XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAI训练
人工智能保障和人工智能安全
Matt Fredrikson、Somesh Jha 和 Thomas Ristenpart，《利用置信度信息的模型反转攻击和基本对策》，载于第 22 届 ACM SIGSAC 计算机和通信安全会议论文集（ACM，2015 年），1322–1333 页。
人工智能的多样性 - 人工智能指数
本章介绍了人工智能劳动力和学术界的多样性统计数据。它借鉴了与各种组织的合作——特别是机器学习中的女性 (WiML)、人工智能中的黑人 (BAI) 和人工智能中的酷儿 (QAI)——每个组织都旨在提高该领域某个维度的多样性。数据既不全面也不具有决定性。在准备本章时，由于公开的人口统计数据稀缺，AI Index 团队遇到了重大挑战。缺乏公开的人口统计数据限制了统计分析评估人工智能劳动力缺乏多样性对社会以及更广泛的技术发展的影响的程度。人工智能中的多样性问题众所周知，从学术界和工业界获取更多数据对于衡量问题的规模和解决问题至关重要。
人工智能科学家对人工智能的看法
引言 人工智能 (AI) 技术的进步跨越了各个学科，影响着越来越多的行业和日常生活的各个方面。随着人工智能应用在医疗保健、犯罪预防、法律和新闻等领域的快速发展，人们意识到它对生活方式和政策有着深刻而多样的影响。不同社会群体之间以及开发者和用户之间的价值观和利益冲突交叉点上存在问题。这些问题和担忧与人工智能应用如何影响社会有关，但目前还没有明确的解决方案。本报告探讨了从事人工智能研究的科学专家如何看待和应对人工智能应用的社会影响。我们研究了专家科学家对人工智能的潜在风险和好处、人工智能技术的潜在监管以及在进行人工智能研究或开发人工智能应用时的个人做法的看法。以下数据来自对在人工智能学术期刊上发表过文章的科学专家 (N=2,199) 的调查。调查于 2022 年 3 月至 4 月进行。有关调查方法的更多详细信息，请参阅报告末尾的“关于调查”部分。调查结果摘要 对于人工智能的具体应用，人工智能科学专家对人工智能的潜在风险和收益的看法相似。
ai in
tu/e在AI集成方面取得了进展。IS＆IE教育AI委员会确保负责的AI USAG e。 Microsoft Copilot引入了强大的隐私保护，使教师和学生可以在其工作中使用AI工具。大学正在扩大AI文学课程和Trai ning。Eindhoven Artificial Intelligence Sys tems Insti tute (EA ISI ) is also conduc ting cutting- edge rese arc h in a reas like autonomous systems, smart cities, and intelligent energy systems, p ushi ng the boun dar ies o f AI's pot ent ial in susta inable deve lo pment.h，仍然有空间可以探索AI的角色。这可以在确保道德，sec ure和i novative实践继续壮成长的同时，将tu/e作为i驱动的ducati中的l eader巩固。
人工智能交付人工智能 - 人工智能主导的交付代理
主要成果：▪ 减少冗余：消除重复报告以提高资源效率。▪ 提高数据质量：确保报告准确一致。▪ 加强协作：在技术团队和业务用户之间建立沟通桥梁。▪ 降低风险：平衡 BAU 工作和项目承诺。▪ 降低复杂性：简化数据平台交付流程。▪ 解决技能短缺问题：缓解熟练数据资源的稀缺性和成本。▪ 一致性：确保统一应用业务规则和要求。