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提出后批判性人工智能素养：为什么我们应该少担心算法透明度，多关心公民赋权
所谓的人工智能 (AI) 正在渗透到我们的公共和通信结构中。2019 年曝光的荷兰儿童保育福利丑闻表明，人工智能的不透明性对本已脆弱的群体有多么不利。事后，许多学者呼吁需要更可解释的人工智能，以便决策者可以干预歧视性制度。促进人工智能的可解释性 (XAI) 是解决这个问题的一个良好开端，但不足以让弱势群体有能力充分应对其影响。作为数据和计算机科学的典范，XAI 旨在通过更简单的模型来说明和解释复杂的人工智能，使其更易于访问和合乎道德。问题是，在这样做的过程中，XAI 将透明度非政治化为算法不透明性的补救措施，将透明度视为人为剥夺其意识形态意义。透明度被视为意识形态的解药，尽管我将展示这是一种会产生后果的意识形态举措。例如，它使我们过于关注算法的不透明性，而不是解释人工智能更广泛的力量。其次，它阻碍了我们就谁掌握着对人工智能的解释、应用或批评的权力展开辩论。问题在于，那些受到人工智能影响或歧视的人，就像荷兰的情况一样，几乎没有工具来处理人工智能作为一个系统的不透明性，而那些关注数据不透明性的人正在塑造素养讨论。为了解决这些问题，我建议超越对算法透明度的关注，转向后批判人工智能素养，以加强对访问、赋权和抵抗的辩论，同时不将可探索人工智能作为一个领域，也不将算法透明度作为一种意图。我在这里挑战的是将透明度视为非政治化和算法问题的霸权，并将人工智能的可解释性视为公民赋权的充分途径。关键词
少吗？精炼肺实施了一种新型试验设计，以解决可能的免疫疗法过度治疗
Authors: Ehsan Ghorani 1 *, Matteo Quartagno 2 *, Fiona Blackhall 3 , Duncan C. Gilbert 2 , Mary O'Brien 5 , Christian Ottensmeier 6 , Elena Pizzo 7 , James Spicer 8 , [a patient representative], Alex Williams 9 , Philip Badman 9 , Mahesh K.B.Parmar 2 *和Michael J. Seckl 1 *代表精炼肺调查人员。
Rachel Sullivan 上校 美国陆军 ACoS G9，III ...
2009 年，沙利文上校返回布拉格堡，担任 A/91 民政营（空降）民事军事行动中心 (CMOC) 负责人，同时被派往阿富汗，并担任第 83 民政营的执行官和临时指挥官。2015 年至 2017 年，她担任德克萨斯州胡德堡第 85 民政旅 S3 旅长，并担任韩美联合部队司令部和美国驻韩部队民事军事行动科科长。2017 年至 2020 年。2021 年，沙利文上校被选为太平洋多部门民政工作队指挥官，重点是扩大美国军队与太平洋岛国的关系和接触渠道。
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陶瓷
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