摘要 — 为了在这个日益脆弱的世界中保护共同的文化遗产、个人自由和法治,民主国家必须能够在必要时“以机器速度”保卫自己。因此,人工智能在国防中的使用包括负责任的武器交战以及后勤、预测性维护、情报、监视或侦察等军事用例。这就提出了一个永恒的问题:如何根据公认的事实做出正确的决定?为了找到答案,负责任的可控性需要转化为系统工程的三个任务:(1)以人类在心理和情感上能够掌握每种情况的方式设计人工智能自动化。(2)确定技术设计原则,以促进人工智能在国防中的负责任使用。(3) 保证人类决策者始终拥有充分的信息、决策和行动选择优势。这里为防空提出的道德人工智能演示器 (E-AID) 正在铺平道路,让士兵尽可能真实地体验人工智能在瞄准周期中的使用以及相关的压力方面。
1。Introduction................................................................................................. 1
人工智能 (AI) 正在改变企业处理招聘和聘用流程的方式。随着组织越来越多地转向使用 AI 来简化招聘流程,围绕其使用的道德考虑变得越来越重要。虽然 AI 可以提供减少偏见和提高效率等好处,但它也引发了对隐私、公平和问责制的担忧。本研究论文的目的是探讨在招聘过程中使用 AI 的道德考虑,并确定确保合乎道德的 AI 招聘实践的最佳实践。AI 是指开发可以执行通常需要人类智能的任务(例如决策和解决问题)的计算机系统。在招聘方面,AI 算法可用于扫描简历、进行就业前评估和分析视频面试以识别潜在候选人。AI 有可能通过识别高质量候选人并减少招聘所需的时间和资源来改善招聘结果。然而,在招聘中使用人工智能也引发了与隐私、公平和问责相关的道德问题。
毫不夸张地说,人工智能正在我们的世界中得到越来越多的应用。尽管人工智能技术还远未发挥其全部潜力,但一些作家展望了遥远的未来,并设想了对人类的各种不同影响。约翰·丹纳赫(John Danaher,2019 年)讨论了人工智能对人类的一种特殊影响,捍卫了人工智能和机器人的崛起将“抑制我们的道德主体性并增加道德耐心的表达”(2019 年,第 133 页)这一论点。丹纳赫对此的论证是,我们的道德耐心的急剧增加将来自人工智能侵入人类道德主体性的三个重要领域:1)工作场所和就业,2)政治、法律和官僚决策,以及 3)休闲和个人活动。这些领域的入侵与机器人崛起的三种趋势相吻合。然而,我认为,丹纳赫基于第一种趋势的论证需要为以下假设提供支持:机器人将寻求某种接管(例如友好接管),以免激起人类的抵抗和行使我们的道德行动。此外,我认为,丹纳赫基于第三种趋势的论证需要为以下重要假设提供支持:大多数人都会屈服于过度依赖人工智能进行个人激励和决策的诱惑。
摘要:人工智能 (AI) 结合了算法、机器学习和自然语言处理的应用。AI 在教育领域有多种应用,例如自动评估和面部识别系统、个性化学习工具和微博系统。这些 AI 应用有可能通过支持学生的社交和认知发展来提高教育能力。尽管具有这些优势,但 AI 应用仍存在严重的伦理和社会缺陷,而这些缺陷在 K-12 教育中很少被考虑。将这些算法融入教育可能会加剧社会现有的系统性偏见和歧视,使来自边缘化和服务不足群体的学生的隐私、自主权和监视问题长期存在,并加剧现有的性别和种族偏见。在本文中,我们探讨了 AI 在 K-12 教育中的应用,并强调了它们的道德风险。我们引入教学资源,帮助教育工作者应对整合人工智能的挑战,并提高 K-12 学生对人工智能和道德的理解。本文最后提出了研究建议。
1. 了解人工智能的法律和伦理含义,以及它们如何影响社会、组织和个人。 2. 分析人工智能应用和技术对政府、行业和公众等各利益相关者的潜在影响。 3. 批判性地理解人工智能的潜在风险和好处,以及如何在最大化好处的同时降低风险。 4. 了解法律、法规和道德在塑造人工智能发展和使用方面的作用。 5. 了解如何将道德原则和框架应用于人工智能相关的决策。 6. 了解人工智能运行的社会、文化和政治背景,以及这些背景如何影响人工智能的发展和部署。 7. 了解公共政策在规范和塑造人工智能发展和使用方面的作用。 8. 了解研究伦理在人工智能中的作用以及人工智能研究人员的道德责任。 9. 了解不同观点和声音在塑造人工智能发展和使用方面的作用,包括代表性不足的群体和边缘化社区的观点。 10.了解人工智能在促进或阻碍社会公正和平等方面的作用。
罗氏认识到 AI 在生命科学研究和医疗保健领域的潜力,并专注于开发一系列与 AI 相关的解决方案,以部署在医疗环境中(例如支持 AI 的诊断应用程序),用于开发药品(即优化和加速研发),用于不同的科学决策领域,以及合规地实现患者和客户体验的商业应用。目前,AI 没有统一的定义。经合组织将 AI 系统定义为“一种基于机器的系统,出于明确或隐含的目标,从收到的输入中推断如何生成输出,例如预测、内容、建议或决策,这些输出 [可以] 影响物理或虚拟环境。不同的 AI 系统在部署后的自主性和适应性水平上有所不同。”(更多)
总而言之,关于“负责SDG专业人员的教育”的讨论是学生对可持续发展的复杂性以及可持续发展目标在应对当代全球挑战中的关键作用的宝贵见解的平台。Jen Dollin女士的专业知识和引人入胜的演讲风格有助于思想和知识传播的有意义的交流。 这一事件强调了跨学科教育,整体思维和有效沟通在培养有效的SDG专业人员方面的重要性,该专业人员准备应对现代世界的复杂性。 管理学院对Dollin女士的宝贵贡献表示感谢。 农业学生表示感谢,以积极的态度结束了这一事件。Jen Dollin女士的专业知识和引人入胜的演讲风格有助于思想和知识传播的有意义的交流。这一事件强调了跨学科教育,整体思维和有效沟通在培养有效的SDG专业人员方面的重要性,该专业人员准备应对现代世界的复杂性。管理学院对Dollin女士的宝贵贡献表示感谢。农业学生表示感谢,以积极的态度结束了这一事件。
