XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System道德风险
使用AI负责任的AI和数据伦理调查
数据是企业 AI 和数字战略的命脉，而 AI 的加速发展正在改变数据格局。第三方内容等新兴数据资产正在迅速激增，非结构化数据资产对于 AI 增强搜索功能至关重要。技术的加速发展和高价值业务用例，加上即将出台的法规，带来了道德风险，并要求采用新的数据治理方法。组织将对其 GenAI 解决方案的结果承担法律和声誉责任。为了在道德上支持 GenAI 模型并降低风险，企业需要重新思考和增强其数据和信息治理实践。
英国碳政策的未来：英国排放交易体系如何发展以帮助实现净零排放？
温室气体去除 (GGR) 技术鉴于不同的 GGR 技术在商业准备阶段有所不同，需要各种财务激励措施来克服新兴技术的高昂资本成本。在短期内，ETS 中相对较低的价格本身不太可能提供实现净零目标所需规模的 GGR。英国 ETS 目前还没有能力将 GGR 投入运营。将其未来纳入 ETS 需要解决一些基本的设计考虑，例如在 GGR 许可证最初数量有限的情况下如何分配它们，如何确保 GGR 许可证的环境完整性和额外性，以及如何减轻市场化可能产生的道德风险。在短期内，需要英国 ETS 以外的示范规模政策来推动昂贵的工程去除的发展。
人工智能中的数据伦理：应对机器学习和数据治理方面的挑战
摘要：人工智能中的数据伦理在确保机器学习 (ML) 和数据治理的负责任和可信赖的应用方面发挥着至关重要的作用。随着人工智能技术的兴起，偏见、公平、隐私、透明度和问责制等道德问题变得越来越重要。本文探讨了机器学习和数据治理中的道德挑战，重点关注它们如何影响人工智能系统的开发和部署。它研究了为负责任的数据科学建立强大框架的重要性，强调需要制定全面的政策来管理道德风险、数据保护和人工智能的社会技术影响。此外，它还讨论了应对这些挑战的潜在解决方案和最佳实践，同时通过人工智能促进创新和社会效益。
Sustainalytics ESG 风险评级摘要报告
作为一家独立的储能和太阳能+储能资产开发商、所有者和运营商，Convergent 参与了从建设到现场运营和维护的所有项目阶段。这些活动通常意味着收购和重新利用大片土地，这可能会引发社区反对和潜在的项目延误。与同行类似，Convergent 也可能面临源自其与政府官员、供应商和公用事业客户的业务关系的道德风险。贿赂、串通投标或利益冲突等道德违规行为可能引发监管调查和高额罚款。此外，储能系统的任何潜在缺陷都可能导致质量和安全问题，例如火灾或服务中断。此外，事故可能导致运营中断、维修成本和显著的品牌损害。
neuroditizi：在... 的保护与责任之间
最近，我们遇到了一场革命，与1980年代的个人计算机的发明相媲美：神经技术创新工具正在广泛发展，带来了具有特定个人影响的灯光和阴影。尤其是，我们目睹了通过人工智能（AI）运作的设备日常生活中的传播，该公司在去年将投资增加了40％，如人为中心在AI Index报告中的斯坦福大学1中的人类中心发现。最近由第一作者（Gulotta and Capellini，2021）对待的问题，如果他一方面带来创新并促进人们的生活，这要归功于对人类活动的越来越精确的复制，例如，Elon Musk的生成性预培训Transformer 3（Elon Musk-On）涉及不可避免的道德风险。
关于AI治理的国家准则＆...
科学，技术和创新部（MOSTI）正在实施国家AI路线图2021-2025，以利用AI的权力来实现经济增长和社会的改善。路线图策略之一包括建立AI治理，强调AI领导，治理，道德，网络安全，标准发展，风险管理，并评估负责人AI的影响。我们还认识到建立明确的国家准则对负责使用AI技术和道德风险的重要性。这些计划指南在整个AI生命周期中促进了七个AI。投资，贸易和工业部（MITI）正在积极参与ISO/IEC 42000 AI国际标准化工作，以在国际上为AI技术制定技术标准。