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World File Search System负责任的
不负责任的合格豁免权......
有限豁免权或许是美国最具争议的法律原则，在2020年关于警察不当行为的辩论中，这一原则在全国范围内引发了广泛关注。该原则由美国最高法院于四十年前创立，旨在保护政府官员免于因侵犯宪法权利而被起诉——除非受害者能够证明这些权利是“明确确立的”。在实践中，这通常意味着要明确最高法院或其管辖范围内的联邦上诉法院已发布的判决，认定相同情况下的相同行为违宪。最高法院设立有限豁免权的初衷是让政府官员有余地犯下合理的错误——尤其是在需要快速思考的紧张或危险情况下——而无需面临冗长的诉讼、繁重的取证工作或经济损失。最高法院坚持要求明确确立受保护的权利，旨在让官员在面临此类后果之前就应注意应避免的行为。然而，批评人士反驳说，有限豁免权为侵权受害者寻求正义设定了过高的门槛，最终却保护了那些故意、恶意或不合理违反宪法的官员。他们还认为，该原则并未按照法院的意图发挥作用。这项研究使用了迄今为止规模最大的联邦上诉案件库，涵盖了从2010年到2020年的11年间，为记录增添了新的证据。这是首次运用尖端自动化技术解析数千份联邦巡回法院意见，并解答了有关政府被告主张有限豁免权的案件的关键问题——该原则保护哪些类型的官员和行为，它对民权案件的影响，以及该原则是否正在实现其目标。
可解释且负责任的人工智能
当今的算法已经在各个领域达到甚至超越了人类的任务表现。特别是，人工智能（AI）在组织与个人（例如其客户）之间的互动中发挥着核心作用，例如改变了电子商务或客户关系管理。然而，大多数人工智能系统仍然是难以理解的“黑匣子”——不仅对于开发人员，而且对于消费者和决策者也是如此（Meske 等人，2022 年）。对于电子市场而言，诸如试图管理风险和确保基于机器学习的电子交易系统符合监管要求等问题不仅源于其数据驱动的性质和技术复杂性，还源于其黑匣子性质，其中“学习”创造了
负责任的 AI 指南
第 2 步：识别风险 识别您的应用程序可能对个人、团体和社会造成哪些风险？风险可能源自目标本身，但也可能是由有偏差的训练数据、数据安全问题、模型漂移等造成的。特别是确定您的应用程序是否属于 AIA 第 6 条中提到的高风险类别之一。如果您的应用程序构成高风险，则可能需要进行专门的风险评估。如果您处理个人数据，可能还需要进行数据保护影响评估 (DPIA)。
负责任的人工智能政策
背景和背景：负责任的人工智能政策自 2023 年 7 月起制定，最初由 NLCS 员工工作组制定。该小组的工作重点是收集利益相关者的反馈并整合基于广泛研究的最佳实践。它已被制定为一项对 NLCS 和更广泛的教育界有用且相关的政策。这项政策是学校更广泛的数字战略不可或缺的一部分，由创新中心副主任监督。这是一项新的学校政策，对于支持 NLCS 对勇敢创新和新成立的创新中心的承诺的愿景至关重要。人工智能和技术发展的动态和不断变化的性质将需要每年审查这项政策，以确保它继续支持学生和教职员工的需求。创新中心的顾问委员会将包括行业领先的专家，能够就不断发展的最佳实践提供信息和建议。
向负责任的人工智能迈进
摘要。人工智能 (AI) 领域，特别是机器学习领域，依靠广泛的性能指标和基准数据集来评估其解决方案的解决问题的有效性。然而，从多学科和多利益相关者角度解决人工智能解决方案的研究中心、项目或机构的出现表明了一种新的评估方法，包括道德准则、报告或工具和框架，以帮助学术界和商界朝着负责任的人工智能概念化迈进。它们都强调了三个关键方面的重要性：(i) 加强参与人工智能设计、部署和使用的不同利益相关者之间的合作；(ii) 促进多学科对话，包括这一过程中的不同专业领域；(iii) 促进公众参与，以最大限度地建立与新技术和从业者的信任关系。在本文中，我们介绍了社会与人工智能观察站 (OSAI)，这是 AI4EU 项目的一个举措，旨在激发对人工智能广泛问题（道德、法律、社会、经济和文化）的反思。特别是，我们描述了围绕 OSAI 正在进行的工作，并提出了这一举措和类似举措如何促进对人工智能进展的更广泛评估。这将使我们有机会展示我们的愿景和运作方式，以加强这三个基本维度的实施。
负责任的人工智能 - 讲座 2
○ 人类的主导和监督：人工智能系统应该赋予人类权力 ○ 技术稳健性和安全性：人工智能系统需要具有弹性和安全性 ○ 隐私和数据治理：必须确保数据治理机制 ○ 透明度：数据、系统和人工智能商业模式应该透明 ○ 多样性、非歧视和公平性：人工智能系统应该对所有人都开放 ○ 社会和环境福祉：人工智能系统应该造福全人类 ○ 问责制：确保对人工智能系统及其结果的责任和问责
可解释且负责任的人工智能
当今的算法在各个领域已经达到甚至超越了人类的任务表现。特别是，人工智能 (AI) 在组织与个人（例如其客户）之间的互动中起着核心作用，例如改变了电子商务或客户关系管理。然而，大多数人工智能系统仍然是难以理解的“黑匣子”——不仅对于开发人员，而且对于消费者和决策者也是如此（Meske 等人，2022 年）。对于电子市场，试图管理风险和确保基于机器学习的电子交易系统的监管合规性等问题不仅源于其数据驱动的性质和技术复杂性，还源于其黑匣子性质，其中“学习”创造了