2 IEC - https://ethicsstandards.org/new-iec-white-paper-on-artificial-intelligence/ IEEE - https://ethicsinaction.ieee.org/ ISO - https://www.iso.org/news/ref2336.html ITU - https://news.itu.int/ai-in-2019-where-are-we-and-whats-next/ 欧盟委员会人工智能高级专家组提出《可信人工智能伦理指南》 - https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/ethics-guidelines-trustworthy-ai OECD - https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECD-LEGAL-0449 联合国教科文组织 - https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000367422?posInSet=2&queryId=325cbca9-7ad3-4265-8118-88c3dc451766 3 https://www.weforum.org/agenda/2016/10/top-10-ethical-issues-in-artificial-intelligence / 4 https://www.un.org/en/universal-declaration-human-rights/ 例如,请参阅《符合伦理的设计》第 1 版: https://ethicsinaction.ieee.org 和 OECD AI 原则:https://www.oecd.org/going-digital/ai/principles/ 欧盟委员会人工智能高级专家组提出了《可信人工智能道德准则》: https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/ethics-guidelines-trustworthy-ai
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。
摘要 算法系统和人工智能在新闻制作中的日益普及引发了人们对记者是否有能力以不违背新闻规范和价值观的方式理解和使用它们的能力的担忧。这种“可理解性”问题对于公共服务媒体来说尤其严重,因为这种复杂而不透明的系统可能会扰乱问责制、决策和专业判断。本文通过文件分析和对 14 名记者的访谈,概述了人工智能在 BBC 新闻制作中的部署,并分析了记者如何理解人工智能和算法。我们发现日益普及的人工智能与 BBC 记者的理解水平之间存在脱节,他们用猜测和想象来代替对这些技术的准确概念。这可能会限制记者有效和负责任地使用人工智能系统的能力,质疑其产出和在新闻制作中的作用,或者适应和塑造它们,也可能妨碍对人工智能如何影响社会进行负责任的报道。我们建议 PSM 在个人、组织和社区三个层面制定促进人工智能可理解性和素养的策略,并且我们从社会文化角度而不是单纯的技术角度重新定义人工智能可理解性问题,以便更好地解决规范性考虑。
1 对于本文档的大部分内容,许可均符合 CC BY 4.0 许可证 ( https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ )。有关本文档第 3.2.2.1 节、3.4.2.1 节和附录 1 部分内容的合理使用许可,这些部分内容包括或改编自 NIST 出版物(例如 SP 800-30)的段落,请参阅 NIST 许可证的合理使用条款,网址为 https://www.nist.gov/open/license 。(在第 3.2.2.1 和 3.4.2.1 节中,我们从 NIST SP 800-30 的表 H-2 中引用了“关键基础设施部门受损或丧失能力”一词,并从 NISTIR 8062 中引用了“对民主制度和生活质量的影响”一词。本文件第 3.2.2.1.2 节中的影响评级类别与 NIST SP 800-30 的表 H-3 非常接近,只是我们使用“国家或整个社会”而不是“国家”,并且我们添加了一个副标题“可能导致社会严重或灾难性后果的因素包括”以及该副标题下的相关材料。)有关第 3.3 节中包含联合国出版物摘录的部分的权限,请参阅 https://shop.un.org/rights-permissions 。
摘要:本研究调查了 UpWork 的功能及其对遭受不同形式网络暴力的女性自由职业者的影响。在建立理论框架的基础上,将功能、性别功能和网络暴力的概念置于平台经济背景中,我以 UpWork 为相关案例研究,评估中介劳动力交易的在线平台如何呈现导致针对女性的网络暴力的性别功能。我通过进行定性数字民族志分析,按照数字方法方法分析了 UpWork 中女性用户和自由职业者的讨论。这些讨论为随后对 UpWork 服务条款的批判性分析奠定了基础,以更广泛地了解数字平台如何控制信息流并模拟不同类别用户之间的交互。研究结果表明,UpWork 的功能是性别功能,因为它们允许男性用户采取与女性自由职业者、企业家或用户不同的行为。我的结论是,虽然 UpWork 的核心功能据称是中立的,但它们却促成了针对女性的网络暴力的发生,从而扩大了数字市场交易中的性别差距。
我的名字叫医学博士Jenna Gage博士,我是居住在West Haven的内科医师。我担任居民在诊所和医院环境中为大纽黑文社区服务。作为医生,我亲眼目睹了气候变化对患者的健康后果。温度上升,空气质量恶化以及更频繁的极端天气事件已经对公共卫生产生了深远的影响。为了保护康涅狄格州居民的福祉,我们必须建立气候变化超级基金,以确保那些负责污染的人有助于减轻其影响。
然而,建模的精确性需要考虑每个土地利用类别中的众多选项,例如不同的作物或可再生能源技术。这种多样性导致了大量组合,使得模型的计算量很大。简化(如分组选项或取平均值)可以提高可计算性,但可能会降低精度。此外,比较长期环境影响、直接经济效益和社会接受度等因素的困难进一步使这一过程复杂化。复杂性还来自动态变量和不确定性,包括技术进步、政策变化、环境变化和利益相关者的不同利益,所有这些都可能改变模型的假设(Wei 等人,2016 年)。因此,尽管理论上可行,但土地利用规划很少作为单一、明确的尝试来完成。
本研讨会旨在将开拓者和从业人员汇集到研究问题上的研究问题,以讨论其新的范式并寻找路线图,从而促进对新兴研究问题的理解,从而引起广泛的兴趣并以方向向前发展交流见解。我们努力在这个基本主题背后建立一个社区,并提供平台,共享想法,探索共识并创造协作机会。值得一提的是,基础模型的当前数据实践在很大程度上是不透明的1。本研讨会的一个使命是在预处理阶段本身就开源数据工作进行社区努力。随后的努力包括创建数据集,基准(例如MLCommons和Dataperf)以及专门的场所(例如DMLR)来促进基础模型数据问题的研究,并最终促进FMS在社交技术方面的广泛部署,从而为大体而提供受益的型社会技术。
1 Jordan,DC,Marion,B,Deline,C,Barnes,T,Bolinger,M。PV Fiff Fifferd可靠性状态 - 100 000太阳系的分析。Prog Photovolt Res Appl。2020; 28:739–754
在整个食品价值链中,从农场到零售,采购乳制品、牛肉和猪肉的公司面临着不同程度的甲烷相关气候风险,这取决于公司提供的产品。对于金融机构而言,了解哪些食品公司面临的甲烷暴露程度最高,对于管理气候风险至关重要。下一节将概述食品行业格局,揭示该行业中哪些子行业在其供应链中存在严重的牲畜甲烷暴露。(参见第10页的图表。)投资者和贷款机构可以利用这些洞察,更好地识别优先投资公司,并利用合作机会。包装食品和肉类包装食品和肉类公司面临的甲烷排放风险各不相同,具体取决于其生产产品的多样性。