这是为了确保与“正常”的流行前活动相关的一个行星加的夫碳基线，以免因共同锁定的各种含义而歪曲。21。该分析的主要认可是，理事会的采购活动“造成”碳排放量使所有其他类型的更直接排放相形见war，即来自供暖和动力建筑物以及我们的旅行和流动性活动的碳排放。22。该理事会现已采用威尔士政府碳报告框架方法，以一致的方式记录其排放，以与威尔士各地的其他公共部门组织保持一致。此框架要求我们在以下标题下使用基于“活动”的报告。
人工智能及其对（去）殖民化数据的潜力
数据治理仍然是原住民社区持续关注的问题。几乎所有关于原住民的数据方面（从共享的内容到共享的位置）都是外部（即非原住民）控制的，这往往使原住民在主流叙事中不可见。长期以来，这种抹杀导致了对原住民的不准确且通常是刻板的描绘，这些描绘歪曲了原住民的特征，为压迫原住民辩护，并最终剥夺了他们的正义。本文探讨了人工智能（“AI”）是否会成为原住民的“革命”或“新殖民者”——答案最终取决于人工智能开发人员将哪些叙事嵌入到他们的技术中。如果不刻意以土著人民为中心，没有来自土著人民的准确数据，这项新兴技术只会延续殖民叙事并加剧现有的差距。因此，土著数据——无论是故事、工具、价值观还是习俗——必须指导并作为 21 世纪数据治理和人工智能发展的基础，以促进土著人民的公平和正义。
1 5K牲畜和散装Pty Ltd Ravensthorpe WA 6346 ...
损失我的40％的业务将大大减少，可能会消除我在设备上偿还债务的能力。由于这一决定及其对业务信心的影响，设备正在迅速折旧。现在非常不愿投资设备。闲置的设备将很快变得无法使用和毫无价值。如果我无法为债务提供债务，我的业务是不可行的。我将无法用当地工作替换现场绵羊出口留下的赤字，因为它根本不可用。可以可笑地建议，因为有一个卡车司机的短缺，我可以按照逐步的小组报告的建议开始在其他部门驾驶卡车。这一严重歪曲了我们是遭受一系列竞争力量的农村企业的事实，并承担着巨大的间接费用，在较小的利润率下，以4-5％的价格付出了。我的业务通过使用机械师，轮胎商店，当地购物以及光顾其他当地企业等本地服务为我们的当地做出了巨大贡献。我目前赞助了两个已经努力支持的足球队和其他几个社区团体。此赞助将不再可用。
2019 年回顾：FDA 处方药推广办公室
— OPDP 针对屡犯者：在 2019 年的十封执法信函中，OPDP 有三封表示，这些公司之前曾收到有关该机构担忧的通知。在 Eskata 无标题信函中，FDA 指出，该公司已收到 OPDP 针对与相关视频类似的演示的咨询意见，FDA 建议修改演示，以免歪曲重要风险信息。Doral 警告信是一封专业电子邮件，它提出的担忧与 2014 年一封致 Doral 当时的赞助商（制造商 Sciecure）的无标题信函中概述的担忧类似。同样，Vivitrol 警告信引用了 FDA 的两封单独的先前通讯，这些通讯涉及该产品在被质疑的广告中遗漏的重要风险。这强调了促销审查和批准流程的重要性，并确保团队熟悉产品的历史，包括之前的执法信函、咨询意见以及与 FDA 就允许声明范围进行的正式或非正式讨论。
![arXiv:2007.10018v1 [cs.AI] 2020 年 7 月 20 日](/simg/3\3ea5103465cc9bd377356254235ee19fc60e3965.png)
arXiv:2007.10018v1 [cs.AI] 2020 年 7 月 20 日
摘要。最近的工作已经证明了将局部解释与主动学习相结合以理解和监督黑盒模型的前景。在这里我们表明，在特定条件下，这些算法可能会歪曲正在学习的模型的质量。原因是机器通过预测和解释查询实例的标签来说明其信念：如果机器没有意识到自己的错误，它最终可能会选择它表现良好的查询。这会使机器向用户呈现的“叙述”产生偏差。我们通过引入解释性引导学习来解决这种叙述偏见，这是一种新颖的交互式学习策略，其中：i）主管负责选择查询实例，而 ii）机器使用全局解释来说明其整体行为并引导主管选择具有挑战性、信息丰富的实例。该策略保留了解释性交互的关键优势，同时避免了叙述偏见，并且在样本复杂性方面与主动学习相比具有优势。使用基于聚类的原型进行的初步实证评估凸显了我们方法的前景。
塔夫脱大学系统
本指南是塔夫脱法学院和威廉霍华德塔夫脱大学目录的目录补充。建议准学生在阅读总目录和学位课程目录补充的同时阅读本指南。塔夫脱大学系统制定了程序，以确保其不会歪曲其教育课程的性质。这些程序包括合规总监审查所有网站材料，以确保信息准确无误。如果您发现任何您认为不准确的信息，请按照下一段的指示通知塔夫脱大学系统。所有参与联邦学生援助和退伍军人管理局计划的机构都必须通知已注册和未来的学生以及未来的员工有关他们可获得的消费者信息。本文档提供对您有权请求和审查的所有必需消费者信息的访问。如果有其他信息，则每个部分都会注明信息的具体位置。如果您对本指南中的材料有任何疑问，您可以联系塔夫脱大学系统办公室的行政总监。
鸵鸟指令：故意忽视是犯罪意图
解决了这个问题，尽管他们对于这个问题的解决方法并不一致。一种方法是将故意无知等同于实际知情。例如，在 Green, way v. State, 8 Md. App. 194, 259 A.2d 89 (1969) 案中，被告被判定故意持有一辆机动车，该机动车的发动机序列号被污损，以隐瞒或歪曲车辆身份。同上，195 页，259 A.2d，91 页。在上诉中，法院解决了两个问题：“(1) 什么证据是必要的，以使事实裁定者能够毫无合理怀疑地认定上诉人故意 [ 犯下罪行 ]；(2) 在事实裁定者之前是否存在这样的证据。”同上，195 页，259 A.2d，90-91 页（原文着重强调）。法院注意到，该法规没有包含“知识”的定义，没有规定未进行合理检查即构成知识，也没有规定仅凭拥有就推定为知识（同上，第 196 页，259 A.2d，第 91 页），因此裁定
案例摘要2024年9月27日
幼儿的父母起诉餐厅，病人和莱布曼。原告声称，莱布曼（Leibman）在提供信件方面疏忽大意而不确定金斯敦（Kingston）实际上是一名受过训练的服务动物，训练有素来执行特定的任务，并且他的行为亲密地通过使患者能够将患者歪曲金斯顿（Kingston）来造成蹒跚学步的伤害。莱布曼提出了一项驳回动议，认为原告的诉讼指控TMLA下的医疗保健责任索赔，并且由于原告未能及时为专家报告服务，因此必须驳回索赔。初审法院否认了动议，上诉法院确认。法院裁定，原告对莱布曼的诉讼没有指控该法案中定义的医疗保健责任索赔，因为它抱怨莱布曼的代表是金斯敦是一名经过认证的服务动物，而不是诊断出患有广义焦虑症的患者或他的说法，即他的陈述可以帮助她的控制动物控制这种疾病。