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利用主动，道德t
在以前所未有的数字复杂性为标志的时代中，赛景观景观正在以惊人的速度发展，挑战了传统的防御范式。高级持续威胁（APTS）揭示了常规安全措施中的内在漏洞，并强调了迫切需要对连续，适应性和积极主动的策略，这些策略将人类的洞察力与尖端的AI技术无缝整合在一起。本手稿探讨了代理AI和Frontier AI的融合如何通过重新建立网络框架（例如网络杀戮链），增强威胁性智能过程以及将强大的道德治理嵌入在AU的响应系统中。借鉴了现实世界的数据和前瞻性观点，我们研究了实时监控，自动化事件响应以及永久学习在锻造稳定，动态的防御生态系统中的作用。我们的愿景是将技术创新与坚定不移的道德监督协调，以确保促进AI-Drienden的安全解决方案坚持公平，透明和问责制的核心人类价值，同时反对新兴的网络威胁。
AI时代的道德：为什么跨学科思想家是
要释放AI的全部潜力，我们必须将长期的集体安全，道德，公平和责任与公司的盈利能力和国家安全需求调和。我们当前的道德准则不足以实现破坏性技术变革的新时代，并且越来越清楚的是，技术进步与社会对相关安全和道德坑洼的理解之间存在脱节。要弥合这一差距，世界需要训练有素的跨学科思想家，包括哲学家，国际关系学者，政策从业人员，政治科学家，神经科学家，人类学家，社会科学家，AI专家，其他可以将各种学科之间的点联系起来，并询问不回答，如果不回答，重要的一代定义的问题。
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。
Marist关于人工智能的道德声明
在我们培养开明，道德和生产性生活的使命的指导下，马里斯特大学（Marist University）设想了一个未来，即人工智能增强教育，同时维护人类的尊严，个人代理和福祉。AI的整合需要仔细考虑其使用如何与我们的机构价值保持一致，同时承认其对社会结构，文化框架和物质资源的影响。我们确认，负责使用人工智能可以在保持道德标准的同时，可以在我们社区中更公平地访问教育资源和机会。
经济学和道德（F000648）
经济活动在社会中很大程度上占了生活的很大一部分，根据社会的类型，这些活动是通过不同的方式组织的。本课程考虑了与我们社会中经济因素组织方式有关的广泛道德问题。这些问题位于不同层面。个人在他/她在盈利组织中的角色中面临着道德问题；关于公司和其他经济参与者责任的道德问题；最后，关于社会方式，通过政府的道德问题选择规范经济活动并弥补其偶尔的负面影响。为了为任何问题提供良好的答案，必须首先了解道德对我们所需要的肯定。这些问题的讨论将涉及不同形式的积极学生参与。
William F. Doverspike，博士1道德，法律和...
参考书目于2025年2月14日更新了这些参考条目，其中包括可能在课堂中引用的来源。本参考书目的目的是帮助学生在讲义或演示甲板中未包含引用的话找到来源。这些来源的学术价值程度差异很大，从同行评审的科学和专业期刊的出版物到互联网博客文章描述了个人作者的个人经历。作为一般规则，在撰写论文时，学生应仅引用学术资料和同行评审研究。一些参考列表条目用APA（2010）出版手册（第6版）样式，它为打印出版物提供了更多详细信息（例如，出版商的位置），而其他参考列表条目则以APA（2020）出版物手册（第7版）编写。样式，它为数字资源提供了更多详细信息（例如，网站名称）。有时在线期刊类型之间的区别是模棱两可的（例如，新闻通讯托管的博客）。为了帮助读者，使用了长长的统一资源定位器，而不是简短的资源。For most blog posts, magazine articles, and newspaper articles (e.g., blogs, journals, conference proceedings) that have a parent or overarching publication other than the website itself, the style in this bibliography generally follows the style of APA (2020, p. 320, Section 10.1 [Periodicals], Example 16 [Newspaper article] or Example 17 [Blog post]), in which the title of the parent publication or online periodical is italicized.与小组作者或单个作者在网站上的网页上，除网站本身以外，没有其他父母或总体出版物，该样式通常遵循APA中的样式（2020年，第351页，第10.16节[网页和网站] [网页和网站]，示例111 [网站上的网站在网站上与网站作者在网站上]或112个网站[与单个网站上的网站上]或其他作者）。一般而言，一个单独的作品（例如，书籍，报告，网站上的网页）的作品具有斜体，而源头的某些部分是斜体的，因为这是一个更大整体的一部分（例如，书籍分会，期刊，报纸文章，文章，文章）。免责声明：此资源清单本质上是教育性的，而不是旨在提供道德或法律
哈里斯公共政策学院Andre Uhl，芝加哥大学博士UHL@uchicago.edu 2025年春季：Arti的道德与治理 Anjali Adukia-哈里斯公共政策学院
哈里斯公共政策学院安德烈·乌尔（Andre Uhl） 规定。学生将分析区域AI策略，并追踪基础AI原则（例如公平，问责制和透明度）的起源和现实应用。课程的核心是一个互动辩论论坛，在这里，学生将就AI在各种案例研究中负责使用AI的严格讨论，包括有关人权，可持续发展和地缘政治的问题。这种格式要求学生表达，捍卫和批评竞争的观点，同时提高分析精度和修辞敏捷性。通过浏览新兴技术的监管复杂性，本课程是未来决策者，倡导者和行业领导者的培训理由，使他们拥有批判性思维和有说服力的技能，以制定公众利益的技术政策。先决条件本课程欢迎来自所有学术背景的学生。尽管没有正式的先决条件，但参与者应该很乐意积极参与生动的讨论和协作小组项目。本课程将如何工作该课程提供了批判性分析和互动辩论的动态融合。愿意表达观点，进行建设性辩论以及导航多利益相关者对话对于在这种互动学习环境中的成功至关重要。每个会议始于小型讲座，并在指导的读物中进行了指导性讨论，为沉浸式辩论奠定了基础，学生严格检查和挑战通过案例研究对AI治理的各种观点。有望积极参与 - 学生应在上课前完成阅读，参加所有会议，并充分参与讨论和小组练习。所有课程材料，公告和作业提交都将通过画布进行管理。
经过认证的道德黑客V13 Elite
课程的价格包括：官方电子研究材料访问C |的6个月凭证的长度为6个月的实验室。 EH考试，包括在C |的一项重复测试凭证的可能性EH实用C | EH参与者 - 超过3500个黑客工具，519个攻击技术和220个实用练习。您将尝试在真实的练习中进行黑客攻击，并获得额外的经验c | EH Compte-每个月的新挑战
德克萨斯州道德委员会2025年游说者与客户...
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英雄或反派：功利主义与道义学伦理学中AI算法披露的悖论
人工智能（AI）已经渗透到我们日常生活的各个方面，应用程序从推荐系统和自动驾驶汽车到个人家庭助理和教育支持系统（Kaur等，2020）不等。这些AI系统满足了我们许多个人需求，同时也影响了我们社交互动的不同领域。此外，AI技术在几个关键领域都非常有效，从而使它们能够促进亲社会行为并增强社会福利（Efthymiou＆Hildebrand 2023）。首先，可以对AI进行编程，以摆脱通常影响人类判断的偏见，促进更公平，更公平的结果（Lin等，2021）。因此，AI可以有效地分配资源，最大程度地影响影响，而不会影响人类捐助者或组织的个人偏见（Landers＆Behrend，2023年）。此外，AI的持续可用性和可扩展性使其非常适合解决大规模的社会挑战，例如管理灾难反应或在危机期间优化资源分配（Sun等，2020）。通过整合这些功能，不仅是AI