案例 A:诊断人工智能中的性别偏见 在不同子群上训练算法可以揭示分类不平衡。最近的一篇论文 (4) 研究了训练集不平衡对基于图像的计算机辅助诊断的影响。作者使用最先进的分类器,使用性别平衡分别为 0/100%、25/75%、50/50%、75/25% 和 100/0% 的女性/男性的训练集,研究了基于胸部 X 光的 12 种不同胸部疾病的诊断。正如预期的那样,当诊断人工智能专门用于诊断女性时,它在女性身上的表现更好,反之亦然。然而,对于某些疾病(例如气胸),专门用于诊断女性的诊断人工智能实际上在诊断男性方面比诊断女性方面要好。将训练集中的部分女性替换为男性会强调这种差异,但事实仍然存在:对女性表现最好的算法在诊断男性方面比对女性表现更好。同时,这是对男性表现最差的算法。
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普遍的观点认为饥荒是由一个直接触发事件引起的——自然灾害,如旱灾或洪灾、蝗虫入侵、地震、植物疾病,或者并不罕见的战争和内乱……这种将饥荒与单一事件联系起来的观点在很大程度上是一种错觉,除非饥荒是由战争引起的。人们通常要应对的确实是一场重大的自然灾害,但如果我们面对的是一个组织良好、繁荣的社会,拥有强大的行政和医疗结构以及良好的交通,这种灾害通常不会引起饥荒。事实上,情况的真相是,自然灾害是压死骆驼的最后一根稻草,它使一个运转不良的社会陷入灾难性的境地(Jean Moyer,1981:vii)。
我们制定了一套三阶段标准来选择潜在的氢储存地点。在第一阶段,我们的筛选方法结合了综合地球科学和环境因素,以确定哪些油田不适用于氢储存。在第二阶段,我们对通过第一阶段筛选标准的油田应用了基于数值模拟的选址标准。我们从北加州的 182 个枯竭的地下储存油田开始筛选,其中 147 个油田在第一阶段被取消资格。我们使用基于数值模拟的选址标准,根据其余 35 个油田最大限度储存和提取氢气的潜力对其进行评分和排名。地下氢储存和生产得分最高的十个地点是倾角在 5° 到 15° 之间的储层、储层孔隙度在 20% 以上、储层流量在 5000 mDm 以上以及储层深度在 430 m 到 2400 m 之间的储层。这十个高分地点的总估计氢储存容量为 2.035 亿吨氢气。我们的选址标准集有第 3 阶段,要求对选址进行详细的表征。在第 3 阶段,我们收集了高分选址的额外岩石和流体特性,以便详细模拟与氢储存和提取相关的过程。我们在本文中没有涉及第 3 阶段。
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确定的最重要的挑战之一是数字供应链工具的运作方式缺乏透明度。这些平台背后的公司通常会保留有关其数据源,算法和评估标准的细节,将此信息视为专有。例如,尽管Ecovadis和Sedex等工具提供了其数据收集过程的广泛轮廓,但细节仍然不透明。这种缺乏清晰性引发了有关这些工具产生的风险评估的可靠性和有效性的问题。此外,这些平台使用的评估标准并未统一披露。sedex在某种程度上更加透明,因为它基于广泛认可的道德交易计划(ETI)基本代码。但是,没有一个平台完全透露其算法如何汇总并权衡收集的数据,从而使外部利益相关者难以评估评估的质量和公平性。
乌兹别克斯坦当局首先关注的是直到最近才开始引导发展的经济模式的主要弱点。国家通过政府预算、专横的监管和国家命令来规划和领导国有企业的资源和产出分配。除了将国家与全球市场联系起来的商品出口外,经济是封闭和内向的,没有竞争,活力最低。政府为所有人提供定量的基本服务,没有将预算支出与结果挂钩,很少关注效率、问责制和生产力。过去的发展模式以重工业为主,大量使用自然资源和物质资本,忽视就业和人力资本的发展。就业机会稀缺。丰富的资源被错误配置。劳动力流动受到限制。换句话说,政府在某些领域过于活跃,在其他领域参与太少,但它在整个经济中的作用缺乏足够的效力、效率和对包容性和持续增长的支持。