XiaoMi-AI文件搜索系统
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性别行动计划（GAP）
Acronyms PDO Project Development Objective UBR Unified Beneficiary Registry PWD Persons with Disabilities MIS Management Information Systems MOU Memorandum of Understanding NSER National Socio-Economic Registry API Application Programming Interface MCSP Mother-Child Support Program PLW Pregnant Lactating Women PSP Payment Service Provider TID Transactional ID MNE Monitoring and Evaluation GRM Grievance Redressal Mechanism OR Operational Review KAP Knowledge, Attitudes and实践SBCC社会行为变化沟通HF健康机构IR中级结果MNCH母亲新生儿儿童健康IMIS综合管理信息系统PDHS巴基斯坦人口统计健康调查SINDH
新一代人工智能的性别差距
生成人工智能 (gen AI) 有望提高生产力。但如果不同人口群体采用不均等，其激增可能会加剧薪酬和就业机会的差距，从而导致更大的不平等。为了调查 gen AI 的使用及其驱动因素，我们借鉴了消费者期望调查中对美国家庭户主的代表性调查。我们发现存在显著的“gen AI 性别差距”：虽然 50% 的男性已经使用 gen AI，但只有 37% 的女性使用。人口特征只能解释这一差距的一小部分，而受访者对 gen AI 的自我评估知识成为最重要的因素，解释了四分之三的差距。使用新一代人工智能工具时，隐私问题和信任方面的性别差异，以及感知到的经济风险和收益，是造成这一结果的原因。最后，我们讨论了促进公平采用新一代人工智能的政策影响。
差额保险 - 2021 年福利
提交索赔表时，您还需要提供相关专科医生账户、医院账户和医疗援助声明的副本，以显示账户处理和短缺情况。请注意，只有在收到所有文件后，索赔才会得到处理。从您住院的第一天起，您有 6 个月的时间提交索赔和相关文件。6 个月期限过后首次收到的任何索赔将不予受理。
2015 年排放差距报告
Maria Belenky（气候顾问）、Duncan Brack（皇家国际事务研究所）、Pieter Boot（荷兰环境评估机构 PBL）、Michael Bucki（欧盟委员会）、Katherine Calvin（太平洋西北国家实验室）、Tim Christophersen（联合国环境规划署）、Leon Clarke（太平洋西北国家实验室）、Michel Colombier（可持续发展和国际关系 - IDDRI）、Laura Cozzi（国际能源署）、Joe Cranston Turner（伦敦政治经济学院）、Rob Dellink（经济合作与发展组织）、Harald Diaz-Bone（独立顾问）、Steffen Dockweiler（丹麦能源署）、Thomas Enters（联合国环境规划署）、Thomas Hale（牛津大学）、Richard Houghton（伍兹霍尔研究中心）、Inkar Kadyrzhanova（联合国气候变化框架公约）、Johan Kieft（联合国 REDD+ 印度尼西亚协调办公室 - UNORCID）、Ariane Labat（欧盟委员会）、Axel Michaelowa（观点）、Perry Miles（欧盟委员会）、Peter Minang（世界农林业中心 - ICRAF）、Helen Mountford（新气候经济）、Dirk Nemitz（联合国气候变化框架公约）、Ian Ponce（联合国气候变化框架公约）、Mark Roelfsema（PBL 荷兰环境评估机构）、James Rydge（新气候经济）、Katja Schumacher（德国应用生态研究所）、Rajendra Shende（环境技术、教育、研究和恢复 - TERRE 政策中心）、Anne Siemons（德国应用生态研究所）、阿姆斯特丹自由大学）、Erin Sills（北卡罗来纳州立大学）、Thomas Spencer（可持续发展和国际关系 - IDDRI）、Jaime Webbe（联合国环境规划署）、Oscar Widerberg（环境研究所 (IVM)）、Michael Wolosin（气候顾问）、赵秀生（清华大学）
税收差距 - 反贫困战争
• 在英国税法中引入适当的反避税规则。 • 为跨国公司引入国别报告制度。 • 改革小企业税收制度，防止避税和打击逃税。 • 对英国公司实施适当的监管，确保它们提交账目和纳税申报表并缴纳应缴税款。 • 最后，也是最重要的一点，撤销对英国税务海关总署和英国公司注册处员工的裁减，在这两个机构招聘更多员工，以确保英国税务海关总署能够征收国家急需的税款。
弥合人工智能问责差距
随着人工智能 (AI) 开发工具和互联网数据集的普及，企业、非营利组织和政府正在以前所未有的速度部署人工智能系统，通常是大规模生产系统，影响数百万甚至数十亿用户 [1]。然而，在这种广泛部署的过程中，人们对这些自动化系统对所有用户的有效性产生了合理的担忧，尤其是对那些倾向于复制、强化或放大现有有害社会偏见的系统提出了批评 [8, 37, 62]。外部审计旨在从系统外部识别这些风险，并作为这些部署模型的问责措施。然而，这种审计往往是在模型部署之后进行的，此时系统已经对用户产生了负面影响 [26, 51]。
人工智能、公平和知识产权差距
人工智能 (AI) 帮助确定疫苗接种者、优先安排急诊室入院以及确定个人雇用，但有时这样做并不公平。随着我们走出疫情，技术进步和效率需求继续推动包括知识产权 (IP) 法在内的所有法律领域将更多人工智能纳入法律实践。当人工智能在知识产权体系中促进经济和社会正义时，这可能是件好事。然而，人工智能可能会加剧不公平现象，因为有偏见的开发人员会使用有偏见的输入创建有偏见的算法或依赖有偏见的代理。本文认为，如果社会正义原则（如获取、包容和赋权）能够从两者的结合中产生，那么政策制定者需要采取深思熟虑和协调一致的方法将人工智能嫁接到知识产权法和实践中。它探讨了在知识产权背景下获得人工智能正义是什么样子，并重点关注知识产权法阻碍公平的人工智能相关结果的两个领域。第一个领域涉及民权问题，这些问题源于商业秘密阻碍获取和转移有偏见的算法或数据的责任。第二个问题涉及专利和版权法偏见，这些偏见延续了人工智能增强流程中的历史不平等。本文还讨论了公平设计应该如何进行，并提供了实施公平审计以减轻偏见的路线图。最后，它简要介绍了人工智能如何协助裁定公平的知识产权法原则，这也测试了有界人工智能流程可以做什么的外部极限。
