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刺激公共行政部门采用人工智能
委员会，2018 年）。作为该文件的一部分，各国被要求起草国家人工智能战略，进一步详细阐述其促进人工智能发展和应用的政策计划。一般而言，人工智能包括执行类似人类认知功能的系统，通常是通过做出预测、建议和决策（OECD，2019 年）。人工智能与早期技术浪潮的不同之处在于，它有可能被赋予决策能力，而不仅仅是提供信息（Just & Latzer，2017 年；Latzer & Just 2020 年）。然而，挑战在于政府内部采用和使用人工智能解决方案。正如 Wirtz 等人所说明的。(2019) 在最近的一篇评论中指出，目前有四个主要方面限制了人工智能在公共部门的使用：技术、法律、道德和社会因素。例如，人工智能技术的开发和使用需要高水平的数据质量和集成，以及开发和使用人工智能解决方案的专业人员——而这些资源往往是政府所缺乏的。
促进公共行政部门采用 AI
委员会，2018 年）。作为该文件的一部分，各国被要求起草国家人工智能战略，进一步详细阐述其促进人工智能发展和应用的政策计划。一般而言，人工智能包括执行类似人类认知功能的系统，通常是通过做出预测、建议和决策（OECD，2019 年）。人工智能与早期技术浪潮的不同之处在于，它有可能被赋予决策能力，而不仅仅是提供信息（Just & Latzer，2017 年；Latzer & Just 2020 年）。然而，挑战在于政府内部采用和使用人工智能解决方案。正如 Wirtz 等人所说明的。(2019) 在最近的一篇评论中指出，目前有四个主要方面限制了人工智能在公共部门的使用：技术、法律、道德和社会因素。例如，人工智能技术的开发和使用需要高水平的数据质量和集成，以及开发和使用人工智能解决方案资源的专业人员，而这些资源在政府中往往是缺失的。
美国联邦巡回上诉法院
在Edas，Russ August＆Cabat，The Angels，CA，事故炉。也由MRC A. Fish，Poly Motition，R Hani M. Illiams代表。j of the Night，Devivoise＆LLP，加利福尼亚州旧金山，广告广告。辩护 - 有吸引力的Fortined，Inc。还由Douglas R. N Emec，Skadden，Arps，Slate，Meagher＆LLP Flom，纽约，纽约； J Ames和P AK，Alto Path，CA。g uy and Onay，LLP Paratz，纽约，纽约，纽约，System Reaductions，Inc。，Sters Networks，Ltd。加利福尼亚州欧文市欧文（Irvine）的Lton G Eorge Beast，for Panzura，Inc。也由Ohani的M Ichell代表Thodore J.N.也
可重现的WISDM：使用标准化的开放数据
我们对他人的印象的能力取决于在不确定性下提供的信息，因此我们使用启发式法来做出判断和决定（Tversky and Kahneman，1974）。这种印象形成与刻板印象有关：例如，图像可以而且经常体现和永久化性别刻板印象（Coltrane and Adams，1997; Len-Ríos等，2005; Rodgers and Thorson，2000）。男女的视觉代表塑造了我们对性别角色的心理表征，并可以加强或稳定它们 - 数字和模拟媒体，例如报纸，杂志，电视和社交媒体，可以在刻画中归因于严格的作用，在刻画中归因于妇女的性行为，并在男性中比男性更大（Courtney and Lockere and Lockeretz and lockeretz and Milers and Mirers; and and and and and and; and; and; and; and; and； Biocca，1992; Zotos and Tsichla，2014年）。，但在男人和女人的描绘中，即使是简单的风格差异也可能已经巧妙地延续了性别偏见（Archer等，1983； Blumberg，2008； Grau和Zotos，2016）。例如，在线媒体中，女性政治家的代表性影响了选民对她们感知的能力和讨人喜欢的影响（Bligh等，2012），面部突出的变化导致女性对智力的评价较低（Archer等，1983）。自动处理大量潜在偏见的信息一直是近年来在交流研究中特别感兴趣的话题（Goldman，2008； Noble，2018； O'Neil，2017）。这些决定的输出塑造了我们的社会现实（Just and Latzer，2017； Noble，2018）及其对公民和机构的影响数字文化和新媒体研究正在将数据移至其学术叙事的中心；具体而言，媒体平台（例如社交媒体和搜索引擎）的数据现在被视为文化研究对象（Schäfer和van es，2017年）。在这个新范式的背景下，算法的转换和问责制的问题通常是关于平台利用的辩论的最前沿，尽管通常由于其“黑匣子”依赖性，异质性和嵌入性而无法理解，因此在更广阔的系统中（Crawford，2016年Crawford，2016; Kitchin; Kitchin，2017; kitchin; kitchin，2017; reshle; kitchin; kitchin; kitchin; kitchin; kitchin; 2017; reshle;搜索引擎提供商，例如Google或Bing，由于其作为守门人的角色而受到了学术审查：他们通过过滤和排名在网上可用的信息来源来决定内容的相关性（Laidlaw，2010； Schulz等，2005； Wallace，2018）。
代表性和面部主义：图像搜索中的性别偏见
我们对他人的印象的能力取决于在不确定性下提供的信息，因此我们使用启发式法来做出判断和决定（Tversky and Kahneman，1974）。这种印象形成与刻板印象有关：例如，图像可以而且经常体现和永久化性别刻板印象（Coltrane and Adams，1997; Len-Ríos等，2005; Rodgers and Thorson，2000）。男女的视觉代表塑造了我们对性别角色的心理表征，并可以加强或稳定它们 - 数字和模拟媒体，例如报纸，杂志，电视和社交媒体，可以在刻画中归因于严格的作用，在刻画中归因于妇女的性行为，并在男性中比男性更大（Courtney and Lockere and Lockeretz and lockeretz and Milers and Mirers; and and and and and and; and; and; and; and; and； Biocca，1992; Zotos and Tsichla，2014年）。，但在男人和女人的描绘中，即使是简单的风格差异也可能已经巧妙地延续了性别偏见（Archer等，1983； Blumberg，2008； Grau和Zotos，2016）。例如，在线媒体中，女性政治家的代表性影响了选民对她们感知的能力和讨人喜欢的影响（Bligh等，2012），面部突出的变化导致女性对智力的评价较低（Archer等，1983）。自动处理大量潜在偏见的信息一直是近年来在交流研究中特别感兴趣的话题（Goldman，2008； Noble，2018； O'Neil，2017）。这些决定的输出塑造了我们的社会现实（Just and Latzer，2017； Noble，2018）及其对公民和机构的影响数字文化和新媒体研究正在将数据移至其学术叙事的中心；具体而言，媒体平台（例如社交媒体和搜索引擎）的数据现在被视为文化研究对象（Schäfer和van es，2017年）。在这个新范式的背景下，算法的转换和问责制的问题通常是关于平台利用的辩论的最前沿，尽管通常由于其“黑匣子”依赖性，异质性和嵌入性而无法理解，因此在更广阔的系统中（Crawford，2016年Crawford，2016; Kitchin; Kitchin，2017; kitchin; kitchin，2017; reshle; kitchin; kitchin; kitchin; kitchin; kitchin; 2017; reshle;搜索引擎提供商，例如Google或Bing，由于其作为守门人的角色而受到了学术审查：他们通过过滤和排名在网上可用的信息来源来决定内容的相关性（Laidlaw，2010； Schulz等，2005； Wallace，2018）。