Pradeep Sharma, PC Tewari 一种基于古老模型的可持续发展方法,同时通过数字化整合供应链管理 Arun Gautam, Thaya Madhavi 评估财务绩效:对印度选定制药公司的比率分析 Boudhayan Ganguly, Tirthankar Nag, Dibyajyoti Guha P2P 产消者网络:电力交易模型 Md. Fahimur Rahman Shuvo, Faiza Farheen Haque, KM Ariful Kabir 模拟疫苗接种、检测和治疗的综合效应对流行病动态的影响 Moawiah Alnsour, Zakaria Al-Omari, Taiseer Rawashdeh, Ayat oudat 塑造明天的社区需要通过投资可持续基础设施在今天做出正确的决策:国际评论 Lyazzat Makhmudova, Marat Moldakhmetov, Ainur Mussina, Ersin Kurmangazy、Galymzhan Kambarbekov、Adilet Zharylkassyn、Madina Zhulkainarova 平原河流水压力研究:气候和人类影响 Muhammad Zainuddin Lubis、Husnul Kausarian、Batara、Andrean VH Simanjuntak、Yosi Handayani 通过卫星观测 2021-2023 年印度尼西亚海域海面高度年变化Husnul Kausarian、Josaphat Tetuko Sri Sumantyo、Batara、Adi Suryadi、Thio Pangestu SAR 哨兵数据分析:金宝河流域的水文动态和降雨模式(2018-2023) Azamat Madibekov、Laura Ismukhanova、Askhat Zhadi、Botakoz Sultanbekova、Serik Zhumatayev、Aisha Madibekova 评估湖泊水生生态系统污染程度调查Markakol 与移动形式的铜和锌 Tilepbergen Ryspekov、Aizhanat Kustabayeva、Anastasia Gubaidullina、Lyazzat Makhmudova 配对地面和卫星观测,用于遥感哈萨克斯坦东南部的盐渍土
1. 因在理学学士考试中取得最高分而荣获 Aurobindo Guha 生命科学基金(金牌)(2003 年) 2. 因在新加坡新一代测序大会亚洲站(2012 年)受邀演讲而荣获 DST 奖 3. 最佳海报奖,海报题目为:“印度孙德尔本斯陆地红树林 Nypa fruticans Wurmb 根际宏基因组数据集”,于 2020 年 2 月 8 日在加尔各答 Jadavpur 大学举行的全国水资源保护与收集研讨会上发表:重点关注生物多样性问题与管理。 4. 作为资深作者,因海报“深入了解印度孙德尔班斯红树林 Excoecaria agalollocha 根际宏基因组分析”于 2021 年 4 月 8 日至 10 日在 APBGE 上获得最佳海报奖。 5. 在 2022 年 5 月 18 日在加尔各答 VJRC 举行的微生物学最新趋势一日国际研讨会上,因海报“评估热带气旋对印度孙德尔班斯土壤微生物组的影响”获得最佳海报奖 6. 被选为牛顿巴巴研究人员链接研讨会的早期职业研究员并参加,研讨会主题为“建设印度孙德尔班斯脆弱红树林的生态恢复力:气候变化时代生物多样性和生态系统服务的可持续和公平管理”,由印度 WBSU 和英国纽卡斯尔大学联合组织,由 DBT 资助– 印度政府和英国文化协会于 2022 年 1 月 2 日至 6 日在印度松德尔班斯举行。 7. 担任圣泽维尔学院(自治学院)组织的专业科学发展计划的组委会成员,时间为 2022 年 11 月 23 日至 30 日;属于 RUSA 和 DBT 明星学院计划。 8. 北孟加拉大学 UGC - HRDC 举办的 FIP -12 最佳演讲者奖(科学组)(2022 年 1 月 3 日至 2 月 6 日)。 9. 担任印度人类学调查局、印度政府人员肠道微生物组分析为期两天研讨会的课程协调员,研讨会于 2023 年 6 月 13 日和 14 日举行。 10. 担任研究生院组织的首届国际生物技术研讨会 (ISBT 2023) 召集人
Rishi Bommasani* Drew A. Hudson Ehsan Adeli Russ Altman Simran Arora Sydney von Arx Michael S. Bernstein Jeannette Bohg Antoine Bosselut Emma Brunskill Erik Brynjolfsson Shyamal Buch Dallas Card Rodrigo Castellon Niladri Chatterji Annie Chen Crescent Crescent Daro 和 Chris Doncy Moussa Doumbouya Esin Durmus Stefano Ermon John Etchemendy Kawin Ethayarajh 李飞飞 Chelsea Finn Trevor Gale Lauren Gillespie Karan Goel Noah Goodman Shelby Grossman Neel Guha Tatsunori Hashimoto Peter Henderson John Hewitt Daniel E. Ho Jenny J Hong Hong J. Jag 和 Thomas H. Jaghil I. Pratyusha Kalluri Siddharth Karamcheti Geoff Keeling Fereshte Khani Omar Khattab Pang Wei Koh Mark Krass Ranjay Krishna Rohith Kuditipudi Ananya Kumar Faisal Ladhak Mina Lee Tony Lee Jure Leskovec Isabelle Levent Xiang Lisa Li Xuechen Li Tengyu Ma Ali Malik Dtch Mikwall Manning Mikwall Mikwane Eric Dtch. Suraj Nair Avanika纳拉扬 迪帕克·纳拉亚南 本·纽曼 艾伦·聂 胡安·卡洛斯·尼布尔斯 哈米德·尼勒福罗尚 朱利安·尼亚尔科 吉雷·奥古特 劳雷尔·奥尔 伊莎贝尔·帕帕迪米特里奥 朴俊成 克里斯·皮耶希 伊娃·波特兰斯 克里斯托弗·波茨 阿迪蒂·拉古纳坦 罗布·赖希 任洪宇 弗里达·荣 尤瑟夫·罗哈尼 罗希亚·瑞安 罗希亚·罗 多拉·瑞安 卡梅罗 R. 佐川诗织Keshav Santhanam Andy Shih Krishnan Srinivasan Alex Tamkin Rohan Taori Armin W. Thomas Florian Tramèr Rose E. Wang William Wang Bohan 吴家俊 吴玉怀 吴桑 谢志强 Michihiro Yasunaga Jiaxuan You Matei Zaharia Michael 张天一 张希坤 张宇恒 张鲁恒 周凯蒂 珀西梁*1
Abbreviation Name Abbreviation Name AB Ankush Bag SC Sonali Chouhan ABA Arun B Aloshious SD Samarendra Dandapat AD Anirban Dasgupta SDM Sudarshan Mukherjee AR A. Rajesh SG Sanjib Ganguly AS Ashwini Sawant SJD Smarajit Das ATM Arun Tej Mallajosyula SJG Sreenath JG CB Chayan Bhawal SK Srinivasan Krishnaswamy CK Chandan Kumar SKN Sisir Kumar Nayak CM Chitralekha Mahanta SLK Salil Kashyap DJ Devendra Jalihal SM Somanath Majhi DS Debabrata Sikdar SN Shabari Nath GT Gaurav Trivedi SRA Shaik Rafi Ahamed HSS Hanumant Singh Shekhawat SS Suresh Sundaram IK Indrani Kar TD Tanmay Dutta KD Kalpana Dhaka TJ Tony Jacob KK Kannan Karthik LNS Laxmi Narayan Sharma KND Kuntal Deka CB Majumdar Chayanika Borah Majumdar KRS Rakhesh Singh Kshetrimayum D. Gogoi Dimpul Gogoi MA Mahima Arrawatia J. Rabha Jatin Rabha MB Manish Bhat MP Das Madhuriya Pratim Das MBR Manoj BRMR Khan Motiur Rahman Khan MKB Manas K Bhuyan PB Barua Paban Bujor Barua PB Parijat Bhowmick PJ Goswami Pranab Jyoti Goswami PG Pritwijit Guha R. Bharali Ridib Bharali PRB Prabir Barooah R. Rabha Riju Rabha PT Praveen Tripathy R. Singha Rakesh Singha RA Ravindranath Adda S. Josephine Josephine。 S. RB Ratnajit Bhattacharjee S. Senchowa Sauravjyoti Senchowa RDK 瑞诗凯诗 DKS Singha Sumit Singha RI Ribhu S. Sonowal Sidananda Sonowal RKJ Ravindra Kumar Jha SS Mazid Syed Samimul Mazid RKS Ramesh Kumar Sonkar UK Sarma Utpal Kumar Sarma RP Roy Paily Palathinkal S. Das Sanjib Das RS Rohit Sinha K. Yasmin Khurshida Yasmin
人工智能监管有其自身的一致性问题:披露、注册、许可和审计的技术和制度可行性 * Neel Guha、† Christie M. Lawrence、† Lindsey A. Gailmard、Kit T. Rodolfa、Faiz Surani、Rishi Bommasani、Inioluwa Deborah Raji、Mariano-Florentino Cuéllar、Colleen Honigsberg、Percy Liang、Daniel E. Ho ‡ 斯坦福大学 摘要 要求监管人工智能 (AI) 的呼声十分高涨,但对于监管可以且应该解决的具体危害以及应采取的适当监管行动,仍未达成共识。计算机科学家提出的技术解决方案可能不可行或非法;律师提出的监管可能在技术上不可行;评论员提出的政策可能会适得其反。从这个意义上讲,人工智能监管有其自身的一致性问题,其中提议的干预措施往往与社会价值观不一致。在本文中,我们详细介绍并评估了美国四项主要 AI 监管提案的一致性以及技术和制度可行性:披露、注册、许可和审计。我们对在不解决监管一致性问题的情况下急于对 AI 进行严格监管的警告基于三个论点。首先,AI 监管提案往往同时存在监管不匹配(即垂直错位)和价值冲突(即水平错位)。提案的目标、可行性和影响的清晰度可能会突显该提案与旨在解决的危害不匹配。事实上,在某些情况下,非 AI 监管改革可能更好地解决 AI 监管的冲动。拟议的法规越具体,就越能暴露出不同监管目标和价值观之间的紧张关系和权衡。那些声称解决人工智能所有问题(安全性、可信度、偏见、准确性和隐私)的提案忽略了许多目标无法共同实现的现实。其次,主流人工智能监管提案面临着共同的技术和制度可行性挑战——政府中谁应该协调和执行监管,监管干预的范围如何避免膨胀,在缺乏技术共识且实现技术共识的途径不明确的情况下,哪些标准和指标可以使值得信赖的人工智能价值得以实施?第三,联邦政府可以通过设计干预措施来考虑可行性和一致性考虑,在不同程度上减少人工智能监管错位。因此,我们最后提出了具体的建议,以尽量减少人工智能监管的错位。
Aminov, KI、Krikukhin, IY 和 Zakharova, AV (2023)。人工智能在国际业务中应用的主要障碍和方向。经济与管理,29 (3),280 – 287。https://doi.org/10.35854/1998-1627-2023-3-280-287 Autio, E.、Mudambi, R. 和 Yoo, Y. (2021)。动荡世界中的数字化与全球化:离心力和向心力。全球战略杂志,11 (1),3 – 16。https://doi.org/10.1002/gsj.1396 Bahoo, S.、Cucculelli, M. 和 Qamar, D. (2023)。人工智能与企业创新:回顾与研究议程。技术预测与社会变革,188,122264。Bhatti, WA、Vahlne, J.-E.、Glowik, M. 和 Larimo, JA (2022)。工业 4.0 对 2017 年版乌普萨拉模型的影响。国际商业评论,31 (4),1 – 14。https://doi.org/10.1016/j.ibusrev.2022。101996 Borges, AFS、Laurindo, FJB、Spínola, MM、Gonçalves, RF 和 Mattos, CA (2021)。数字时代人工智能的战略性使用:系统文献综述和未来研究方向。国际信息管理杂志,57,102225。https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2020.102225 Choudhury, P.、Starr, E. 和 Agarwal, R. (2020)。机器学习与人力资本互补性:偏见缓解的实验证据。战略管理杂志,41 (8),1381 – 1411。https://doi.org/10.1002/smj.3152 Coviello, N.、Kano, L. 和 Liesch, PW (2017)。将乌普萨拉模型应用于现代世界:宏观背景和微观基础。国际商业研究杂志,48 (9),1151 – 1164。https://doi.org/10。 1057/s41267-017-0120-x Cuypers, IRP、Hennart, J.-F.、Silverman, BS 和 Ertug, G. (2021)。交易成本理论:过去的进展、当前的挑战和对未来的建议。管理学院年鉴,15 (1),111 – 150。https://doi.org/10.5465/annals.2019.0051 Davenport, T.、Guha, A.、Grewal, D. 和 Bressgott, T. (2020)。人工智能将如何改变营销的未来。 《市场营销科学院杂志》, 48 , 24 – 42。Dell'Acqua, F.、McFowland, E.、Mollick, ER、Lifshitz-Assaf, H.、Kellogg, K.、Rajendran, S.、Krayer, L.、Candelon, F. 和 Lakhani, KR (2023)。驾驭崎岖的技术前沿:人工智能对知识工作者生产力和质量影响的现场实验证据。哈佛商学院技术与运营管理部门工作论文 (24-013)。Eloundou, T.、Manning, S.、Mishkin, P. 和 Rock, D. (2023)。Gpts 就是 Gpts:大型语言模型对劳动力市场影响潜力的初步研究。arXiv。arXiv:2303.10130。 Eriksson, T.、Bigi, A. 和 Bonera, M. (2020)。和我一起思考,还是替我思考?人工智能在营销战略制定中的未来作用。《全面质量管理杂志》,32 (4),795 – 814。Fish, KE 和 Ruby, P. (2009)。一种针对小型企业的人工智能国外市场筛选方法。国际创业杂志,13,65 – 81。Fornes, G., & Altamira, M. (2023)。人工智能与国际商务。在数字化、技术和全球商业方面。Palgrave Pivot。https://doi.org/10.1007/978-3-031-33111-4_5 Gellweiler, C., & Krishnamurthi, L. (2020)。数字创新者如何实现客户价值。理论与应用电子商务研究杂志,15 (1),1 – 8。Glikson, E., & Woolley, AW (2020)。人类对人工智能的信任:实证研究回顾。 Academy of Management Annals,14 (2),627 – 660。https://doi.org/10.5465/annals.2018.0057 Grant, R., & Phene, A. (2022)。基于知识的观点和全球战略:过去的影响和未来的潜力。全球战略杂志,12 (1),3 – 30。https://doi.org/10.1002/gsj.1399
关于人工智能 (AI) 伦理的争论十分激烈,涉及多个方面。一些作者指出了人工智能系统的设计、使用和部署方面的伦理问题,以及它们对商业和社会的影响 (Coeckelbergh, 2021 ; Martin, 2019 ; Tollon, 2021 )。其他人则讨论了应赋予机器什么样的道德地位 (Awad et al., 2019 ; Smith & Vickers, 2021 ),以及在没有明确一方对人工智能系统所执行的操作负责的情况下如何处理“责任差距” (Orr & Davis, 2020 )。其他贡献者讨论了人机交互 (Losbichler & Lehner, 2021 ; Miller, 2019 )、隐私保护 (Guha et al., 2021 ; McStay, 2020 ) 所带来的挑战,或对特定领域(如商业战略)的影响。后者的一个例子是 Callanan 等人(2021 年),他们专注于数据挖掘和自动预测策略。这些文献的不断增长可以归因于人工智能和 4.0 革命工具在商业和整个社会日常生活中的不断普及(Schwab,2016 年;世界经济论坛,2023 年)。虽然这些技术及其改进从许多角度来看都是有益的,但它们也不可避免地引起我们对它们可能引起的问题和担忧的关注。鉴于人工智能伦理中的主题和观点的数量和多样性,对这一庞大的知识体系进行系统化是一项特别可取的贡献。因此,许多有价值的努力都致力于获得文献的净系统化。然而,他们中的大多数倾向于将重点放在对与特定领域相关的伦理问题进行分类(Borges 等人,2021 年;Hunkenschroer 和 Luetge,2022 年;Morley 等人,2020 年)或指导原则(Jobin 等人,2019 年;Khan 等人,2021 年)。但这些贡献未能提出处理这些问题的解决方案,或者即使提出了,也忽略了对支撑这些问题的伦理方法的任何分析。这种分析很重要,因为它代表了学术研究和商业实践之间的桥梁,利用人工智能技术改善社会和人类福祉。此外,通过理解潜在的道德哲学,我们可以就人工智能伦理进行更有意义、更连贯的讨论,它可以帮助我们识别和解决现有方法中的弱点,使它们更有效地应对人工智能复杂的伦理挑战。出于这些原因,本文进行了系统的文献综述,以调查普遍存在的担忧、拟议的解决方案和突出的伦理方法,旨在加强解决人工智能伦理中伦理问题的方式。因此,本文所述的工作实现了三重目的。首先,它确定了人工智能文献中最相关的伦理问题。其次,它描述了现有学术文献中处理这些问题的主要建议和解决方案。第三,本文探讨了这些解决方案所基于的伦理方法。为了实现这些目标,本文遵循系统文献综述的方法,分析了 1986 年至 2021 年 12 月 31 日的 309 篇文章。本文围绕 Rowley 和 Slack (2004) 建议的阶段进行:(i) 给出主题的基本定义;(ii) 阐明为什么该主题令人感兴趣;(iii) 阐述已经对该主题进行了哪些研究;(iv) 清晰地总结从文献综述中得出的研究机会和目标。按照这种结构,第 2 节简要介绍了人工智能伦理的定义和重要性。然后,它讨论了现有的关于人工智能伦理的评论,以确定研究差距。接下来是对本文采用的协议、搜索、标准和质量评估的分析。第 3 节对样本中的 309 篇学术文章进行了定量和主题分析,描述了在文献中发现的管理人工智能相关伦理问题的解决方案。它还考察了——作为文献中的一项新内容——道德
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