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为人工智能伦理与治理中的原则主义辩护
最近的报告估计，政府、人工智能公司和独立的人工智能伦理倡议提出了至少 70 套公开可用的人工智能伦理原则 (Floridi 等人，2018 年；Jobin 等人，2019 年)。然而，人们也普遍承认，这些高级原则很难通过明确的规则和设计指南转化为实践 (Morley 等人，2020 年；Peters 等人，2020 年)。因此，许多声称采用伦理原则的人工智能研究和开发团体被指责进行不必要的美德信号或“道德洗白”(Nemitz，2018 年)。根据这些批评者的说法，没有明显实施到人工智能研究和开发实践中的伦理原则只不过是障眼法，向公众投射了一种不合理的可信形象。
从文化角度教授人工智能伦理
人工智能 (AI) 伦理，被不恰当地称为人工智能伦理，主要通过西方视角来探讨，重点是大陆哲学。因此，关于人工智能伦理的讨论受到西方的影响。因此，大多数人工智能伦理法规都是在西方制定的，由西方制定 (Jobin 等人，2019 年)。在人工智能伦理领域，世界上某些地区几乎完全没有参与辩论，非洲就是最具代表性的例子。然而，使我们的世界变得丰富多彩的多样性应该转化为跨文化的人工智能伦理方法。正如 Séverine Kodjo-Grandvaux (2011) 所写，“思考非洲哲学可能会引导西方思想家质疑自己的哲学，并自我反思自己的遗产”。
Jeganathan Kulandaivel博士的生物
NANO用户设施：（ Nano用户设施（NUF）服务以收费提供给外部和内部用户）原子力显微镜（AFM）AFM（AFM）AFM（Agilent 5500）可用于检查材料的表面形态（例如导电，非导向，聚合物，聚合物，组合生物学样品等，均具有Atomic solutive。也可以分析样品的粒度和粗糙度。它还具有多种其他模式，例如磁力显微镜（MFM），电流传感原子力显微镜（CSAFM）等。场发射扫描电子显微镜（FESEM）FESEM（Carl Zeiss）可用于以非常高（大约1.5 nm）（约1.5 nm）（约1.5 nm）的所有材料（导电和非导导）成像。FESEM系统还配备了牛津仪器，英国制造了能源色散X射线分析（EDAX）系统，以进行组成分析，包括映射要检查的材料。高分辨率TE冷却检测器可以检测到原子数大于5的元素。 室/低温光致发光光致发光光谱仪（Horiba Jobin yvon）用于探测材料的光学特性，例如带隙，重组机制和缺陷检测。 高性能热电冷却检测器可以通过允许良好的信号与噪声比和较长的整合时间来检测更好的频谱。 规格➢激发来源：HE-CD激光器（λ= 325 nm）➢检测范围：350-900 nm➢温度范围：10-300 k元素。室/低温光致发光光致发光光谱仪（Horiba Jobin yvon）用于探测材料的光学特性，例如带隙，重组机制和缺陷检测。高性能热电冷却检测器可以通过允许良好的信号与噪声比和较长的整合时间来检测更好的频谱。规格➢激发来源：HE-CD激光器（λ= 325 nm）➢检测范围：350-900 nm➢温度范围：10-300 k
国家技术研究院卡利卡特录取给M.
SL。 否。 应用程序编号。 名称1 EC3539SSSS2024 MARATHE ANUVRAT MILIND 2 EC2700SSS2024 MOHAMMED KHAN NAYAK NAYAK 3 EC2559S2024 NEMMOJU SAIRAM 4 EC3968S2024 Shreyas v Devadiga 6 EC2406SSSS2024 SOUMALYA BISWAS 7 EC3800SSS2024 PRIYA KATRE 8 EE3311S2024 Sai Krishnan 11 EC2449SSS2024 Nipun Sharma 12 EC3508SS2024 EC2203SSS2024 Rojivadia Bhumitkumar ratilal 17 EC2932SSSSSSSSS2024 AKSHARA JAYADEEP 18 EC1808S2024 KASALA NIDHEESH 19 EC1953SSSSSSSSSS2024 GOVIND M NAIR M NAIR MNAIR 20 EC2994SSS2024 RADHIKA RAGHIKA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA SAI ARAVIND 22 EC3832SSS2024 JONNALA SAI MANEESH KUMAR 23 EC2515S2024 KOREPU PUJITHASL。否。应用程序编号。名称1 EC3539SSSS2024 MARATHE ANUVRAT MILIND 2 EC2700SSS2024 MOHAMMED KHAN NAYAK NAYAK 3 EC2559S2024 NEMMOJU SAIRAM 4 EC3968S2024 Shreyas v Devadiga 6 EC2406SSSS2024 SOUMALYA BISWAS 7 EC3800SSS2024 PRIYA KATRE 8 EE3311S2024 Sai Krishnan 11 EC2449SSS2024 Nipun Sharma 12 EC3508SS2024 EC2203SSS2024 Rojivadia Bhumitkumar ratilal 17 EC2932SSSSSSSSS2024 AKSHARA JAYADEEP 18 EC1808S2024 KASALA NIDHEESH 19 EC1953SSSSSSSSSS2024 GOVIND M NAIR M NAIR MNAIR 20 EC2994SSS2024 RADHIKA RAGHIKA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA RAGHAVA SAI ARAVIND 22 EC3832SSS2024 JONNALA SAI MANEESH KUMAR 23 EC2515S2024 KOREPU PUJITHA
RCModel，一种用于降低人工智能服务风险的风险链模型
1 在本政策建议中，使用人工智能（AI）的服务将成为讨论的主题。在此背景下，“AI服务”是指利用AI模型的判断提供服务，包括AI扬声器等产品。 2 A. Jobin、M. Ienca & E. Vayena：AI伦理指南的全球格局，Nature Machine Intelligence，1，389-99，2019。 3 IEEE：符合伦理的设计第一版，2019。 4 J. Morley、L. Floridi、L. Kinsey & A. Elhalal：从什么到如何：对公开可用的AI伦理工具、方法和将原则转化为实践的研究的初步审查，Science and Engineering Ethics，2019。 5 欧盟委员会人工智能高级专家组（HLEG）：可信AI评估清单（试点版），2019。“可信AI评估清单（试点版）”有129个项目。 https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/ethics-guidelines-trustworthy-ai 6 智慧迪拜：道德 AI 工具包，2018 年。https://www.smartdubai.ae/initiatives/ai-principles-ethics 7 新加坡个人数据保护委员会：组织实施和自我评估指南（ISAGO），2020 年。8 PDPC：模型 AI 治理框架第二版，2020 年。9 PCPC：用例概要：模型 AI 治理框架的实际说明，2020 年。
人工智能、可争议性和法律论据
法院，找出缺陷，并将其提交给负责对案件作出判决的指定人员。 参考文献 [1] Jobin, A., Ienca, M. 和 Vayena, E.，2019 年。人工智能伦理指南的全球格局。《自然机器智能》，1（9），第 389-399 页。 [2] Dawson, D. 等人。《人工智能：澳大利亚的伦理框架》，2019 年。 [3] Maya Medeiros，《人工智能的法律框架》，《社交媒体法律公报》，2019 年。可在线获取：https://www.socialmedialawbulletin.com/2019/11/a-legal-framework-for-artificial-intelligence/?utm_source=Mondaq&utm_medium=syndication &utm _campaign=LinkedIn-integration [4] Doshi-Velez, F., Kortz, M., Budish, R., Bavitz, C., Gershman, S., O'Brien, D., Scott, K., Schieber, S., Waldo, J., Weinberger, D. and Weller, A., 2017. Accountability of AI under the law: The role of interpretation. arXiv preprint arXiv:1711.01134 . [5] Adadi, A. and Berrada, M., 2018. Peeking inside the black-box: A survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI). IEEE Access，6，第 52138-52160 页。[6] Schneeberger, D.、Stöger, K. 和 Holzinger, A.，2020 年 8 月。欧洲医疗 AI 法律框架。在国际机器学习和知识提取跨领域会议上（第 209-226 页）。Springer，Cham。
循环中的僵尸？人类信任不值得信赖的人工智能顾问做出道德决策
值得信赖（Jobin 等人，2019 年）。例如，美国政府推进“可信赖人工智能的开发和使用”（国家人工智能计划办公室，2021 年）。同样，欧盟也制定了“可信赖人工智能的道德准则”（欧盟委员会，2019 年）。可信度被认为是人工智能赢得信任的必要条件，而信任反过来“也是人工智能在我们的日常生活中得到富有成效和普遍使用所必需的”（IEEE 2017，第 2 页）。虽然从规范的角度来看这种说法是直观的，但它也基于信任需要可信度的经验假设。然而，几乎没有证据支持人工智能的这一论点。本研究的目的是调查用户对人工智能学习道德顾问的可信度有多敏感。人工智能算法已经征服了人员招聘、贷款分配、刑事判决或自动驾驶等领域（Rahwan 等人，2019 年）。它们做出并帮助我们做出至关重要的决策，并实际上已成为道德主体（Whitby，2011 年；Voiklis 等人，2016 年）。特别是，算法可以充当其人类用户的道德顾问，而人类仍然做出决策并对此负责。人类参与算法决策增强了对算法的感知控制，并被发现可以增加信任（Dietvorst 等人，2015 年；Burton 等人，2020 年）。因此，参与其中的人被认为是打造值得信赖的人工智能的基石（欧盟委员会，2019 年）。然而，这种说法假设人类用户不会天真地信任算法，无论算法多么值得信赖，而是会仔细检查其建议，并在出现危险信号时做出自己的决定。对于学习型人工智能而言，训练数据的透明度和完整性是算法值得信赖的最低要求（IEEE，2017 年；Lepri 等人，2018 年；欧盟委员会，2019 年）。人们对算法的一个主要担忧是它们有偏见（Mittelstadt 等人，2016 年；Jobin 等人，2019 年），而透明度可以帮助缓解这一担忧。首先，我们探讨如果用户对算法如何生成建议一无所知，他们是否会信任算法的道德建议。我们的基准是基于公正的人类顾问的判断的人工智能生成的建议。虽然人类的判断是出了名的不透明，但公正的顾问的概念会让人联想到理想的观察者，并让被建议者了解建议是如何产生的（Jollimore，2021 年）。因此，如果用户知道算法是根据公正的人类顾问的判断进行训练的，那么算法对用户来说就比对算法如何生成道德建议一无所知时更加透明。其次，我们研究当算法训练数据的完整性值得怀疑时，用户是否信任算法的建议。具体来说，我们假设许多人不信任被定罪的罪犯的道德建议。事实上，道德判断会受到病态特征的损害（Campbell 等人，2009 ；Jonason et al., 2015 ；Blair, 2017 )，这在犯罪者中很常见。最近也有证据表明，犯罪者的判断相对于平均人群存在偏差（Koenigs et al., 2011 ；Young et al., 2012 ；Lahat et al., 2015 ）。当然，犯罪并不一定源于缺乏道德判断。人们常常知道什么是对的，但仍然做错事。我们仍然可以合理地假设，来自罪犯的训练数据被认为是有偏见的，教育、就业和住房方面的歧视表明了对罪犯的根深蒂固的不信任（Sokoloff & Schenck-Fontaine, 2017 ；Evans et al., 2019 ；Sugie et al., 2020 ）。
LCASPMDA：一种计算模型，用于预测基于可学习的图形卷积注意网络和自定进度的迭代采样集合
人体包含数万亿个微生物，包括细菌，古细菌，真菌，原生动物和病毒，它们构成人类微生物群，并与人类宿主紧密相互作用（人类微生物组项目联盟，2012; Sommer和Bäckhed，2013年）。这些微生物可以在皮肤，口腔，鼻腔，胃肠道，泌尿生殖道和人体其他部位发现，并在调节人类健康中起重要作用。例如，他们可以调节胃肠道的病理，并协调内部环境的体内平衡，以促进人体的代谢功能（Gill等，2006; Ventura等，2009）。微生物组和宿主粘膜位点以协同的方式相互作用，以防止病原体（Macpherson和Harris，2004）。微生物促进了糖代谢的合成，并促进了T细胞反应所需的维生素的合成（Kau等，2011）。，但微生物也对人体产生不利影响。例如，研究证明，微生物群落的营养不良可以诱导糖尿病（Wen等，2008），炎症性肠病（Durack和Lynch，2019年），甚至癌症（Schwabe和Jobin，2013）。此外，已证明细菌和病毒等病原体能够引起多达27种传染病，例如Covid-19（Xiang等，2020）。此外，近年来，由于药物的滥用和非理性使用，微生物对某些药物产生了抗药性，这给临床医学和药物开发带来了严重的挑战。Concetta等。此外，最近的研究还表明，药物的功效受到微生物代谢的显着影响（McCoubrey等，2022）。当药物在人体中起作用时，微生物在药物吸收和代谢中起着重要作用，从而调节药物疗效和毒性（Zimmermann等，2019）。报道肠道菌群可以与抗癌药物相互作用，从而影响药物的治疗效率和毒性副作用。他们将益生菌，益生元，合成药，生物制剂和抗生素作为微生物群的新兴策略，可以改善治疗结果或确保患者在抗癌治疗期间的生活质量更好（Panebianco等人，2018年）。因此，发现潜在的微生物 - 药水关联是在精密医学领域要解决的关键问题之一，并且需要开发有效的计算模型以发现潜在的微生物 - 药水关联变得越来越紧迫。
监管市场：人工智能治理的未来
2023 年 4 月 摘要：适当监管人工智能是一项紧迫的政策挑战。立法机构和监管机构缺乏将公众需求转化为法律要求所需的专业技术知识。过度依赖行业自律无法让人工智能系统的生产者和用户对民主要求负责。有人提出了监管市场，即政府要求监管对象从私人监管机构购买监管服务。这种人工智能监管方法可以克服命令和控制监管和自我监管的局限性。监管市场可以使政府为人工智能监管制定政策优先事项，同时依靠市场力量和行业研发努力来开创最能实现政策制定者既定目标的监管方法。 1. 简介 过去十年见证了人工智能领域取得的惊人成就。这十年始于图像分类的突然进步（He 等人，2019 年）。五年后，深度强化学习在围棋等狭窄任务中表现出意想不到的能力（Silver 等人，2016 年）。最近，拥有数十亿个参数并经过数十亿个单词和图像训练的大型生成模型已经展现出令人惊讶的基础能力，可以编写合理的文本或计算机代码、阐明想法、根据命令生成图像、回答复杂问题等等（Goodfellow 等人，2020 年；Wei 等人，2022 年）。过去十年，围绕人工智能治理的讨论也发生了变化。早期认识到（Sweeney，2013 年；Buolamwini 和 Gebru，2018 年）基于随意选择的数据（从互联网上抓取的图像或文字、招聘决策历史）训练的不透明分类系统将重现并可能放大种族和性别偏见，这引发了全球关于人工智能伦理的讨论。很快，行业和民间社会组织就出现了一系列原则和指导方针（Jobin 等人，2019 年）。现在，各国政府已经开始探索（在某些情况下是出台）立法来管理已经通过人工智能驱动的互联网平台和设备嵌入日常生活的技术的开发和使用。然而，治理人工智能的挑战是巨大的。任何新技术都面临着“步调”问题（Marchant 2011），即创新速度落后于行业实验室，治理速度落后于政治和官僚机构，人工智能也不例外。但治理人工智能的挑战不仅仅是延迟，而是传统治理工具的能力与我们需要的解决方案的性质之间的根本不匹配，以确保一项技术能够
斑马鱼表观基因组
根据Howe等人在自然界发表的论文。（2013），70％的蛋白质编码人基因与斑马鱼（Danio Rerio，ZF）中发现的基因有关，已知与人类疾病相关的基因中有84％具有ZF对应物。为了瞥见BPA对人荒地的潜在影响，我们确定了在步骤1中发现的ZF基因的人类同源物，并使用人类数据库（例如Ipathwaywayguide and ToppFun）对其进行了分析。我们的数据表明，3周暴露于BPA的成人ZF中的几个miRNA，包括一些在人类中也表达的miRNA，保证在人类中进行进一步的直接调查。我们的研究还表明，BPA影响ZF生殖系统标记物以及与非酒精性脂肪肝病（NAFLD），细胞周期，自噬/凋亡，氧化磷酸化和癌症有关的途径。我们还确定了几种表观遗传因子被BPA上调，包括EZH2，EZH2是一种连接2种基因沉默的表观遗传系统的组蛋白甲基转移酶，特异性组蛋白甲基化和DNA甲基化（Doherty等人。 2010）。 EZH2的过表达已在许多人类癌症中描述。 我们的“表观遗传学”热图（图6）表明，BPA增加了EZH2的表达，以及DNMT1（DNA甲基转移酶）。 这与Doherty等人一致。 2010和Santangeli等。 （2016）。 这些数据共同表明，在成人ZF中，对BPA的“短期”接触可以改变包括miRNOME在内的表观基因组。 2013）。2010）。EZH2的过表达已在许多人类癌症中描述。 我们的“表观遗传学”热图（图6）表明，BPA增加了EZH2的表达，以及DNMT1（DNA甲基转移酶）。 这与Doherty等人一致。 2010和Santangeli等。 （2016）。 这些数据共同表明，在成人ZF中，对BPA的“短期”接触可以改变包括miRNOME在内的表观基因组。 2013）。EZH2的过表达已在许多人类癌症中描述。我们的“表观遗传学”热图（图6）表明，BPA增加了EZH2的表达，以及DNMT1（DNA甲基转移酶）。这与Doherty等人一致。2010和Santangeli等。（2016）。这些数据共同表明，在成人ZF中，对BPA的“短期”接触可以改变包括miRNOME在内的表观基因组。2013）。斑马鱼是一个伟大的毒理学系统模型，具有许多优势，例如高繁殖力，短代循环，低成本维持，基因组易于修饰，胚胎和成人的透明度，胚胎在外部，高，高的，高的遗传代码在早期的生活阶段和活跃的阶段和跨越阶段的发展阶段。使用斑马鱼作为癌症模型的想法出现了10年前，现在开始产生结果（White等人与使用人类和小鼠系统的癌症生物学社区一致，斑马鱼模型可以提供一套独特的工具，可以帮助癌症研究工作。对于其他研究领域，包括NAFLD，这是一种高度普遍的严重慢性肝病，影响了所有美国人的1/3 rd。基于基因鹅肝（鹅卵石）的突变而存在的斑马鱼模型，该突变导致类似于人NAFLD的脂肪肝病，其特征是幼虫的幼虫中富含脂质的肝细胞和幼虫的细胞凋亡，年轻时为5 dpf（Goldsmith＆Jobin，2012年）。鉴于包括miRNA在内的表观遗传特征的变化已被证明可以驱动动物和人类模型中许多疾病的进展，因此清楚地确定BPA如何影响表观遗传组和下游途径的表观概念组很重要。据我们所知，这是第一个研究BPA对斑马鱼mirnome的影响的研究。据我们所知，这是第一个研究BPA对斑马鱼mirnome的影响的研究。