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负责任的人工智能
生命最后阶段的土著法律问题（即将于 2022 年出版） 欧洲和加拿大人工智能监管比较（2021 年 11 月） 生命最后阶段的法律问题（2021 年 10 月） 监管人工智能：关键问题和选择（2021 年 4 月） 美国刑事司法中人工智能和算法的兴衰：加拿大的经验教训（2020 年 10 月） 互联网时代的诽谤法（2020 年 3 月） 集体诉讼的目标、经验和改革（2019 年 7 月） 法律能力、决策和监护权（2017 年 3 月） 小型遗产的简化程序（2015 年 8 月） 联邦 RDSP 的能力和法律代表（2014 年 6 月） 林业工人工资留置权法案审查（2013 年 9 月） 增加获得家庭司法的机会（2013 年 2 月） 弱势工人和不稳定工作（2012 年 12 月） 残疾人法律框架（2012 年 9 月） 反对暴力侵害妇女的教学框架（2012 年 8 月） 老年人法律框架（2012 年 4 月） 省级违法行为法的现代化（2011 年 8 月） 安大略省商业公司法下的连带责任（2011 年 2 月） 婚姻破裂后的养老金分配（2008 年 12 月） 兑现政府支票的费用（2008 年 11 月）
负责任的人工智能执行摘要
生命最后阶段的土著法律问题（即将于 2022 年出版） 欧洲和加拿大人工智能监管比较（2021 年 11 月） 生命最后阶段的法律问题（2021 年 10 月） 监管人工智能：关键问题和选择（2021 年 4 月） 美国刑事司法中人工智能和算法的兴衰：加拿大的经验教训（2020 年 10 月） 互联网时代的诽谤法（2020 年 3 月） 集体诉讼的目标、经验和改革（2019 年 7 月） 法律能力、决策和监护权（2017 年 3 月） 小型遗产的简化程序（2015 年 8 月） 联邦 RDSP 的能力和法律代表（2014 年 6 月） 林业工人工资留置权法案审查（2013 年 9 月） 增加获得家庭司法的机会（2013 年 2 月） 弱势工人和不稳定工作（2012 年 12 月） 残疾人法律框架（2012 年 9 月） 反对暴力侵害妇女的教学框架（2012 年 8 月） 老年人法律框架（2012 年 4 月） 省级违法行为法的现代化（2011 年 8 月） 安大略省商业公司法下的连带责任（2011 年 2 月） 婚姻破裂后的养老金分配（2008 年 12 月） 兑现政府支票的费用（2008 年 11 月）
建立负责任的人工智能计划：
信息政策领导力中心 (CIPL) 20 多年来一直倡导数据保护和更广泛的数字和数据政策方面的组织问责制，并提供思想领导力，包括组织如何通过全面的数据保护管理计划展示问责制。1 2018 年，CIPL 认识到组织问责制不仅可以作为有效数据保护的关键基石，而且可以作为负责任的人工智能治理的关键基石，并开始专注于促进人工智能治理中的可证明问责制，包括在数据保护法和人工智能的交叉点。CIPL 一直倡导将组织问责框架和计划视为有效人工智能监管的核心要素，以及组织在人工智能开发和使用背景下实施全面的问责计划。
![[公司名称] 责任计划](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f8b7d6e81399bc5a0ecb07f2894823c4bf6925ae.webp)
[公司名称] 责任计划
本责任计划的目的是建立符合《财政部条例》第 1.62-2 条要求的报销或其他费用津贴安排。该计划确保业务费用报销不计入员工总收入，不作为工资报告，并且免于预扣和支付就业税。
关于可信赖的人工智能系统的证据捕获
近年来，人工智能系统问责制的研究日益增多，不仅吸引了学术界[14]和工业界[2, 4]的关注，也吸引了政府[18]和公共部门[11]的关注。实现可问责的人工智能系统需要了解在人工智能系统整个生命周期中做出关键决策的人是谁，例如，系统是如何设计和构建的，如何使用和维护，以及如何遵守法律、法规和标准[10]。实现这一点的关键一步是有效地获取证据。首先，需要回答两个问题：需要获取哪些类型的证据以及如何获取这些证据。回答这两个基本问题将有助于为人工智能系统实现功能性证据获取组件，
可核算财产和通用设备 V.508C_05182021
• 遵守 DoD 7000.14-R“国防部财务管理条例 (FMRS)”第 4 卷第 6 章（财产、厂房和设备）。 • 将军事装备（之前报告为一般财产、厂房和设备与一般装备的单独项目，归入名为“一般装备”的单一类别）。 • 将空军部和海军部一般装备一般基金资产的资本化门槛从 100,000 美元提高到 100 万美元。将所有其他一般和营运资金的所有内部使用软件和其他一般装备资产的资本化门槛从 100,000 美元提高到 250,000 美元。 • 任命机构组件财产负责人。 • 在所有组件级别任命责任财产官和保管人。 • 所有责任财产记录系统的数字签名在所有组件级别上交出收据，并根据 DoD 7000.14-R 将其保持在可审计状态。
可核算财产和通用设备 V.508C_05182021
• 遵守 DoD 7000.14-R“国防部财务管理条例 (FMRS)”第 4 卷第 6 章（财产、厂房和设备）。 • 将军事装备（之前报告为一般财产、厂房和设备与一般装备的单独项目，归入名为“一般装备”的单一类别）。 • 将空军部和海军部一般装备一般基金资产的资本化门槛从 100,000 美元提高到 100 万美元。将所有其他一般和营运资金的所有内部使用软件和其他一般装备资产的资本化门槛从 100,000 美元提高到 250,000 美元。 • 任命机构组件财产负责人。 • 在所有组件级别任命责任财产官和保管人。 • 所有责任财产记录系统的数字签名在所有组件级别上交出收据，并根据 DoD 7000.14-R 将其保持在可审计状态。
监控滥用行为，提供负责任的“人工智能即服务”
人工智能越来越多地以“即服务”的形式提供（AIaaS）。这意味着服务提供商向客户提供预先构建的人工智能模型和服务，用于诸如对象识别、文本翻译、文本到语音转换和面部识别等任务。这些产品使客户能够轻松地将一系列强大的人工智能驱动功能集成到他们的应用程序中。客户通过提供商的 API 访问这些模型，向其发送应用模型的特定数据，并返回结果。然而，在许多情况下，使用人工智能可能会出现问题。AIaaS 服务通常代表通用功能，只需“单击”即可获得。因此，出于声誉或责任的原因，提供商可能会寻求确保他们提供的 AIaaS 服务被客户用于“适当”的目的。本文介绍并探讨了 AIaaS 提供商发现客户可能滥用服务的情况的概念。通过专题示例，我们探讨了可能表明需要审查的情况的技术使用模式，并提出了监控滥用行为的一些法律和技术挑战。总之，通过引入这一概念，我们指出了从各个角度进行进一步探究的潜在领域。
监控滥用行为，提供负责任的“人工智能即服务”
人工智能越来越多地以“即服务”的形式提供（AIaaS）。这意味着服务提供商向客户提供预先构建的人工智能模型和服务，用于诸如对象识别、文本翻译、文本到语音转换和面部识别等任务。这些产品使客户能够轻松地将一系列强大的人工智能驱动功能集成到他们的应用程序中。客户通过提供商的 API 访问这些模型，向其发送应用模型的特定数据，并返回结果。然而，在许多情况下，使用人工智能可能会出现问题。AIaaS 服务通常代表通用功能，只需“单击”即可获得。因此，出于声誉或责任的原因，提供商可能会寻求确保他们提供的 AIaaS 服务被客户用于“适当”的目的。本文介绍并探讨了 AIaaS 提供商发现客户可能滥用服务的情况的概念。通过专题示例，我们探讨了可能表明需要审查的情况的技术使用模式，并提出了监控滥用行为的一些法律和技术挑战。总之，通过引入这一概念，我们指出了从各个角度进行进一步探究的潜在领域。