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如何在半导体制造中应用AI
Nestor Maslej, Loredana Fattorini, Raymond Perrault, Vanessa Parli, Anka Reuel, Erik Brynjolfsson, John Etchemendy, Katrina Ligett, Terah Lyons, James Manyika, Juan Carlos Niebles, Yoav Shoham, Russell Wald, and Jack Clark, “The AI Index 2024 Annual Report,” AI Index Steering 2024年4月，加利福尼亚州斯坦福大学的以人为中心的AI研究所委员会。
电气工程和信息学13-会议记录EEI
Proceedings Reviewers: Norbert Ádám Milan Lacko František Babič Branislav Madoš Ján Bačík Ján Magyar Peter Bednár Marián Mach Peter Bober Kristína Machová Samuel Bucko Dusan Medveď Marek Bundzel Miroslav Michalko Zsolt Čonka Ľubomír Ľubomír Papaj Ján Papaj Miloš Drutarovský Ján Paraien František Ďurovský Marek Pavlík Jaroslav Daniela Perduková Peter Feciľak Ján Perháč Anna Filasová Emília Pieriková Ján Gamec Matúš Pleva Peter Girislav Sobota Iveta Gladišová Ján Staš彼得·格尼普（Peter Gnip）威廉·斯坦宁（William Steingartner） ŠimoňákJánKaňuchjozefkirálytibor tibor Vince Marcelvološinnatalia kurkinajánKarolkarol karol karol karol iveta zolotova zolotovavieraaslákovájarosna jarosna viera viera viera viera viera maslakova maslakova jarosna jarosna jarosna viera。 Žilková
道德和可持续人工智能的多维方法......
d.tjondronegoro@griffith.edu.au 摘要 人工智能 (AI) 已成为一种变革性技术，有可能彻底改变从医疗保健到金融、教育等各个领域。然而，成功实施人工智能系统仍然是一项复杂的挑战，需要一个全面且方法合理的框架。本文通过介绍值得信赖、优化、适应性和社会技术和谐 (TOAST) 框架来应对这一挑战。它借鉴了各个学科的见解，将技术战略与道德价值观、社会责任和创新愿望相结合。TOAST 框架是一种旨在指导人工智能系统实施的新方法，重点关注可靠性、问责制、技术进步、适应性和社会技术和谐。通过将 TOAST 框架应用于医疗保健案例研究，本文对其在解决高风险环境中的运营、道德和监管挑战方面的实用性和理论合理性进行了可靠的评估，展示了适应性强的 AI 系统如何提高机构效率、降低偏见和数据隐私等风险，并为其他需要符合道德规范和高效 AI 集成的行业提供可复制的模型。关键词：AI 实施策略、医疗保健中的 AI、负责任的 AI、社会技术融合、道德 AI 实践。1. 简介人工智能 (AI) 极大地改变了行业并推动了数字时代的创新。技术进步和全球投资的增加加速了 AI 在商业运营中的应用。AI 的采用率在 50-60% 之间（Maslej 等人，2023 年），与 2017 年相比有显着增长，当时只有 20% 的企业将 AI 纳入其工作流程（Ransbotham，2017 年）。组织利用 AI 来获得竞争优势、创造新的市场机会并改进产品质量和流程。尽管人工智能在各行各业的应用日益广泛，但许多组织在有效整合人工智能系统时仍面临挑战。在没有周密计划和利益相关者协调的情况下实施人工智能可能会导致仓促决策、资源浪费和结果不佳（Li 等人，2023 年）。