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卡伦·加洛（Karen Gallo）标题：有关的公民组织或代理...
其次，新生儿对环境有害，因为它们直接应用于植物周围的土壤，以便随着它们的生长而吸收。实际上只有约3.5％的农药被植物吸收，其余的杀虫剂被土壤吸收。美国地质调查局的一项研究发现，全国各地有一半以上的溪流中的新污染。neonics会影响神经系统，并被发现会损害产前暴露的儿童的大脑和心脏发育。疾病控制与预防中心（CDC）进行的一项研究发现了50％的人口，儿童浓度最高。这确实令人震惊。我们必须找到更好的方法。
评论CRISPR的生物伦理问题：基因组编辑技术Ashima Bhan，Satish Sasikumar，Arvind Goja，Rajendra TK Genetics和Molecu
评论CRISPR的生物伦理问题：一种基因组编辑技术Ashima Bhan，Satish Sasikumar，Arvind Goja，Rajendra TK Genetics and Molecular Biologary Lim，D。Y. Patil Biotechnologicy and BiioInformatics D. Y. Patil Vidyapeeth博士，D。通讯作者：Ashima Bhan。电子邮件 - ashimabhan@gmail.com摘要生物技术领域的最新和重大科学成就是CRISPR的发现（聚集了定期散布的短篇小说重复序列）。crispr已成为最现代，最受欢迎的工具之一，这主要是由于其低成本和效率，可用于编辑基因组。因此，这项技术几乎是生物医学和农业科学的每个维度的关键，并且在治疗病毒感染，血友病，癌症和遗传遗传异常方面具有潜在的应用。但是，当这种用于编辑基因的技术不公平地用于改善生物学特征时，道德问题可能会出现，这仅仅是出于美学的目的或比人群中其他人的优势。这不仅会导致社会歧视和动荡，而且有可能改变生物的进化进化。在这方面，应制定对CRISPR技术，风险评估，政策和程序的监管实施，以防止严重滥用这项技术。关键词：生物伦理学，生物技术，CRISPR，进化，优生学，基因编辑
EUTAIC | 业界对《人工智能法案》实施的担忧
虽然我们总体上支持多方利益相关者的方法，使行业能够参与起草过程，但《人工智能法案》次级立法（例如指南和通用人工智能 (GPAI) 行为准则）的审议速度过快，限制了利益相关者提供有意义意见的能力。这种方法不成比例地使大型、资源丰富的公司受益，而将较小的欧洲创新者排除在外。欧洲公司必须有机会参与直接影响其投资和创新能力的标准制定过程。鉴于这些准则和指南草案的技术性和详细性，利益相关者需要合理且相称的时间来做出回应。例如，我们建议将 GPAI 行为准则 V2 的反馈截止日期延长至 2025 年 1 月下旬。此外，根据需要更新每轮磋商的暂定时间表将有助于企业有效地分配资源。最后，我们鼓励委员会进一步加强人工智能办公室，提高其有效管理这些流程的能力。
阿尔图斯空军基地公共卫生关注声明 2022 年 6 月 14 日
2022 年 6 月 14 日 — 主题：阿尔特斯空军基地及其周边再次发生令人担忧的公共卫生事件。1.2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 在... 中的持续存在
国家安全问题对人工智能和平民关键基础设施
简介我是Magine，您是美国水电坝的值班经理，该水力发电为美国消费者提供能源。主控制室中的一个监视器记录了故障，随后的错误消息表明，关键设备的运行接近其最大阈值，这可能会导致灾难性的控制损失并导致破坏性故障。控制室监视器上的更多错误读数可能会读取，但是您已经排练的应急培训事件不会解决这些类型的问题。您确定无法解决问题。应急响应方案之一是联系网络安全团队以评估问题。网络安全团队在网络监控和控制电厂系统上进行了诊断测试。在到达网络安全团队所需的时间里，对电厂系统进行数字扫描，并在控制室中向您报告，发生了灾难性的事件。司法部调查后来确定具有业余网络技能的非国家演员使用AI开发了恶意软件，这导致了
2020 年 2 月 16 日 致相关人士： 我写信给……
2020 年 2 月 16 日 致相关人员： 我以一个敬爱上帝的母亲的身份给您写这封信，我有一个 10 岁的儿子，2010 年因接种 MMR 疫苗而受伤。我也以一个虔诚的女性的身份给您写信。我非常担心上周被否决的法案 (HB5044)，该法案将终止疫苗的宗教豁免并收紧现有的医疗豁免。如果该法案获得通过，将对我们家庭产生负面影响。伟大的美国人为之奋斗保护的宗教自由将不复存在。我们将被迫在宗教信仰和儿子的教育和福利之间做出选择。首先，我想告诉你们关于我儿子的事以及他的经历。我的儿子雅各布出生于 2009 年，我们搬到康涅狄格州后不久。他所有的健康检查和疫苗接种都按计划进行。雅各布是一个非常聪明快乐的宝宝，他按时达到了每一个里程碑，包括说话。我们去医生办公室进行健康检查并接种 MMR 疫苗的那天和其他日子一样。儿科医生和我谈到了 Jacob 的成长里程碑，并讨论了他全天都在说话并且每天都在学习新单词。我当时并不知道，那天之后，我还要过很长时间才能再次听到我的小男孩说话。我甚至要过好几年才能再次听到他叫我妈妈。那天晚上，Jacob 开始发烧。我并不太担心，因为接种疫苗后发烧是很正常的。但这次他的体温真的很高，四天来他的体温一直超过 104 度。他不会说话。他不会表达他想要的任何东西。他开始发出很大的咕哝声，听起来像是在清嗓子。我以为一旦退烧并开始感觉好些，他就会没事的。烧终于退了，但他仍然不说话，我快乐的小男孩变成了一个非常焦躁的幼儿。突然间，他变得非常具有破坏性……猛击、扯扯东西，而且不停地旋转。不停地旋转。（我后来才知道，这是疫苗引发的感觉处理障碍的症状。）他变得对声音过度敏感，缺乏自我调节的能力。（他后来会去接受职业治疗和咨询，以解决这些问题。）然后他开始倒退。除了说话，他不再坐着把东西放进盒子里，而他曾经很喜欢这样做。堆叠和分类已成为过去，取而代之的是，一个 6 个多月大的孩子还不能翻书。前一周，我还是一个正常、健康、茁壮成长的孩子的妈妈，而后一周，我又变成了一个有特殊需要的孩子的妈妈。我们和他的儿科医生进行了多次交流，他们为我们安排了 Birth-2-3 治疗方案，因为他们“从不喜欢看到孩子倒退”，而他的倒退速度很快。他被诊断患有语言发育迟缓，并在 18 个月大时开始接受服务。最终，他的语言能力下降速度减缓，但考虑到他留下的所有行为和学习问题，Birth-2-3 很难与 Jacob 合作。我们的生活发生了翻天覆地的变化，Jacob 的生活充满了预约和不同形式的治疗。当他 3 岁时，该上学前班了。Birth-2-3 帮助他过渡到特殊教育学前班。语言、学习和行为对他来说仍然是一个极大的挑战。后来，他被诊断出患有语音处理障碍（与语言困难有关）、学校相关焦虑、低自尊、行为失调以及学业和人际交往困难。（他的医生甚至怀疑这是神经源性膀胱，膀胱输尿管反流是由 DTaP 疫苗引起的。他接受过许多关于膀胱的研究，包括尿动力学研究、排尿性膀胱尿道造影、超声检查等。他
UTM 监管对机器学习和人工智能的担忧
摘要 — 人工智能 (AI) 和机器学习将对无人机的应用和通用交通管理 (UTM) 的整合产生重大影响，这些整合涉及城市环境中低空空域的无人操作。人工智能将需要高水平的自动化，并作为无人驾驶和载人航空整合的推动者，人工智能最终将使大量无人机在同一空域的安全运行成为可能，更具体地说是检测和规避能力。在为 UAS（无人机系统）运营商提供服务时，获得 U 空间服务提供商 (USSP) 认证的组织将大量开发和使用人工智能。UAS 运营商使用的设备在某种程度上已经受益于人工智能，但自动化水平目前受到法规的限制。必须有一个法律框架，因为人工智能不仅会对现有法律产生重大影响，而且还将确保一个有利于公民和企业在人工智能方面的安全和基本权利的框架。欧盟根据《欧洲联盟运作条约》（TFEU）第 114 条的许可，公布了一项拟议法律，即《人工智能法》。
引用（APA）：Ehrari，H.，Ulrich，F。，＆Andersen，H。B.（2020）。信息技术接受的关注和权衡：TH
在本文中，我们提出了一种新的动机模型，通过将自决理论（SDT）与统一的技术接受和使用理论（UTAUT）融合在一起。使用探索性方法，我们研究了人类动机决定因素如何影响技术接受的安全与隐私之间的权衡。我们将斯堪的纳维亚医疗保健环境作为我们的经验开始，并探讨了丹麦老年人如何看待基于传感器的电子卫生监测器技术来监视其健康状况。丹麦市政当局已开始使用这些技术来识别预警信号，从而通过使人们更加自力更生和减少不必要的住院来提高护理和生活质量。但是，在实施这些技术时，需要考虑有关隐私与安全的道德问题。在监视了21名受访者（平均年龄：85）之后，在九周内独立生活在家中，我们就他们对隐私和安全的担忧进行了采访。我们发现，如果受访者尊重自主权和个人诚信，以及基于传感器的监控的好处超过与健康相关的威胁，则受访者愿意妥协其隐私。我们使用这些发现和理论的开始来创建一种新颖的模型，该模型在使用UTAUT时考虑了人类的动力。
基于区块链的碳信用生态系统
2科学技术学院，Qaminis 3高级科学与技术研究院，Alqarayt摘要：人工智能（AI）和机器学习（ML）的迅速采用已经创造了对高质量标记数据的前所未有的需求。大规模数据标记是AI系统开发的关键组成部分，通常涉及来自不同人群的大量数据集，并使用自动化过程和人工劳动的结合进行了注释。但是，与这些实践相关的道德挑战引起了极大的关注。本文探讨了大规模数据标签和用法中的关键道德问题，重点关注四个关键领域：偏见，隐私，劳动实践和透明度。偏见是由注释者的固有主观性和许多数据集的不代表性产生的，这加剧了AI应用程序中不公平或歧视性结果的风险。侵犯隐私性侵犯敏感信息未经适当同意而使用，通常会挑战匿名技术的有效性。此外，对数据注释的众包劳动力的依赖引起了人们对工人剥削，低补偿和标记敏感或明确内容的心理损失的担忧。最后，数据收集和标签过程中缺乏透明度和问责制破坏了公共信任和道德标准。通过对现有实践的全面审查，本文重点介绍了现实世界中的案例研究和争议，包括偏见的数据集和侵犯隐私行为。当前的技术和政策驱动的解决方案（例如隐私的技术，劳动力改革和缓解偏见的算法）都经过了严格的研究。最后，本文讨论了按大规模实施这些解决方案并确定未来研究方向的挑战。通过解决这些问题，这项工作旨在在AI数据管理的生命周期中促进更公平，透明和道德实践。关键字：伦理AI，数据标记，机器学习中的偏见，AI隐私，众包数据注释，数据透明度，算法公平，负责任的AI实践，联邦学习，差异性学习，数据伦理，数据伦理，注释者，注释者，注释者单位，AI政，数据隐私法规，数据隐私规定，可持续的AI开发。