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复杂供应链的兴起是近几十年来最引人注目的特征之一（Johnson，2017 年）。虽然这些供应链带来的效率提升已经得到充分证实，但越来越多的文献发现，供应链会跨地区传递冲击，产生重大的经济后果。例如，2011 年东北地震扰乱了美国跨国子公司的供应链，大幅降低了美国的工业产量（Boehm 等人，2019 年）。在新冠疫情期间，全球供应链严重中断，加剧了冲击（Bonadio 等人，2021 年），并加剧了全球的短缺和通胀压力（di Giovanni 等人，2022 年；LaBelle 和 Santacreu，2022 年）。这导致人们对制定使供应链更具弹性和稳健性的政策的兴趣增加。1
推荐引用 推荐引用 UYGUN İ L İ KHAN, SEV İ L; ÖZER, MAHMUT; TANBERKAN, HANDE; 和 BOZKURT, VEYSEL (2024) “如何减轻在医学中部署人工智能的风险？”，土耳其医学科学杂志：第 54 卷：第 3 期，第 2 篇文章。https://doi.org/10.55730/1300-0144.5814 可在以下网址获取：https://journals.tubitak.gov.tr/medical/vol54/iss3/2
摘要：本研究旨在研究人工智能 (AI) 在医学领域的应用风险，并提出政策建议以降低这些风险并优化 AI 技术的优势。AI 是一项多方面的技术。如果得到有效利用，它有能力在健康领域以及其他几个领域对人类的未来产生重大影响。然而，这项技术的迅速传播也引发了重大的伦理、法律和社会问题。本研究通过回顾当前的科学工作并探索减轻这些风险的策略来研究 AI 在医学领域的整合的潜在危险。AI 系统数据集中的偏差可能导致医疗保健的不公平。基于人口统计群体狭隘代表的教育数据可能会导致 AI 系统对不属于该群体的人产生有偏见的结果。此外，人工智能系统中的可解释性和问责制概念可能会给医疗专业人员理解和评估人工智能生成的诊断或治疗建议带来挑战。这可能会危及患者安全并导致选择不适当的治疗方法。随着人工智能系统的普及，确保个人健康信息的安全将至关重要。因此，改进人工智能系统的患者隐私和安全协议势在必行。该报告提出了减少医疗领域越来越多地使用人工智能系统所带来的风险的建议。这些包括提高人工智能素养、实施参与式社会在环管理战略以及创建持续的教育和审计系统。将道德原则和文化价值观融入人工智能系统的设计中有助于减少医疗保健差距并改善患者护理。实施这些建议将确保人工智能系统在医学领域的高效和公平使用，提高医疗服务质量，并确保患者安全。
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• 本课程毕业生通常可以从事自由职业或自雇工作。 • 此类工作可能不稳定。 • 工作时间可能从一天到几周甚至几个月不等。 • 一天或一周的工作时间可能多于或少于传统的 8 小时工作日或 40 小时工作周。 • 您可能会花费无偿时间来扩展您的网络、广告、推广您的服务或磨练您的技能。 • 一旦毕业生开始从事自由职业或自雇工作，他们将被要求提供证明他们以此种方式受雇的证明，以便我们将其计入就业安置记录。 • 签署此披露信息的学生明白，本校的大多数或所有毕业生都以这种方式受雇，并了解这种工作方式的构成。 学生姓名首字母： 日期： 仅在您有足够时间阅读和理解信息后才签署首字母
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我们感谢约翰·霍普金斯·贝尔曼生物伦理研究所参加研讨会的参加者马里兰州大学学院，苏塞克斯大学（SPRU），多伦多大学，苏黎世大学，维也纳大学，委内兹大学，海德堡大学和塞西福·威尼斯学院的评论。该研究获得了多伦多大学研究伦理委员会的批准（协议12177）和约翰·霍普金斯大学（Johns Hopkins University）的霍姆伍德机构审查委员会（协议HIRB00040280）。美国经济协会的随机对照试验注册处的注册号为AEARCTR-0007531。这项研究的财政支持来自多伦多大学的约翰·霍普金斯卫生计划（HBHI）和桑德拉·罗特曼卫生部门战略中心。捐赠实验仅是出于研究目的进行的，并不代表约翰·霍普金斯大学，多伦多大学或研究作者对接受者组织的认可。Salwa Abdalla提供了出色的研究帮助。本文所表达的观点是作者的观点，不一定反映国家经济研究局的观点。
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本文所表达的观点是作者的观点，不一定反映国家经济研究局的观点。WinSeck在加入亚马逊之前就在纸上工作。作者感谢Diego Ambasz和Javier Sanchez-Reaza的深入评论和专业知识。Rafael E. de Hoyos Navarro提供了其他有用的评论。作者感谢Domagojračić在欧洲编码绿党数据和Anshuman Gupta的协助下，对他仔细的强制性教育法数据进行了仔细的编码。最后，作者感谢佩德罗·桑特纳（Pedro Sant'anna）对强大方法的有用指导，以汇总估计值的良好方法，以解决差异差异文献中不断增长的问题的方式。本文的鸡尾酒配对可以在此处找到：https：//www.joshgraffzivin.com/cocktail-pairings
安德鲁·戈登伯格
1990 年，安大略省哈格斯维尔的 1400 万个旧轮胎被烧毁。一位关注这一情况的私营企业家与 Goldenberg 合作，制造了一台机器人机器，可以确定轮胎是否支持翻新。为了检查轮胎，旧轮胎被安装起来，以便小型机械臂可以在轮胎内部旋转以绘制内部结构。在同一十年中，Goldenberg 开始与加拿大原子能有限公司 (AECL) 进行为期五年的合作，其中包括开发多个机器人来支持核能运营。第一个是制造用于维护核反应堆管道的机械臂。管道需要定期进行内部清洁，但由于高辐射水平，对人类构成重大风险。Goldenberg 为 AECL 创建的另一个工作原型是长距离机械手，用于在放射性排放高于人类安全允许值的区域运行。它包括一个超声波扫描仪，用于绕着反应堆的支腿移动并定期扫描危险缺陷。第三次合作包括自动处理员工生物样本，以便可以在无需人工干预的情况下对生物材料进行准备和放射性扫描。
NBER 工作论文系列 生成式人工智能...
新的人工智能工具有可能改变工人的工作和学习方式，但人们对它们对工作的影响知之甚少。在本文中，我们使用来自 5,179 名客户支持代理的数据，研究了分阶段引入基于生成式人工智能的对话助手的情况。使用该工具可将生产率（以每小时解决的问题衡量）平均提高 14%，其中新手和低技能工人的提高幅度为 34%，但对有经验和高技能工人的影响微乎其微。我们提供的证据表明，人工智能模型传播了更有能力的工人的最佳实践，并帮助新工人降低经验曲线。此外，我们发现人工智能辅助可以改善客户情绪，提高员工保留率，并可能导致工人学习。我们的结果表明，使用生成式人工智能可以提高生产率，但对不同工人的影响存在很大的差异。
NBER 工作论文系列反垄断...
我们手工收集并标准化了 1971 年至 2018 年期间司法部 (DOJ) 提起的所有 3,055 起反垄断诉讼的信息。使用美国人口普查局提供的受限机构级微观数据，我们将司法部反垄断诉讼所针对的州中非贸易行业的经济结果与未针对的其他州中同一行业的结果进行了比较。我们记录了司法部的反垄断执法行动永久性地使就业率增加了 5.4%，企业成立率增加了 4.1%。使用事件研究设计，我们发现 (1) 工资单的急剧增长超过了就业率的增长，这意味着司法部的反垄断执法提高了平均工资，(2) 销售额的经济增长较小，在统计上不显著，以及 (3) 劳动力份额的精确增加。虽然我们无法单独衡量产出的数量和价格，但生产投入（就业）的增加，加上销售额的相对较小的增长，强烈表明司法部的反垄断执法行动增加了产出数量，同时降低了产出价格。我们的结果表明，政府反垄断执法导致目标行业的经济活动水平持续提高。
nber工作文件系列性别中立...
这项研究从经验上调查了性别中立语言的使用以及如何影响男女在真正的高风险考试中的表现。我们利用了一个自然实验，在该实验中，管理以色列标准化大学录取测试的研究所修改了考试中使用的语言，从而使考试语言更加中性。我们发现，更改性别中立语言的变化与女性在定量问题上的表现有了显着改善，这有意义地减少了男女在这些问题上的性别差距。但是，这种变化不会影响女性在口头问题上的表现，也不会在定量或言语问题上表现出男性表现。我们的发现与性别语言可能引入“刻板印象威胁”的假设一致，该假设会对女性在刻板印象中表现不佳的任务中的表现产生不利影响。我们的发现对正在进行的有关性别中立语言的使用和影响的学术和政策讨论具有重要意义。