乔治城大学公共卫生办公室与 MedStar 乔治城大学学生健康中心合作,负责收集和确认强制性免疫接种文件。学生必须通过乔治城大学学生免疫接种门户网站提交免疫接种文件和所需表格。使用您的乔治城大学 NetID 和密码,通过单点登录即可访问该门户网站。如果需要与乔治城大学的健康团队进行进一步沟通,您可以在门户网站内通过您的帐户交换消息。您将收到一封发送到您的乔治城大学电子邮件的通知,告知您有一条消息正在等待。
教会法学会对卡迪夫法学院诺曼·多伊教授开创的教会法法学硕士学位课程非常感兴趣。本期刊很高兴地列出了该课程开办后十年内所有毕业生提交的论文清单。论文主题的多样性将引起读者的兴趣。这些研究证明了学术界对教会法兴趣的复兴,代表了十年的学术成就。这份清单是对多伊教授及其法律与宗教中心同事的教学、鼓励和热情的致敬。
生成式人工智能可用于以类似于 Google 等搜索引擎的方式进行研究、纠正语法以及用于完成作业的其他功能。允许使用常见文字处理软件中包含的功能。这包括 Microsoft Word、Google Docs 和 Grammarly 的拼写和语法纠正以及自动补全功能(但不包括 Grammarly 的生成式人工智能功能)。
Bernstein、Charleton Copeland、Dan Deacon、Rebecca Eisenberg、Michael Froomkin、Jim Gibson、Patrick Gudridge、Kristian Hammond、Corinna Lain、Matt Sag、Andres Sawicki、Alex Stremitzer、Charlotte Tschider 和 Christopher Yoo。感谢 Luca Baltensberger、Rabea Benhalim、Ana Bracic、Christopher Corts、Sue Glueck、Claudia Haupt、Fiona Illi、Izzy Longstaff、Andrea Matwyshyn、Emily McReynolds、Aileen Neilson、Paul Ohm、Nadav Orien-Peer、Gabriel Rauterberg、Blake Reid、Nikkita Rivera、Andrew Selbst、Lawrence Solum、Sloan Speck、Elizabeth Stalfort 和 Harry Surden 提供的有益评论和对话。本文受益于 AALS 2020 年会、苏黎世联邦理工学院和苏黎世大学与圣加仑大学创新法律与经济学研讨会、人工智能法律学者圆桌会议、西北大学、宾夕法尼亚大学和斯坦福大学法学院法律与 STEM 青年教师论坛、隐私法学者会议、里士满法学院教师研讨会、迈阿密大学法学院法律理论研讨会、密歇根大学法学院治理研讨会、密歇根大学人工智能与法律研讨会、Techlaw 青年学者研讨会和 We Robot 会议的慷慨反馈。我们感谢 Nathan Fuller、Abbi Lynch、Phoebe Roque、Rylee Snively 和 Angela Theodoropoulos 提供的出色研究协助。Nicholson Price 的工作得到了 Novo Nordisk 基金会 (拨款编号 NNF17SA0027784) 的支持。代表我们每个人:所有错误都是我的合著者的。
• 学生角色 学生在本课程中的角色首先是作为实习生在其组织中工作。实习期间的工作职责因雇主而异,但可能包括法律研究、审查和起草备忘录和其他法律文件,以及观察和参与会议、证词、法庭听证会和/或交易会议。学生每获得一个学分就需要工作 52 小时(即两个学分需要 104 小时,三个学分需要 156 小时)。学术部分包括 ABA 要求的工作:(1) 实习的书面目标和目的,(2) 反思性论文,(3) 与教师主管一对一会面,以及 (4) 对工作场所的最终自我评估和评估。学生必须在整个学期内维护并提交详细的时间表。
NONDISCRIMINATION STATEMENT In compliance with federal law, including the provisions of Title VI and Title VII of the Civil Rights Act of 1964, Title IX of the Education Amendment of 1972, Sections 503 and 504 of the Rehabilitation Act of 1973, the Americans with Disabilities Act (ADA) of 1990,the ADA Amendments Act of 2008, Executive Order 11246, the Vietnam Era Veterans Readjustment Assistance 1974年的《退伍军人法案》修正的法案以及修订的《统一服务的就业和再就业权法》以及2008年的《遗传信息非歧视法》,范德比尔特大学不会根据种族,性别,性别,宗教,宗教,宗教或遗传性,竞争性,竞争性,竞争性,竞争性,竞争性,竞争性,竞争性,统一,竞争性,竞争性,竞争性,自给自足,竞争性,宗教,竞争性,竞争,竞争性,疾病,自给自足,竞争性,竞争性,疾病,自然,竞争性,竞争性,竞争性,自给自足,均无方面的种族,不歧视个人。政策,计划或活动;入学政策;奖学金和贷款计划;运动或其他大学管理计划;或工作。此外,大学不会根据性别表达来区分个人。请求信息,询问或投诉的请求应向这些办公室:教职员工 - 均等机会与访问办公室,eeo o info@vanderbilt.edu,电话(615)343-9336;学生 - 标题IX和学生歧视,标题IX协调员,titleix@vanderbilt.edu,电话(615)343-9004,110 21 St Avenue South,Suite 975,Nashville TN 37203;学生 - 学生访问服务,disabilityservices@vanderbilt.edu;电话(615)343-9727。
本文描述了我们所说的“黑人纳粹问题”,即人工智能产生的有时令人不快的文本和图像的简称,从不协调的(如印度女教皇)到令人愤慨的(如将少数民族描绘成他们自己的历史压迫者,包括黑人纳粹)。这些图像是人工智能开发人员过度努力的结果,旨在纠正用于创建生成式人工智能模型的训练数据中缺乏多样性的代表性。白人、健全的西方男性在高地位类别的图像中过多出现,而女性、有色人种和残疾人(低地位类别除外)则不可见,而且几乎完全没有逼真的非性感女性图像,这些都困扰着所有文本到图像的人工智能模型。我们认为,训练数据中明显缺乏多样性代表性以及有时笨拙地过度补偿这种偏见都暴露了社会问题,而不是技术问题。问题不在于人工智能技术本身,而在于我们自己:人工智能训练数据反映了历史偏见的积累,也反映了我们当前的不平等。人工智能的创造过程有四个重要因素,它们可以解释黑人纳粹问题,并揭示社会中更广泛的问题:我们的历史、社会结构、我们有时相互矛盾的愿望,以及人工智能图像生成的聚合过程。了解人工智能创造过程的这些方面,就会发现人工智能的弱点是我们持续与过去不平等的影响作斗争的症状,以及平衡内在冲突的目标(如理想的多样性和历史准确性)的困难。我们得出了这个问题的文化、技术、政策和法律含义。总之,黑人纳粹问题为我们提供了一个窗口,让我们了解人工智能中需要面对的其他棘手的社会技术问题。
Edmond Bouille,轨道见证人 Mari Eldholm,挪威航天局 Chehineze Bouafia,欧洲通信卫星公司 Nicholas Puschman,年利达律师事务所
DAN ROMITO(继续) 罗米托丰富的著作记录进一步凸显了他在金融和可持续发展领域的影响力。他发表了 45 多篇有关能源政策、可持续发展、投资者行为、被动所有权和股东积极主义等主题的著作,他的作品发表在多家全球期刊上,包括《哈佛商业评论》、《哈佛法学院公司治理论坛》、CNBC、彭博社、哈特能源和《全球投资者杂志》。他已经向政策制定者、公司董事会、监管机构和投资者发表过 200 多次演讲。他的演讲涵盖资本市场状况、全球能源政策、化石燃料倡导和可持续发展战略等主题。罗米托拥有芝加哥大学文学学士学位和德保罗大学金融工商管理硕士学位。他是美国独立石油协会资本市场委员会委员、马凯特大学可持续发展实验室顾问委员会成员,还是马凯特大学的兼职教授,教授可持续金融课程。