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World File Search System道德
第三部分健康中AI的道德观点
自2010年代以来，机器学习2的快速进步2已实现了许多新的数字技术 - 从日益高级的自然语言处理系统和机器人到高度准确的图像分类算法和大数据分析。随着这些新技术的可能性，医疗保健和医学研究已成为实际应用的重要重点。例如，自然语言处理系统IBM Watson在2013年因在测验节目《 Jeopardy》中赢得了备受瞩目的胜利而闻名！随后，IBM开发了Watson的肿瘤学 - 该系统的一种旨在分析大量医学文献的系统，并向癌症护理中的医生提出治疗选择。3同样，Google DeepMind利用其在医疗应用中的开拓机器学习研究中享有声誉，例如图像分类以检测眼睛扫描中的糖尿病性视网膜病的早期迹象，4和Alphafold，该系统可以预测具有高准确性的蛋白质3D结构，并因此，可能会加快药物发现过程。5更普遍地，将机器学习应用于医疗问题的新研究通常会发表，报告的绩效与人类医疗保健专业人员相当或超过。6
关于疫苗样行为的儿童社会道德推理
抽象将公共卫生行为作为使他人受益而不是自我的行为可以增加成年人的行为吸收。然而，在疫苗接种环境中这种消息传递影响的结果不同，目前尚不清楚孩子如何理解疫苗接种的社会和道德含义。在这项研究中，我们以假想的疫苗样行为介绍了学龄儿童（n = 60），并操纵他们是使自我或他人受益，以及他们是否预防低严重性损害。我们发现，当儿童防止严重性损害高度严重性时，他们很容易认可这些行为，并且行为的受益者不会影响儿童的认可。年轻的孩子认为，无论他们受到谁的保护，疫苗样行为在道德上都是重要的。但是，随着孩子的年龄增长，他们在保护他人时以道德术语来思考类似疫苗的行为。我们讨论了有关疫苗接种的沟通如何影响儿童对他人的推理的潜在影响。
TM P1 道德世界基金
非财务目标 本基金将投资于符合投资经理道德投资政策要求的资产。道德投资政策旨在确定遵守健全道德投资政策的基金或直接投资。基金和直接持有的资产必须通过旨在评估其道德资质的尽职调查流程。对于基金，道德尽职调查包括：从基金提供者处收集文件，解释基金经理使用的流程和政策；基金经理访谈；后续行动。涵盖的领域包括：遵守最低要求；排除评估；已开展工作的评估；所使用的其他政策的评估（包括但不限于最佳方法、积极筛选、综合 ESG 方法、影响力投资方法）；对道德和可持续性问题的承诺；基金管理人员的经验和资历；支持基金经理主张的证据；提供的后续信息。
马里斯特大学道德准则
外部成分有时会提供礼物，也称为酬金，以试图影响员工与礼物给予者的关系。为了避免利益冲突或利益冲突的出现，员工绝不应征集或接受供应商，承包商或潜在供应商或承包商的礼物。没有售价为$ 100.00或更多的礼物，可以被大学员工接受，应立即退还给捐助者。当可以将邀请解释为影响员工决定的意图时，接受Marist University的个人或试图与Marist University开展业务的个人邀请接受社会邀请，并禁止对这种娱乐的主持人的成本过多。不可接受任何时间给雇员的钱礼物，应立即退还给捐助者。
人工智能的道德问题
注释新知识和实践的新领域的出现必然提出了对相应的概念会议设备进行批判性重新思考的问题。人工智能领域的伦理也不例外，其发展并没有忽略善与恶的基本伦理概念。讨论现代伦理理论中邪恶问题通常始于对邪恶类型的传统考虑：道德邪恶（取决于人们的活动，自由，意识等） div>） div>和身体邪恶（自然现象，人的生理学等）。基于人工智能算法的技术的出现，建立自主智力系统和项目，以创建人工道德代理，从而导致存在作为一种独立的“人造邪恶”的生存观念的出现。该报告分析了理解和解释“人造邪恶”概念的可能方法。特别关注与严格的“不道德”意义上的人工智能算法相关的问题。表明，人为的道德代理无法偏离算法上正确的行为并违反“善良规则”，因此，“人造邪恶”只能被视为隐喻。
在视觉侦察中军事使用人工智能的道德考虑
机器和深度学习中的人工智能（AI）和相关技术正在进入我们的所有生活中：由AI提供支持的智能对话系统和智能手机简化了日常生活，具有基于AI的信号处理和控制的自动驾驶汽车会增加自动化水平，并且AI被认为是第四次工业革命的基础之一。但是，尽管AI通常变得更强大，更广泛地使用，但必须考虑对人类及其福祉的影响。因此，仅仅在技术上使AI可以解决给定的任务不足。其用途必须遵循人类价值观和道德原则的准则。这种含义不仅适用于AI的一般用途，而且与军事应用尤其重要。在这份白皮书中，我们分析并讨论了如何通过符合道德和法律准则来实现军事场景中的AI使用。在第2节中，我们首先回顾了现有的文献，该文献广泛讨论了民事和军事领域中负责人AI的道德准则。基于这些发现，我们得出了一组合并的道德原则，该原则反映了我们对在军事应用中AI驱动的援助功能的符合道德符合道德符合道德的融合的看法。
云中的道德AI：减轻机器学习模型中的风险
本研究研究了AI模型如何影响云系统伦理，并展示了公司减少这些危险的方法。AI开发人员应努力保护个人数据，同时向用户显示明确的结果并使自己对工作负责。当我们将AI系统放置在云服务器上时，我们的道德重点将转移到保护敏感信息并防止不公平输出的情况下。这项调查通过高质量研究研究了来自事件和学术来源的真实数据，以检测问题并提出有用的解决方案。该研究研究了当前的现实世界事件和业务方法，以提出在保留道德标准的同时，验证了消除风险的方法。我们的目标是建立促进AI开发的框架，并为所有需要这些系统的人提供易于安全安全使用的人工智能。我们的研究扩展了有关将AI安全部署到云设置中的当前知识。
tpt道德全球股权基金
本报告中的数据来自ISS ESG，并在我们的报告期间使用最新的可用ESG数据和完整的投资组合控股来计算FE FundInfo。尽管Phoenix Corporate Investment Services（CIS）会采取一切护理，以确保由其自身资金提供或向外部资源提供的数据准确，但偶尔可能会发生差异。在所有情况下，Phoenix CIS都将努力确保纠正这些差异。凤凰城CI对由于这种差异而不承担任何损失的责任，例如，投资者依靠报告中包含的信息来帮助他们做出投资决策。机构股东服务公司及其分支机构（ISS）提供的信息中的所有权利均与ISS和/或其许可人居住。ISS不做任何形式的明示或暗示保证，对ISS提供的任何数据中的任何错误，遗漏或中断不承担任何责任。现实世界的比较是通过Carbon Footprint Ltd提供的碳足迹计算器计算的：