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解析人工智能中的偏见、责任和道德实践
本研究旨在了解文本转图像生成式人工智能平台如何延续种族主义和性别歧视等偏见，并解码这种偏见如何在大型语言模型和数据集中编程。在本研究中，生成式人工智能的结果通过情感和情感理论的视角进行分析，因为它们被用于研究生成式人工智能算法背后的机器学习和计算机理论。这项研究的目的是解释生成式人工智能为什么有偏见，以及这种偏见是由于当前趋势还是由于它从中提取信息的数据库中的缺陷和偏见而产生的。通过了解生成式人工智能的编码方式，我们试图了解生成式人工智能是否以及如何能够预测趋势，甚至超过人类的预测。这些对话都与生成式人工智能的伦理影响有关，以及随着文本转图像人工智能平台的扩展，我们是否应该实施问责机制，以确保这些平台以合乎道德和负责任的方式运行。本研究还通过分析当今世界社会和政治气候的趋势，探讨了人工智能的使用是否也会进一步加剧种族和性别歧视，要么是因为它的使用进一步鼓励了种族和性别歧视，要么是人工智能正在助长这种歧视。然而，这项研究的目的是了解生成式人工智能中偏见的起源和机制，特别是关于性别歧视和种族主义的比喻，并提出最佳实践建议，以帮助鼓励和实施指导方针，以更合乎道德和更认真地使用和应用生成式人工智能平台。
有偏见的C12A7电气的工作功能行为... -Opus
摘要。在未来的融合设备（例如ITER或DEMO）上为NNBI系统的离子源开发是基于负氢离子的表面产生。因此，低工作函数转换器表面是强制性的。除了在离子源操作过程中连续注射的最新技术外，还需要替代材料来克服挥发性CS涂层的缺点。在这项工作中，研究了C12A7电气材料，涉及离子源相关条件下氢和血浆环境中的功能行为。活动期间获得的最低测量工作功能为2。9±0。1 eV，具有优化潜力，可在更好的真空条件下降低值和更高的退火温度。在血浆操作过程中偏见样品对工作功能性能的影响很大，这取决于极性和施加的偏差潜力。该实验中使用的C12A7电气获得的最小工作函数大大高于原位促进（〜2 eV）所获得的最小工作函数，但样品在血浆弹性方面表现出了有希望的特性。
算法偏差评估的Abroca分布
[1] Ryan S. Baker。2024。大数据和教育（第8版）。宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚大学。 [2] Ryan S. Baker和Aaron Hawn。2022。教育算法偏见。国际人工智能杂志教育杂志（2022），1-41。[3] Solon Barocas，Andrew D Selbst和Manish Raghavan。2020。反事实解释和主要原因背后的隐藏假设。在2020年公平，问责制和透明度会议的会议记录中。80–89。[4] Alex J Bowers和Xiaoliang Zhou。2019。曲线下的接收器操作特征（ROC）区域（AUC）：一种评估教育结果预测指标准确性的诊断措施。受风险的学生教育杂志（JESPAR）24，1（2019），20-46。[5] Oscar Blessed Deho，Lin Liu，Jiuyong Li，Jixue Liu，Chen Zhan和Srecko Joksimovic。2024。过去！=未来：评估数据集漂移对学习分析模型的公平性的影响。IEEE学习技术交易（2024）。[6] Olga V Demler，Michael J Pencina和Ralph B D'Agostino Sr. 2012。滥用DELONG测试以比较嵌套模型的AUC。医学中的统计数据31，23（2012），2577–2587。[7] Batya Friedman和Helen Nissenbaum。1996。计算机系统中的偏差。信息系统（TOIS）的ACM交易14，3（1996），330–347。[8]乔什·加德纳，克里斯托弗·布鲁克斯和瑞安·贝克。2019。225–234。通过切片分析评估预测学生模型的公平性。在第9届学习分析与知识国际会议论文集。[9]LászlóA Jeni，Jeffrey F Cohn和Fernando de la Torre。2013。面对不平衡的数据：使用性能指标的建议。在2013年，俄亥俄州情感计算和智能互动会议上。IEEE，245–251。 [10] Weijie Jiang和Zachary a Pardos。 2021。 在学生等级预测中迈向公平和算法公平。 在2021年AAAI/ACM关于AI，伦理和社会的会议上。 608–617。 [11]RenéFKizilcec和Hansol Lee。 2022。 教育算法公平。 在教育中人工智能的伦理学中。 Routledge，174–202。 [12]JesúsFSalgado。 2018。 将正常曲线（AUC）下的面积转换为Cohen的D，Pearson的R PB，Ordds-Ratio和自然对数赔率比率：两个转换表。 欧洲心理学杂志适用于法律环境10，1（2018），35-47。 [13] Lele Sha，Mladen Rakovic，Alexander Whitelock-Wainwright，David Carroll，Victoria M Yew，Dragan Gasevic和Guanliang Chen。 2021。 在自动教育论坛帖子中评估算法公平性。 教育中的人工智能：第22届国际会议，AIED 2021，荷兰乌得勒支，6月14日至18日，2021年，第I部分。 Springer，381–394。 2024。 2023。 2018。IEEE，245–251。[10] Weijie Jiang和Zachary a Pardos。2021。在学生等级预测中迈向公平和算法公平。在2021年AAAI/ACM关于AI，伦理和社会的会议上。608–617。[11]RenéFKizilcec和Hansol Lee。2022。教育算法公平。在教育中人工智能的伦理学中。Routledge，174–202。[12]JesúsFSalgado。2018。将正常曲线（AUC）下的面积转换为Cohen的D，Pearson的R PB，Ordds-Ratio和自然对数赔率比率：两个转换表。欧洲心理学杂志适用于法律环境10，1（2018），35-47。[13] Lele Sha，Mladen Rakovic，Alexander Whitelock-Wainwright，David Carroll，Victoria M Yew，Dragan Gasevic和Guanliang Chen。2021。在自动教育论坛帖子中评估算法公平性。教育中的人工智能：第22届国际会议，AIED 2021，荷兰乌得勒支，6月14日至18日，2021年，第I部分。Springer，381–394。2024。2023。2018。[14]Valdemaršvábensk`Y，MélinaVerger，Maria Mercedes T Rodrigo，Clarence James G Monterozo，Ryan S Baker，Miguel Zenon Nicanor LeriasSaavedra，SébastienLallé和Atsushi Shimada。在预测菲律宾学生的学习成绩的模型中评估算法偏见。在第17届国际教育数据挖掘会议上（EDM 2024）。[15]MélinaVerger，SébastienLallé，FrançoisBouchet和Vanda Luengo。您的模型是“ MADD”吗？一种新型指标，用于评估预测学生模型的算法公平性。在第16届国际教育数据挖掘会议上（EDM 2023）。[16] Sahil Verma和Julia Rubin。公平定义解释了。在国际软件公平研讨会的会议记录中。1-7。[17] Zhen Xu，Joseph Olson，Nicole Pochinki，Zhijian Zheng和Renzhe Yu。2024。上下文很重要，但是如何？课程级别的性能和公平转移的相关性在预测模型转移中。在第14届学习分析和知识会议论文集。713–724。[18] Andres Felipe Zambrano，Jiayi Zhang和Ryan S Baker。2024。在贝叶斯知识追踪和粗心大意探测器上研究算法偏见。在第14届学习分析和知识会议论文集。349–359。
“TESSERACT：消除跨空间和时间的恶意软件分类实验偏差”ACSAC 网络安全工件竞赛的影响
五年前，恶意软件分类论文中近乎完美的𝐹 1 分数趋势引发了人们的疑问：Android 恶意软件分类是否已解决。恶意软件分类实际上并非已解决的问题，近乎完美的性能是时空偏差的结果。Tesseract 的开发旨在允许对恶意软件分类器进行不受空间和时间偏差影响的实际评估。Tesseract 发布后，它成为如何进行公平恶意软件分类评估的基准，影响了后续论文的实验设计，迄今为止已有 415 次引用。Tesseract 被实现为一个 Python 库，旨在轻松与常见的 ML 工作流程集成。Tesseract 的设计深受流行的机器学习算法的启发，并且与之完全兼容。
执法部门 - 国土安全部可以更好地解决偏见风险......
国土安全部 (DHS) 执法机构报告称，在 2023 财年使用了 20 多种检测、观察和监控技术。这包括机构拥有或租赁的技术，以及机构通过第三方（如商业供应商和其他执法机构）访问的技术。例如，所有三个选定的国土安全部执法机构都报告称，他们已达成协议，可以查询或查看来自第三方自动车牌阅读器的信息，从而使执法人员可以访问全国范围的车牌数据源。选定的国土安全部机构还报告称，他们使用了各种分析软件，包括一些基于人工智能 (AI) 的软件，这些软件可以增强其检测、观察和监控技术的能力。
适用于 HEV 和 EV 车载充电器的隔离偏置电源架构
隔离偏置电源可从 HEV 或 EV 的低压电池或高压电池获取电力。根据电源，隔离偏置电源可分为两类：低压隔离偏置电源和高压隔离偏置电源。隔离偏置电源电路可直接连接到电池，或使用预调节器连接到电池。是否需要预调节器取决于设备的宽输入电压范围能力。虽然低压电池是隔离偏置电源的常见电源，但有时低压和高压电池都用于为系统提供冗余。冗余电源可提高整个系统的功能安全性。
MOCA 项目：解决对话式 AI 中的偏见
• 在整个过程中组建一支由不同的开发人员和同事组成的团队进行测试 • 明确定义目的和范围 • 为包容性和可访问性而设计 • 减轻和解决偏见 • 为用户和系统之间的道德互动而设计 • 广泛测试 • 定期监控和更新 • 问责和文档
#stopransomware：Bianlian数据勒索组
（2024年11月20日更新）Bianlian集团演员自2022年6月以来一直影响美国多个关键基础设施部门的组织。除了专业服务和房地产开发外，他们还针对澳大利亚关键基础设施部门。该小组通过有效的远程桌面协议（RDP）凭据，使用开源工具和命令行脚本进行发现和凭据收获，并通过文件传输协议（FTP），RCLONE或MEGA删除受害者数据。bianlian然后通过威胁要释放数据，勒索金钱。Bianlian Group最初采用了双重贬义模型，在该模型中，他们在删除数据后对受害者的系统进行了加密；但是，他们主要转移到2023年1月左右的基于渗透的勒索，并在2024年1月左右转移到完全基于脱落的勒索。
英国武装部队和英国有权公民每两年行动一次
此半年发布一次的报告提供了在常设联合总部 (PJHQ) 领导的行动中受伤、生病或死亡的英国武装部队人员和英国有权平民人数的统计信息。这是英国国防部报告自 2006 年 1 月 1 日以来 PJHQ 领导的进一步行动中的伤亡人数的第八次报告，时间序列从 2015 年 1 月 1 日开始，当时阿富汗的战斗行动（Op HERRICK）停止。这是第一次包括 VENTUS 行动和 FIREDRAKE 行动的伤亡人数。要点和趋势自 2006 年 1 月 1 日起，已有 18,058 名英国军事人员在行动中受伤、患病或死亡 1 。最新趋势（2015 年 1 月 1 日至 2024 年 9 月 30 日）：有 2,631 名英国军事人员在行动中受伤、患病或死亡 2
人力资源决策系统中偏见和缓解的全面策略
摘要近年来，机器学习（ML）和人工智能（AI）模型已成为各种业务运营不可或缺的一部分，尤其是在人力资源（HR）系统中。这些模型主要用于在招聘，绩效评估和员工管理中自动化决策过程，从而提高效率和简化任务。然而，这些自动化系统的日益使用引起了人们对偏见的存在的重大关注，这可能导致歧视性实践。这样的偏见可能排除合格的候选人和减少机会，同时还为公司声誉带来了重大风险，并带来潜在的法律和道德后果。本文通过探索与人力资源相关的ML模型中偏见的根本原因并提出缓解措施的最佳实践来解决这些挑战。它在人力资源决策制定的背景下对公平概念和定义进行了彻底的研究，强调了基于所使用的特定模型和数据集选择适当缓解技术的复杂性质。通过对各种缓解策略的经验评估，该研究表明，没有任何一种方法能够完全满足所有公平指标，从而强调了准确性和公平性之间的固有权衡。这些发现为优化这些权衡提供了宝贵的见解，并为实现自动人力资源系统中更公平，公正的结果提供了可行的建议。此外，这项研究强调了进一步研究和讨论以提高ML模型中透明度和公平性的持续需求，从而有助于更公平的人力资源景观。