人工智力现在存在于我们日常生活的许多领域中。它有望领导新的和有效的业务模型,以在私营和公共部门中有效和以用户为中心的服务。在深度学习,(深度)增强学习和神经进化技术方面的AI进步可以为人工通用智能(AGI)铺平道路。但是,AI的开发和使用也带来了挑战。数据语料库中普遍存在用于训练AI和机器学习系统的固有偏见归因于大多数这些挑战。此外,多个实例强调了在基于动力的决策中需要隐私,公平性和透明度的必要性。本书系列将为研究人员,领导者,决策者和决策者提供一条途径,以分享AI最前沿的研究和见解,包括其在道德,可解释的,可解释的,隐私的,可信赖的,可信赖的和可持续的方式中的使用。
摘要 — 智慧城市技术已经能够比以前更细致地追踪城市居民。通过人工智能实现的数据收集和分析的增加,带来了隐私、安全和其他伦理问题。本系统综述收集并整理了智慧城市周围的知识体系。作者使用关键词搜索了 5 个数据库中的 34 篇重点学术出版物,这些出版物的日期为 2014 年至 2022 年之间。这项研究表明,文章通常侧重于隐私、安全和公平的伦理问题、特定技术基础评论或框架和指导对话。本文有助于组织跨学科主题,并将智慧城市伦理方面的知识体系收集起来,形成一个供实践者、研究人员和利益相关者使用的单一、全面的资源。
当今AI伦理最前沿的问题 - 不公正,歧视和报复 - 是边缘化社区数十年来一直在战斗的战斗。它只花了我们数百万美元,并引起了我们的可爱技术的巨大公共利益。算法表现并进一步加剧了我们社会的结构不平等。我们终于开始看到“偏见”(算法或其他方式)的真实含义:从根本上是人类的问题。
罗氏认识到 AI 在生命科学研究和医疗保健领域的潜力,并专注于开发一系列与 AI 相关的解决方案,以部署在医疗环境中(例如支持 AI 的诊断应用程序),用于开发药品(即优化和加速研发),用于不同的科学决策领域,以及合规地实现患者和客户体验的商业应用。目前,AI 没有统一的定义。经合组织将 AI 系统定义为“一种基于机器的系统,出于明确或隐含的目标,从收到的输入中推断如何生成输出,例如预测、内容、建议或决策,这些输出 [可以] 影响物理或虚拟环境。不同的 AI 系统在部署后的自主性和适应性水平上有所不同。”(更多)
此外,并非所有对AI透明度的担忧都是如此之高。有些担忧也更加脚踏实地。认为AI威胁要加剧当前歧视的人。担心,不透明的AI产生了促进种族主义,性别歧视和其他形式歧视的新方法,以及隐藏这种歧视的新方法。人类将继续以可预测的方式成为种族主义。这将部分归因于不透明的过程,这些过程指导了人类如何做出决定。,但是AI将创造新的种族主义方式。,它将创造新的方式来掩盖种族主义。这将是由于指导AI做出决定的不透明过程。AI可能与人类一样透明,理由是作出决定的原因。,但它的不透明性隐藏了支持和维持人类不透明度不存在的偏见的新方法。解决不透明人工智能中种族偏见的担忧,ZKMG(2019年,第673页)说:
摘要 — 为了在这个日益脆弱的世界中保护共同的文化遗产、个人自由和法治,民主国家必须能够在必要时“以机器速度”保卫自己。因此,人工智能在国防中的使用包括负责任的武器交战以及后勤、预测性维护、情报、监视或侦察等军事用例。这就提出了一个永恒的问题:如何根据公认的事实做出正确的决定?为了找到答案,负责任的可控性需要转化为系统工程的三个任务:(1)以人类在心理和情感上能够掌握每种情况的方式设计人工智能自动化。(2)确定技术设计原则,以促进人工智能在国防中的负责任使用。(3) 保证人类决策者始终拥有充分的信息、决策和行动选择优势。这里为防空提出的道德人工智能演示器 (E-AID) 正在铺平道路,让士兵尽可能真实地体验人工智能在瞄准周期中的使用以及相关的压力方面。
● 文章/视频:人工智能如何推荐视频 [ 链接 ] ● 视频:人工智能、社交媒体和选举 [ 链接 ] ● 视频:人工智能和社交媒体营销 [ 链接 ] ● 文章:人工智能在社交媒体中的利弊 [ 链接 ] ● 文章:视频游戏人工智能的社会和哲学影响 [ 链接 ]
1 National Public Radio, “A Look At How The Revolving Door Spins From FDA To Industry,” September 28, 2016, https://www.npr.org/sections/health-shots/2016/09/28/495694559/a-look-at-how-the-revolving-door-spins-from-fda- to-industry; BMJ,“旋转门:董事会会员,对冲基金和负责调节行业的FDA负责人”,彼得·多什(Peter Doshi),2024年5月8日,https://wwwww.bmj.com/content/385/385/bmj.q975。2参见,例如,美国办公室Senator Elizabeth Warren, In Response to Senator Warren, FDA Commissioner Nominee Dr. Robert Califf Makes Strongest Ethics Commitments of Any Senior Biden Administration Official, January 31, 2022, Press Release, https://www.warren.senate.gov/newsroom/press-releases/-in-response-to-senator-warren-fda-专员提名人 - 罗伯特 - 阿里伯特·马克斯·马克斯 - 斯特朗斯特 - 伦理学 - 官员官员。
2024 年 4 月由 FSMB 众议院通过 执行摘要 人工智能 (AI) 具有巨大潜力,可帮助医疗保健提供者进行诊断、治疗选择、临床记录和其他任务,以提高质量、可及性和效率。但是,如果没有适当的“护栏”和理解,这些技术就会带来风险,这可能会影响临床实践中的考虑因素以及州医疗委员会的监管流程。通过采取以道德原则为基础的主动和标准化治理方法,州医疗委员会可以促进各种形式的人工智能的安全有效整合,同时优先考虑患者的健康。本报告总结了专家意见和程序,以制定 FSMB 道德和专业委员会的指导方针,以帮助医生和州医疗委员会引导负责任和合乎道德的人工智能融入,重点是 (1) 教育、(2) 强调人类责任、(3) 确保知情同意和数据隐私、(4) 主动解决责任和义务问题、(5) 与专家合作以及 (6) 将人工智能治理锚定在道德原则上。必须持续监控和改进使用人工智能的临床系统和流程。这不应在真空中进行,而应成为医生、卫生系统、数据科学家和监管机构(包括州医疗委员会)之间协作的重点。通过深思熟虑地应对人工智能在医疗保健领域带来的机遇和挑战,州医疗委员会可以促进人工智能的安全、有效和合乎道德的使用,将其作为一种工具来增强(但通常不会取代)医疗实践中人类的判断力和责任感。在履行其使命以确保患者从人工智能的应用中受益而不是受到伤害的过程中,州医疗委员会必须避免过度监管和监管过度,避免试图监管不属于其职权范围的领域。通过集中精力关注持照人使用人工智能的现状和未来,州医疗委员会可以保持监管效率,实现跨辖区在临床实践中对人工智能监管的一致性,帮助确保人工智能的益处,并在维护专业标准的同时积极保护患者。
