虽然大多数受访者每周至少有一天可以灵活地在家工作,但只有 45% 的人享受完全远程办公的安排。这反映了整个就业市场的普遍趋势,即公司越来越多地采用混合工作模式,这表明人们将逐步恢复办公室工作。
“腐败”被定义为滥用私人利益的授权权,可以由个人或组织煽动。腐败包括贿赂,便利付款,欺诈,勒索,勾结和洗钱等做法。它还包括或收到任何人或从任何人那里获得任何礼物,贷款,费用,奖励或其他优势,以诱使做一些不诚实,非法或违反企业业务的信任的事情。这可以包括现金或实物利益,例如免费商品,礼物和假期,或为获得不当优势提供的特殊个人服务,或者可能导致道德上的压力以获得这种优势。
质量是公司每个人的责任,因此,我们必须继续在员工中建立和加强质量文化。在这一年中,我们引入了三种关键行为,即勇气、尊重和共同创造,以在日常活动中推动质量文化思维。我们开展了各种活动和持续沟通,以提高对这三种关键行为的认识,并提供指导和提示,让这些行为付诸实践。我们的一些质量举措包括适当分阶段开展审计工作,并鼓励员工畅所欲言,提供建设性的反馈意见。文化转型并非一朝一夕就能实现的。这是一个持续的过程,需要全心全意地接受和实践共享的举措和小习惯。
联邦选举委员会也在考虑制定有关人工智能的规则,并在今年宣布他们预计将在初夏采取行动。在最近致 FCC 的一封信中,联邦选举委员会副主席写道:“目前没有一个机构拥有管辖权或能力解决这个庞大而复杂问题的各个方面。” 虽然联邦选举委员会可以监管联邦候选人在线广告中人工智能的使用,但 FCC 可以专注于联邦选举委员会无法采取行动的领域。联邦选举委员会不监管电视台和广播电台。根据法律,联邦选举委员会对竞选活动的权力仅限于联邦政治候选人,并不扩展到独立议题竞选活动或州和地方选举。
数据是AI开发的基石。AI经常使用从网络上刮下来的数十个数据点进行训练和微调,批量购买或由大量人类注释者贡献。知道用于培训模型的数据集中的内容以及如何编译它们,对于安全和负责的AI系统的开发和部署至关重要。AI数据透明度是指关于在整个AI生命周期3中如何使用数据的开放性,重点是上游数据组件:培训数据,微调,调整,参考数据和基准测试。4尽管具有数据的重要性,但大多数领先的AI公司一直不愿透露用于训练和测试其模型5的数据集的详细信息,这有助于称为“不断增长的数据透明度危机”。6斯坦福基金会模型透明度指数评估了提供许多AI工具和服务的骨干的主要基础模型,这表明与透明度7的其他方面相比,使用的数据透明度非常低。最近的ODI研究检查了媒体中强调的最近“ AI事件”链接的一系列模型的数据透明度,并确定了数据透明度信息的同样较低的存在,以及访问此信息的关键障碍。8
● 考虑到引入的透明度框架,您对 FB 透明度报告的实施有什么疑问?是否还有需要透明化的事情?● 您认为透明度报告有效吗?为什么有效或无效?● 您可以对实施提出哪些批评?● 您认为有哪些设计机会可以改进报告?● 您还想分享哪些其他观察结果?
我们获得的信息表明,DXC 的供应商违反体面工作条件法规的风险很低。各种规模的 DXC 供应商都同意我们对侵犯人权和体面工作条件的看法。他们正在采取具体措施并建立流程来应对可能出现的问题。供应商回应说,他们遵守适用于这一领域的中央法规。此外,供应商给人的印象是,他们有良好的惯例,并在实践中遵守。挪威法人实体的供应商多种多样,主要包括挪威/欧洲供应商和来自 DXC 集团的供应商。
摘要:人工智能生成的内容在人们生活中的出现越来越多,而能够有效浏览和区分此类内容的重要性与透明度有着内在联系,我们的研究重点是透明度,我们通过评估《人工智能法案》第 50 条来研究这一概念。本文呼吁采取行动,在指定《人工智能法案》的透明度要求时考虑最终用户的利益。它侧重于一个特定的用例——媒体组织在生成人工智能的帮助下制作文本。我们认为,目前的形式下,第 50 条留下了许多不确定性,并且有可能在保护自然人免受操纵或赋予他们采取保护行动的权力方面做得太少。本文结合文献和调查数据分析(基于代表荷兰人口的样本),就《人工智能法案》透明度义务的实施提出了具体的政策和监管建议。其主要目的是回答以下问题:如何协调《人工智能法案》适用于人工智能生成的数字新闻文章的透明度规定与新闻读者对操纵和赋权的看法?
隐私增强技术的发展在减少数据交换和分析中隐私与性能之间的权衡方面取得了巨大进展。类似的结构化透明度工具可以通过提供外部审查、审计和源验证等功能对人工智能治理有用。将这些不同的人工智能治理目标视为一个信息流系统很有用,以避免部分解决方案和治理中的重大差距,因为本文中提到的人工智能治理用例所需的软件堆栈可能存在大量重叠。当将系统视为一个整体时,这些不同的人工智能治理解决方案之间的互操作性的重要性就变得清晰起来。因此,在这些标准、审计程序、软件和规范落实到位之前,将人工智能治理中的这些问题视为一个系统至关重要。123
