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World File Search SystemLepri
Bruno Lepri
暴民的主要目的是使用机器学习/深度学习算法和网络科学方法以及新近普遍存在的数据来源建立计算方法，以了解人类生活的各个方面的新数据来源（例如，移动电话数据，信用卡交易，能源消耗数据，能源消耗数据，社交媒体数据等）。此外，暴民旨在使用这些人类行为的这些计算模型，以设计更多的Eusient公司，城市和社会，并在健康，ξnance，犯罪，运输，能源消耗和可持续性，失业等几种ξ中解决挑战。BOBS还专注于在以人为中心的机器学习，合作AI和图形神经网络中开发创新的算法方法。为了达到这些目标，暴民利用了与排名最高的研究人员和机构的丰富而多样化的合作网络。一些例子，Alex Pentland（MIT媒体实验室），Iyad Rahwan（Max Planck Institute），PietroLiò（剑桥大学），小北大学（牛津大学），Mirco Musolese（UCL），Mirco Musolese（UCL），Nuria Oliria Oliria Oliria（Ellis Alicante），Manuel Gomez-Rodrigz Robin Instuctions（Robia）（Robia）（Robia）（Robia）（Robia）（Robia）（Robia），邓巴（牛津大学），Esteban Moro（麻省理工学院/东北大学），Marta Gonzalez（伯克利大学），Albert Ali Salah（乌得勒支大学），Eran Toch（特拉维夫大学），Erez Shmueli（特拉维夫大学） PISA），Fosca Giannotti（Samuel Freiberger师范大学），世界银行），Michal Kosinski（斯坦福大学），Sune Lehmann（DTU），Ciro Capped（ISI Foundation），Manlio deManlio deManlio deMenico（Padua）（Padua），Alessandro Moscitti（Alessandro Moscitti（Amazon）等
安德烈亚·帕塞里尼
1. Asnicar, F.、AM Thomas、A. Passerini、L. Waldron 和 N. Segata (2024)。面向微生物学家的机器学习。《自然微生物学评论》22 (4)，191–205。2. Bronzini, M.、C. Nicolini、B. Lepri 等人 (2024)。闪光还是金子？通过大型语言模型从可持续发展报告中获得结构化见解。《EPJ 数据科学》13，41。3. Longa, A.、G. Cencetti、S. Lehmann、A. Passerini 和 B. Lepri (2024)。生成细粒度代理时间网络。《通信物理学》7 (22)。4. Robbi, E.、M. Bronzini、P. Viappiani 和 A. Passerini (2024)。使用偏好引出和 Choquet 积分进行个性化捆绑推荐。 Frontiers in Artificial Intelligence 7 , 1346684. 5. Spallitta, G.、G. Masina、P. Morettin、A. Passerini 和 R. Sebastiani (2024)。通过结构感知增强基于 SMT 的加权模型集成。人工智能 328 , 104067。6. Toni, GD、P. Viappiani、S. Teso、B. Lepri 和 A. Passerini (2024)。具有偏好引出的个性化算法资源。机器学习研究汇刊。
算法歧视：检查其类型和监管措施，重点是美国法律实践
算法决策导致了新的和复杂的歧视类型的出现，这些歧视经常隐藏在算法中，尽管它可以减少人类判断的主观性（Lepri等，2018）。算法偏见的无处不在以及它提出的社会，道德和法律问题在学者和政府机构中变得越来越广泛地认可（Selbst和Barocas，2016年）。算法歧视可以以各种形式表现出来，例如算法剂的偏见，偏见的特征选择，预防控制，结果责任调节和大数据歧视（Kim，2016）。这些不同类型的算法偏见会导致不公平的待遇和对受保护群体的不同影响，从而引起人们对平等权利，正当程序和社会正义的关注（Kroll等，2017）。
NimbleAI：面向神经形态感知处理 3D-...
Xabier Iturbe, Nassim Abderrahmane, Jaume Abella, Sergi Alcaide, Eric Beyne, Henri-Pierre Charles, Christelle Charpin, Lars Chittka, Ang ́elica D ́avila, Manil Dev Gomony, Arne Erdmann, Carles Estrada, Ander Fern ́andez, Anna Jos Fontanelli, Alejandro Heron, Hermione Grosu, Carles Hern´andez, Daniele Ielmini, Eric Isusquiza, David Jackson, Maha Kooli, Nicola Lepri, Bernabe ́e Linares-Barranco, Jean-Loup Lachese, Martxel Lasa, Eric Laurent, Menno Lindwer, Frank Linsenmaier, Mikel Luj´an, Karel Masaˇ´, Orlando, Jeanne Morten, Neca an-Philippe Noel, Arash Pourtaherian, Christoph Posch, Peter Priller, Zdenek Prikryl, Felix Resch, Oliver Rhodes, Todor Stefanov, Moritz Storring, Sander Stuijk, Michele Taliercio, Marcel van de Burgwal, Geert van der Plas, Elisa Vianello, and Pavel Zaykov
无钴模块化双移动
[1] https://aoanjrr.sahmri.com/annual-reports-2020。[2] F. Farizon、R. de Lavison、JJ Azoulai、G. Bousquet。无水泥氧化铝涂层双活动杯的结果：一项为期 12 年的随访研究。国际骨科杂志。1998；22(4) : 219-224。[3] C. Batailler、C. Fary、R. Verdier、T. Aslanian、J. Caton、S. Lustig。双活动杯的结果和适应症的演变：系统评价。[4] MS Abdelaal、E. Zachwieja、PF Sharkey。全髋关节置换术中发现模块化双活动髋臼部件严重腐蚀。关节置换术今日 8 (2021) 78-83。 [5] R. Civinini、A. Cozzi Lepri、C. Carulli、F. Matassi、M. Villano、M. Innocenti。使用模块化双活动假体和钴铬内金属头进行全髋关节置换术后患者血清金属离子水平升高的风险。《关节成形术杂志》35 (2020) S294-S298。[6] JM Kolz、CC Wyles、DW Van Citters、RM Chapman、RT Trousdale、DJ Berry。模块化双活动假体的体内腐蚀：一项检索研究。《关节成形术杂志》2020；35 (11): 3326-3329。[7] KA Sonn、RM Meneghini。模块化双活动结构中髋臼腐蚀引起的不良局部组织反应。《今日关节置换术》第 6 卷 (2020) 976-980 页。[8] WC Witzleb、J. Ziegler、F. Krummenauer、V. Neumeister 和 KP Guenther。《金属对金属全髋关节置换术和髋关节表面置换术中铬、钴和钼的暴露》。《矫形学报》2006 年；77:5, 697-705 页。[9] I. De Martino、GK Triantafyllopoulos、PK Sculco 和 TP Sculco。《全髋关节置换术中的双活动杯》。《世界矫形学杂志》2014 年；5(3): 180-187 页。
无钴模块化双移动
[1] https://aoanjrr.sahmri.com/annual-reports-2020。[2] F. Farizon、R. de Lavison、JJ Azoulai、G. Bousquet。无水泥氧化铝涂层双活动杯的结果：一项为期 12 年的随访研究。国际骨科杂志。1998；22(4) : 219-224。[3] C. Batailler、C. Fary、R. Verdier、T. Aslanian、J. Caton、S. Lustig。双活动杯的结果和适应症的演变：系统评价。[4] MS Abdelaal、E. Zachwieja、PF Sharkey。全髋关节置换术中发现模块化双活动髋臼部件严重腐蚀。关节置换术今日 8 (2021) 78-83。 [5] R. Civinini、A. Cozzi Lepri、C. Carulli、F. Matassi、M. Villano、M. Innocenti。使用模块化双活动假体和钴铬内金属头进行全髋关节置换术后患者血清金属离子水平升高的风险。《关节成形术杂志》35 (2020) S294-S298。[6] JM Kolz、CC Wyles、DW Van Citters、RM Chapman、RT Trousdale、DJ Berry。模块化双活动假体的体内腐蚀：一项检索研究。《关节成形术杂志》2020；35 (11): 3326-3329。[7] KA Sonn、RM Meneghini。模块化双活动结构中髋臼腐蚀引起的不良局部组织反应。《今日关节置换术》第 6 卷 (2020) 976-980 页。[8] WC Witzleb、J. Ziegler、F. Krummenauer、V. Neumeister 和 KP Guenther。《金属对金属全髋关节置换术和髋关节表面置换术中铬、钴和钼的暴露》。《矫形学报》2006 年；77:5, 697-705 页。[9] I. De Martino、GK Triantafyllopoulos、PK Sculco 和 TP Sculco。《全髋关节置换术中的双活动杯》。《世界矫形学杂志》2014 年；5(3): 180-187 页。
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 ）。