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AI安全与自动化偏见
个人将自己的个人经历和偏见带入与AI系统的互动。9的研究表明，对自动驾驶汽车和自动驾驶汽车技术的更熟悉和直接经验使个人更有可能支持自动驾驶汽车开发并认为安全使用安全。相反，行为科学研究表明，缺乏技术知识会导致恐惧和拒绝，而对特定技术的熟悉程度只会导致其能力过度自信。10越来越多的“无人驾驶”汽车的情况说明了用户的个人特征和体验如何塑造其相互作用和自动化偏见。此外，正如在照明下对特斯拉的案例研究一样，即使是旨在减轻自动化偏见风险的系统改进，面对一个人的偏见，有效性可能有限。
采用队列设计的 COVID-19 疫苗有效性研究中的偏差
关于 COVID-19 疫苗有效性 (VE) 的观察性研究提供了关键的真实世界数据，为全球公共卫生政策提供了信息。这些研究主要使用预先存在的数据源，对于评估不同人群的 VE 和制定可持续的疫苗接种策略至关重要。队列设计经常用于 VE 研究。在 COVID-19 大流行期间，疫苗接种运动的快速实施引入了受社会人口差异、公共政策、感知风险、健康促进行为和健康状况影响的差异性疫苗接种，可能导致健康用户偏见、健康疫苗接种效果、虚弱偏见、易感性差异耗竭偏见和适应症混杂等偏见。医疗保健系统的巨大负担加剧了数据不准确的风险，导致结果分类错误。此外，大流行期间使用的大量诊断测试也导致了错误分类偏差。急于发表可能进一步影响了这些偏见或导致对其的疏忽，从而影响了研究结果的有效性。研究中的这些偏见因环境、数据来源和分析方法的不同而有很大差异，并且由于数据基础设施不足，在中低收入国家 (LMIC) 环境中可能更为明显。解决和减轻这些偏见对于准确估计 VE、指导公共卫生战略和维持公众对疫苗接种计划的信任至关重要。透明地沟通这些偏见并严格改进未来观察性研究的设计至关重要。
第一个半年一次 (B1)，2024 年 HCPCS 编码周期
根据 42 CFR §414.240 和 §414.114 中的程序，如果适用，最终的 Medicare 耐用医疗设备、假肢、矫形器和用品 (DMEPOS) 福利类别和付款决定如下所示。这些程序遵循 Medicare B 部分下新 DME 的 HCPCS 二级决定和付款决定，这些决定是在根据 2000 年医疗保险、医疗补助和 SCHIP 福利改进和保护法案 (BIPA) (Pub L. 106-554) 第 531(b) 节通过公开会议进行公众咨询后做出的。CMS 从 2005 年开始使用这些公开会议和程序来处理 DME 以外的物品和服务的 HCPCS 二级代码请求。使用 BIPA 531(b) 公开会议流程对新 DMEPOS 物品和服务做出 Medicare 福利类别和付款决定的程序已通过法规颁布。最终规则（86 FR 73860）可在 https://www.federalregister.gov/documents/2021/12/28/2021-27763/medicare-program-durable-medical-equipment-prosthetics-orthotics-and-supplies-dmepos-policy-issues 上找到。
稳定的扩散暴露：从提示到图像的性别偏见
几项研究提高了对图像生成模型中社会偏见的认识，证明了它们对刻板印象和失衡的倾向。本文通过引入评估方案来分析生成过程对稳定扩散图像的影响，从而为这一不断增长的研究促进了这一研究。利用先前工作的见解，我们探讨了一般指标如何不仅影响性别表现，而且还影响生成的界面内的对象和布局的表示。我们的发现包括在对象的描述中存在差异，例如针对特定性别的工具以及整体布局的变化。我们还揭示了Neu-Tral提示往往会产生与女性提示更一致的图像，而不是其女性提示。我们进一步探讨了偏见通过代表性差异及其通过及时图像依赖性在图像中表现出来的位置，并为开发人员和用户提供建议，以减轻图像生成中的潜在偏见。
认知偏见在Mizoram的政治领域-IJRPR
正规教育和基督教进入了米佐拉姆邦，社会生活发生了巨大变化。废除了Zawlbuk，酋长制和各种做法等现有实体。政治意识带来了政治变革，这导致了政党的成立。第一个政党Mizo Conmoners Union，后来更名为Mizo Union，于1946年成立，赢得了Mizoram于1972年的第一次大选。有影响力的公民社会，例如YMA（年轻的Mizo协会），MHIP（Mizo Hmeichhe Insuihkhawm Pawl）等。iii这些公民社会在维护社会的传统和实践方面发挥了警务作用。他们的行动努力确保社区的利益，他们的观点倾向于与保守的原则保持一致。这些机构可以对米佐拉姆人民的政治行为产生深远的影响。
每两年一次的威胁报告
总体而言，威胁行为者和团体继续演变为更有组织、更复杂的行动，利用先进的战术和尖端技术来促进大规模欺诈行动，这些行动可以快速有效地利用已发现的漏洞，正如本报告所述。作为回应，Visa 风险运营中心 (ROC) 是 Visa 的 24x7 团队，负责与客户合作对全球大规模欺诈相关事件进行分类和分析，该中心与受影响的组织协作，对 68% 的事件实施了先发制人的针对性拦截，以减轻欺诈，而不会影响合法交易。从 2024 年 1 月到 6 月，这些对疑似欺诈交易的拦截导致超过 5180 万笔交易被拒，金额达 118 亿美元。
机器学习中的偏见：文学评论
摘要：偏见可以定义为受到人或群体的倾向，从而促进不公平。在计算机科学中，偏见称为算法或人工智能（即AI），可以描述为在计算机系统中展示反复错误的趋势，从而导致“不公平”结果。“外部世界”和算法偏差的偏见是互连的，因为许多类型的算法偏见源自外部因素。在不同领域中识别出的各种不同类型的AI偏见突出了对上述AI偏见类型的分类的必要性，并提供了识别和减轻它们的方法的详细概述。存在的不同类型的算法偏差可以根据偏差的起源分为类别，因为偏见可以在机器学习（即ML）生命周期的不同阶段发生。本手稿是一项文献研究，提供了有关偏见的不同类别的详细调查以及已提出识别和减轻它们的相应方法的详细调查。这项研究不仅提供了可用的算法来识别和减轻偏见，而且还提高了ML工程师的经验知识，以基于其用例对本手稿中介绍的其他方法的相似性来识别偏见。根据这项研究的发现，可以观察到，在鉴定和缓解方面，文献中更好地涵盖了某些类型的AI偏见，而其他AI偏差则需要更多地研究。这项研究工作的总体贡献是为ML工程师以及有兴趣开发，评估和/或使用ML模型感兴趣的每个人都可以利用偏见的识别和缓解偏差的有用指南。
审查医疗保健应用中的数据偏见
摘要在医学人工智能（AI）领域，数据偏见是影响数据收集，处理和模型构建的SEV阶段的主要困难。在此评论研究中，对AI中常见的许多形式的数据偏差进行了彻底检查，传递了与社会经济地位，种族和种族有关的偏见，以及机器学习模型和数据集中的偏见。我们研究了数据偏见如何影响医疗保健的提供，强调它可能会使健康不平等恶化并危害AI驱动的临床工具的准确性。我们解决了减少AI中数据偏差的方法，并关注用于创建合成数据的不同方法。本文探讨了几种缓解算法，例如Smote，Adasyn，Fair-Smote和Bayesboost。优化的贝内斯式算法已被解散。这种方法显示出更准确性，并解决了错误处理机制。
算法招聘中的公平和偏见
雇主在整个招聘管道中采用算法招聘技术。算法公平性尤其适用于该领域，因为其高赌注和结构不平等。不幸的是，这个空间中的大多数工作都提供了部分治疗方法，通常受到两个竞争叙事的约束，乐观地着重于替换有偏见的招聘者决策或悲观地指出歧视的自动化。比目前尚未回答的低技术替代方案，算法的类型，更重要的是，哪种类型的算法招聘对社会的偏见和对社会的好处更大，这损害了可信赖性。这项多学科调查迎合了从业人员和研究人员，并具有平衡且无关紧要的覆盖范围，对系统，偏见，措施，缓解策略，数据集以及算法招聘和公平性的法律方面。我们的工作通过强调当前的机会和局限性来支持对该技术的上下文理解和治理，为将来的工作提供建议，以确保所有利益相关者的共同利益。