RRF法规还指出,委员会应就DNSH在RRF(5)的背景下应如何适用的技术指导提供技术指导。本文档提供了此技术指南。本指南仅限于在RRF的背景下,考虑其特定特征,不仅限制了分类法规的应用和实施,因此仅在RRF的背景下阐明了DNSH申请的模式。本指南旨在阐明DNSH的含义及其在RRF的背景下应应用的含义,以及成员国如何证明其在RRP中提出的措施符合DNSH。具体制定了有关如何在附件IV中提供该指南的计划中应如何证明DNSH的示例。
人工智能的倡导者声称,它将使教学变得更好。但是,如果将人工智能融入学校教学法会降低师生关系,那么这种说法就不会发生。如果人工智能强加了一种僵化的机械教学模式,用错误信息破坏了课程,并使有关学生表现的重大决策产生偏差,那么这种说法就不会发生。如果将人工智能融入学校的管理流程,会将学校和学区锁定在昂贵的企业技术系统“堆栈”中,导致可用于其他用途的资金(包括可以与全国学生建立深厚联系的教师)越来越多地转移到企业供应商手中,那么这种说法就不会发生。如果人工智能加剧了对学生隐私的侵犯、增加了监控,并进一步降低了教育决策的透明度和问责制,那么这种说法就不会发生。
人工智能的倡导者声称,它将使教学变得更好。但是,如果将人工智能融入学校教学法会降低师生关系,那么这种说法就不会发生。如果人工智能强加了一种僵化的机械教学模式,用错误信息破坏了课程,并使有关学生表现的重大决策产生偏差,那么这种说法就不会发生。如果将人工智能融入学校的管理流程,会将学校和学区锁定在昂贵的企业技术系统“堆栈”中,导致可用于其他用途的资金(包括可以与全国学生建立深厚联系的教师)越来越多地转移到企业供应商手中,那么这种说法就不会发生。如果人工智能加剧了对学生隐私的侵犯、增加了监控,并进一步降低了教育决策的透明度和问责制,那么这种说法就不会发生。
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国防部(国防部)2022年8月的行动计划通常捕获了关于平民伤害的九项研究的建议。政策副部长办公室的官员(领导行动计划制定并领导其执行的办公室),指出这些研究对于制定行动计划至关重要。虽然不需要行动计划纳入这些研究中的所有建议,但行动计划捕获了九项研究中的68个建议中的61个。例如,它纳入了两项研究的建议,以制定在全部DOD行动中解决平民伤害的指南。行动计划没有捕获七个建议,例如五个专注于特定的军事行动或国防部的组件。
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的,该许可允许以任何媒介或格式使用,共享,适应,分发和复制,只要您对原始作者和来源提供适当的信誉,请提供与创意共享许可证的链接,并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中,除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料,并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途,则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本,请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免(http://creativecom- mons.org/publicdomain/zero/zero/1.0/)适用于本文中提供的数据,除非在信用额度中另有说明。
简介 2007 年,“智能手机”诞生;它就是苹果的 iPhone。它被介绍为“带触摸控制的宽屏 iPod,是一部电话和互联网通讯器”(Merchant,2017)。甚至没有可供下载的外部应用程序。其他公司及其智能手机版本很快也将效仿。从一开始,智能手机就引起轰动,成为 21 世纪生活中不可或缺的一部分。但是,智能手机的所有实用性都有其代价。通常,这种代价是以有害的、有时是无法预见的破坏性情况的形式出现的。由于智能手机已成为几乎所有现代任务的核心,因此它也常常体现了一个人的自我意识。当我们放错智能手机并且失去网络角色的技术吸引力时,我们当中谁没有感到惊慌失措?这种分离的身份意识也可以包含各种其他个人身份标记。例如,虽然面对面的欺凌自人类诞生之日起就一直存在,但另一种形式——网络欺凌——最近进入了人们的词汇表,成为许多人日常遭受的破坏性问题。自我价值和身体形象问题也常常与这种网络形象联系在一起。(Pendergrass & Payne,2018)多年来,智能手机引入了众多互联网社交媒体网站的应用程序:Instagram、Facebook、Snapchat 等。2017 年,即 iPhone 推出十年后,中资 IT 公司字节跳动推出了短视频服务应用程序 TikTok。(Zeng,et al.,2021)2020 年 COVID-19 疫情爆发后,这款应用很快在青少年中找到了小众受众,并且用户数量不断增长。(Klug,et al.,2023)很快,TikTok 就成为了社交媒体的谢林点,使用视觉滤镜、舞蹈视频以及不断发展的新闻和社会评论。 (Allyn,2023b)TikTok 滤镜设计者在推出后不久就开始尝试使用人工智能 (AI)。(Weatherbed & Sato,2023)一种方法是使用生成对抗网络 (GAN) 设计,这种设计创造出的滤镜非常真实和令人信服,用户的屏幕移动之间没有延迟时间,因此它们引起了用户的强烈和即时反应,而这些反应并不总是
Do No Harm, Inc. 是一个非营利性会员制组织,其中包括 10,000 多名医生、护士、医学院学生、患者和政策制定者。Do No Harm 致力于确保医疗实践以科学证据而非意识形态为驱动力。近年来,尽管这些医疗干预造成了严重伤害,并且完全缺乏可靠的证据证明其带来任何好处,但生物学否定干预(美其名曰“性别肯定护理”)的实践却变得越来越普遍。事实上,Do No Harm 最近发布了一个数据库,显示 2019 年至 2023 年期间,美国有近 14,000 名未成年人接受了生物学否定干预。请参阅《Do No Harm 推出首个揭露儿童跨性别行业的国家数据库》,DONOH ARM(2024 年 10 月 8 日),https://bit.ly/4f2AJPt。 Do No Harm 的使命之一是确保法院正确理解这些医疗干预的危险性以及支持这些干预的证据不足。为此,Do No Harm 提交了这份简报,以向法院提供准确的分析,说明缺乏证据证明使用青春期阻滞剂、跨性别激素和手术治疗性别焦虑症是合理的。
摘要:本研究旨在描述人工智能识别的事件报告者对预防评估的对患者造成严重或中度伤害的用药事件的看法。这些信息确定了这些用药事件中最重要的风险管理领域。这是一项回顾性记录审查,使用了 2017 年 1 月至 2019 年 12 月期间芬兰一所大学医院的用药相关事件报告(n = 3496)。其中,使用人工智能分析了对患者造成严重或中度伤害的事件(n = 137)。人工智能将报告者对预防事件的看法分为以下主要类别:(1)治疗、(2)工作、(3)实践和(4)环境以及多个子类别。确定了以下风险管理领域:(1)验证、记录和最新药物剂量、药物清单和其他药物信息,(2)药物管理的谨慎性和准确性,(3)确保有关药物信息的信息和沟通流动,保障患者护理的连续性,(4)可用性、更新和遵守说明和指南,(5)多专业合作,以及(6)充足的人力资源、能力和适当的工作量。人工智能被发现对分类基于文本的数据(例如事件报告的自由文本)有用且有效。
累积伤害的定义有助于我们理解反复虐待和忽视造成的重复性创伤的影响,以及对儿童一生的影响,即不良后果。这通过考虑不良童年经历 (ACE) 的广泛研究得到证实,该研究侧重于成人 ACE 经历的结果 (Struck 等人)。虽然这很重要,但累积伤害这一术语使我们关注儿童的日常生活经历,赋予虐待、忽视和其他不良事件的普遍性、发生率和多重性的影响以意义。儿童可能会经历持续的忽视、父母的温暖程度低和批评程度高,或者可能会经历各种情况和事件的组合,例如持续的言语虐待、严厉的管教和遭受家庭虐待。贫困和其他结构性因素(如住房不足)也可能增加影响。这些伤害会在儿童的童年时期产生影响。