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可解释的人工智能用于人口模型中的偏见识别和缓解
虽然传统的方法和技术为人口分析提供了有用的见解，但文献中强调了人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在人口统计应用中的近期激增，以从数据中提供更深入的见解并预测未来趋势 (Islam 等人，2022 年，Miguel-Hurtado 等人，2016 年，Khare 等人，2017 年，Luo 等人，2015 年，Bozkurt 等人，2020 年，Behravan 等人，2020 年)。尽管人工智能/机器学习的进步为人口统计研究带来了更好的见解和分析，但它也带来了与偏见相关的挑战 (Momigliano 等人，2021 年，Abràmoff 等人，2023 年，Agarwal 等人，2023 年)。人工智能/机器学习模型中的偏见及其在大量应用中的使用仍在继续严格研究。人口统计模型中 AI/ML 的使用率增加可能导致相关偏差呈指数级增长。为此，人口统计研究中 AI/ML 模型的使用还应侧重于从数据收集、数据分析、AI/ML 模型训练等多个角度缓解和识别偏差。对于使用 AI/ML 模型的人口统计研究，因果学习、可解释 AI (XAI) 和 AWS Sagemaker Clarify 工具等解决方案能够提供偏差识别和缓解。XAI 可用于开发和部署能够处理数据和模型中偏差的稳健且值得信赖的模型。
人口过渡，工业政策和中文...
* Michael Dotsey和Wenli Li：费城联邦储备银行研究部（Michael.dotsey@phil.frb.org; wenli.li@phil.frb.org）。fang Yang：达拉斯联邦储备银行研究部（fang.yang@dal.frb.org）。We thank Tao Zha, Xiaodong Zhu, Loren Brandt, Jonathan Heathcote, Mariacristina De Nardi, Marco Bassetto, Todd Schoellman, Lance Lochner, Kei-Mu Yi, Kaiji Chen, Hui He, Kai Zhao, Kian Ong, and other seminar participants at the Minneapolis Fed, Society of Economic Dynamics 2019会议，亚洲计量学会，2019年夏季会议，欧洲计量学会2019夏季会议，加拿大第五届加拿大 - tsinghua pbcsf pbcsf-多伦多中国经济会议，第四届国际货币基金组织中国国际货币基金组织，第四届IMF FRBA中国研讨会，第12乔治华盛顿大学华盛顿大学第12届乔治华盛顿大学年度大会在中国经济发展和美国国际联盟，梅斯特·梅斯特·梅斯特·梅斯特，梅斯特·米斯特·米斯特，梅斯特，consic，cons con。 2023年南方经济协会会议有用的评论。免责声明：本文所表达的观点仅是作者的观点，不一定反映了达拉斯联邦储备银行，费城联邦储备银行或美联储系统的意见。任何错误或遗漏都是作者的责任。
人口与生产力：经济增长的驱动力
社会经济地位较低的群体的生产力增长提供了改善整体经济表现（以 GDP 衡量）的机会，同时也减少了经济不平等。从历史上看，GDP 一直稳步增长，直到负面事件导致经济萎缩。这些增长的不连续性以经济衰退为标志，也可能由战争、流行病或造成粮食不安全的超级火山爆发等外部事件引发。这通常会对人口结构产生影响，导致总体死亡率上升，性别（战争——战斗中男性死亡人数更多）、年龄（流行病——通常对某些年龄组的影响更严重）和种族（种族冲突导致某些人群死亡）的构成发生变化。由此产生的成本可能会拖累增长和需求，并导致利率下降。弱势群体通常是经济衰退最先受到影响的群体。
人口健康广告最佳实践
在过去的几年中，与健康相关的数据使用的立法和法规在广告中急剧扩展，并且很可能在可预见的未来继续发展。联邦贸易委员会（“ FTC”或“委员会”）于2021年发表了有关健康数据泄露通知规则（HBNR）的政策声明，此后已提出对HBNR的正式更新。2委员会最近还提出了有关针对FLO，3 GoodRX，4和BetterHelp的敏感健康信息的执法行动。5一起，这些动作表明了FTC的意图是调节广泛的与健康相关信息。此外，加利福尼亚州6，科罗拉多州6，康涅狄格州6，8号，9印第安纳州，10爱荷华州，11，蒙大拿州，第12号，俄勒冈州，13田纳西州，13田纳西州，14 14，犹他州，16犹他州，16弗吉尼亚州，17和华盛顿，18，18岁，18个未直接揭示了对消费者的健康信息的新限制，但没有直接的信息，给定的健康状况或诊断。19的确，国家监管机构甚至明确地认识到有关消费者健康状况的推论也可能构成敏感数据，这需要消费者选择加入来处理。20然而，这些州法律在其适用于健康的敏感数据的定义和范围上有很大差异，因此，成员应咨询律师，以确定这些最佳实践是否适用于任何给定的司法管辖区。
数字化，能源强度和人口红利对越南经济可持续性目标的影响（亚洲发展评论，第40卷，第2卷）
本研究研究了数字经济，能源效率和人口转变如何帮助越南实现更可持续的经济发展。尚未对数字化，人口股息，能量强度和长期经济发展之间的因果关系进行彻底研究。因此，本文旨在使用相对新颖的量词回归和不同分位数中的格兰杰因果关系方法来研究越南中这些指标之间的不对称关系，该指标被认为是新兴的经济。经验发现表明，即使所选指标的各个分位数之间存在微小的差异，越南数字创新，能量强度，人口变化和经济增长之间的不对称相互作用主要是积极的。此外，分数分析中格兰格因果关系的结果发现，在样本期间，数字化，人口统计学股息与经济增长之间存在双向关联，而单向因果关系从能量强度到经济增长。
2022人口统计和健康调查摘要报告
肯尼亚国家统计局（KNBS）与卫生部（MOH）和其他利益相关者合作实施了2022年肯尼亚人口统计调查（2022 KDHS）。由肯尼亚政府，美国国际发展机构（USAID），Bill＆Melinda Gates基金会，世界银行，联合国儿童基金会（联合国儿童基金会），联合国人口基金（UNFPA），Nutrition International，International International，世界粮食计划（WFP），联合国妇女（Em em em emality（Em em em em emallity for em em emallity of em empoly））提供了该调查的资金。卫生访问计划和艾滋病毒/艾滋病联合联合国计划（UNAIDS）。联合国居民协调办公室保证了支持2022 KDHS的联合国机构的协调。ICF通过DHS计划提供了技术援助，DHS计划是一项由美国国际开发署资助的项目，在全球国家实施人口和健康调查方面提供了支持和技术援助。