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。
生成人工智能(Genai)的出现和日益普及有可能改变法医精神病学和刑事司法的AI应用,传统上依赖于歧视性的AI算法。生成的AI模型标志着从以前流行的范式中通过生成看似新的现实数据并分析和集成了来自不同数据格式的大量非结构化内容的能力的显着转变。这种潜力不仅仅是重塑常规做法,例如风险评估,诊断支持以及治疗和康复计划,还可以在以前未经置换的领域(例如培训和教育)中创造新的机会。本文研究了生成人工智能对法医精神病学和刑事司法中AI应用的变革性影响。首先,它引入了生成AI及其普遍模型。之后,它回顾了法医精神病学中歧视性AI的当前应用。随后,它对生成AI的潜力进行了彻底的探索,可以通过多模式生成模型,数据生成和数据增强来改变既定的实践并引入新颖的应用。最后,它提供了与部署生成AI模型相关的道德和法律问题的全面概述,重点是他们对个人的影响以及其更广泛的社会影响。总而言之,本文旨在为在法医背景下生成AI应用的动态挑战的持续论述做出贡献,突出了潜在的机会,风险和挑战。它提倡跨学科的合作,并强调对生成AI模型进行彻底,负责任的评估的必要性,然后在广泛采用的决策中常规地做出了实质性的改变后果。
3月18日至19日,一群专家在Eelisa AI伦理和法律讲习班举行的布达佩斯。在四个小组讨论中,他们将研究该主题中可能的研究方向,以及监管的含义,尤其是对版权事项和欧盟AI法案的含义。该事件还将采用未来的预测方法和纪录片筛选。
马里兰州克朗斯维尔:今天,马里兰州信息技术部 (DoIT) 和马里兰州人工智能分部宣布,他们已向马里兰州议会提交了人工智能支持战略和人工智能研究路线图(AI 路线图)。该路线图列出了该州将实施的 5 部分战略,以加快在全州安全实施人工智能和机器学习技术。它还概述了该州将在 12 个关键领域开展的具体研究,包括促进经济发展、提高州劳动力的生产率以及为当地学校系统制定政策。“生成人工智能正以前所未有的速度发展,可能影响马里兰州人民生活的几乎每个方面,”DoIT 部长兼人工智能分部主席 Katie Savage 表示。“人工智能路线图为马里兰州在 2025 年的发展规划了路线图,帮助其加快人工智能采用的步伐,同时考虑到马里兰州独特的资产、机遇和风险。我们准备以切实可行的方式采用这项技术,使我们的国家更加安全、更具竞争力、更高效。”
该课程的目的和大学的目的更广泛 - 是帮助您发展批判性思维技能,自行思考的能力。当我们进入人工智能时代(如果是我们正在做的话)时,为自己思考并清楚地表达您的想法的能力将比以往任何时候都变得更加重要。在您的学术写作中,您正在与其他人类就主要想法进行对话。我敦促您以自己的想法和自己的声音进行这种对话。写作过程虽然困难且耗时,但可以帮助您完善和澄清想法。本课程为您提供了练习和发展这些基本的批判性思维技能的机会。,如果您依靠聊天机器人来生成想法并为您写论文,则不会从中受益。
1.将精力集中在研究和创新界、成员国和私营部门,以及那些在欧洲人工智能战略中应该优先考虑的领域。2.在主要贸易伙伴的政策与欧盟管理人工智能开发和使用的政策之间建立一致性。3.分析当前生态系统中理论框架和构建可信人工智能系统的方法之间的差距,以创建更具可操作性的指导,帮助组织在实践中实施这些原则。4.注重协调和政策协调,特别是在两个领域:增加对人工智能初创企业的融资以及发展技能和调整当前的培训计划。5.利用联邦学习、差异隐私、联邦分析和同态加密等技术进步,重点关注促进数据私密和安全共享的机制。6.创建现有人工智能研究卓越中心网络,以加强研究和创新社区,重点是开展考虑到各种价值观/道德观的高质量学术工作。7.促进知识转移,为中小企业发展人工智能专业知识,并通过数字创新中心支持中小企业与其他利益相关者之间的伙伴关系。8.在有关人工智能系统不透明度的讨论中添加细微差别,以便对这些系统的治理方式以及在哪个地方需要何种程度的可解释性和透明度采取循序渐进的方法。9.为个人创建一个对人工智能系统的决定或输出提出上诉的流程,例如“谈判权”,这类似于《通用数据保护条例》(GDPR)中详述的“反对权”。10.实施新规则并加强现有法规,以更好地解决有关人工智能系统的担忧。11.禁止使用面部识别技术,这可以大大降低歧视性结果和侵犯基本权利的风险。12.对所有人工智能系统(例如低风险、中风险和高风险应用程序)都应遵守类似的标准和强制性要求。13.确保如果使用生物特征识别系统,它们能够实现实施的目的,同时也是完成任务的最佳方式。14.15.对不被视为高风险的系统实施自愿标签系统,并应通过强有力的经济激励措施进一步支持该系统。任命了解人工智能系统并能够与各种利益相关者有效沟通任何潜在风险的个人参与人工监督过程,以便他们采取适当的行动。
研究人员是否知道道德考虑因素以及何时将其应用于研究?本文使用二级数据源来描述数据编辑学科和原则的各个方面,并以道德考虑在定性和定量研究方法中研究研究中的编辑数据。通过过去的研究,研究的道德亚结构包含三个层面的维度:哲学,实践和反思性。数据编辑过程探索和审查数据,以确保一致性,错误和异常值和纠正错误,以提高收集到的数据的质量,准确性和充分性,从而使其更适合于收集数据的目的,例如检测到数据持续数字的字段数量和误差。数据编辑过程基于逻辑,常识和遵守书面程序或编辑指南,针对院士,政策制定者和研究人员的未来研究人员。
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。