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负责领导
գ To be a global leader for the quality of our steel products and raw materials by continuously upgrading and expanding our product mix with the aim of increasing our customers' competitiveness գ To comply with industry best practice concerning the rational use of material and technical resources and the safety of our production processes for both human health and the environment գ To be a global leader in adopting best practices to make our operations more energy-efficient, and to reduce energy consumption and cost of production as far在技术上和经济上的可行性上，以零事故，事件，事件和近乎失误确保在职业健康和安全方面的全球卓越卓越，持续发展以及NLMK集团的员工和承包商之间的安全文化的促进以及对环境和气候变化的危害，并促进环境和经济的危害/经济
Globally responsible urban and economic development
The Directive requires manufacturers to repair their prod- ucts at reasonable prices and within a reasonable time after the legal warranty period. Consumers are given access to spare parts and repair information, and incentives such as vouchers and subsidies for repairs are created. This applies to – Household washing machines and dryers, (EU) 2019/2023 – Domestic dishwashers, (EU) 2019/2022 – Refrigerators, (EU) 2019/2021 – Electronic displays (e.g. monitors, televisions), (EU) 2019/2021 – Welding equipment, (EU) 2019/1784 – Vacuum cleaners, (EU) No 666/2013 – Servers and data storage products, (EU) No 2019/424 – Smartphones, mobile phones, cordless phones, tablets, (EU) 2023/1670 – Domestic clothes dryers, (EU) 2023/2533 – Batteries for light-duty vehicles, (EU) 2023/1542 (EVZ, 2024)
负责任的 AI 指南
第 2 步：识别风险 识别您的应用程序可能对个人、团体和社会造成哪些风险？风险可能源自目标本身，但也可能是由有偏差的训练数据、数据安全问题、模型漂移等造成的。特别是确定您的应用程序是否属于 AIA 第 6 条中提到的高风险类别之一。如果您的应用程序构成高风险，则可能需要进行专门的风险评估。如果您处理个人数据，可能还需要进行数据保护影响评估 (DPIA)。
负责任的人工智能政策
背景和背景：负责任的人工智能政策自 2023 年 7 月起制定，最初由 NLCS 员工工作组制定。该小组的工作重点是收集利益相关者的反馈并整合基于广泛研究的最佳实践。它已被制定为一项对 NLCS 和更广泛的教育界有用且相关的政策。这项政策是学校更广泛的数字战略不可或缺的一部分，由创新中心副主任监督。这是一项新的学校政策，对于支持 NLCS 对勇敢创新和新成立的创新中心的承诺的愿景至关重要。人工智能和技术发展的动态和不断变化的性质将需要每年审查这项政策，以确保它继续支持学生和教职员工的需求。创新中心的顾问委员会将包括行业领先的专家，能够就不断发展的最佳实践提供信息和建议。
Eightfold 的负责任 AI
或者，所使用的模型和训练过程本身也会导致有偏差的结果。所使用的模型和算法应该经过严格而全面的评估框架，在可衡量的受保护类别中对它们的性能进行测试。在模型训练期间建立制衡机制以检查基于受保护类别的学习决策至关重要。在 Eightfold，我们构建的模型力求减轻数据和人类行为中经典刻板模式的放大。例如，用于推荐软件工程职位候选人的模型不应该对某一性别的表现优于另一性别。
负责任的人工智能 - 讲座 2
○ 人类的主导和监督：人工智能系统应该赋予人类权力 ○ 技术稳健性和安全性：人工智能系统需要具有弹性和安全性 ○ 隐私和数据治理：必须确保数据治理机制 ○ 透明度：数据、系统和人工智能商业模式应该透明 ○ 多样性、非歧视和公平性：人工智能系统应该对所有人都开放 ○ 社会和环境福祉：人工智能系统应该造福全人类 ○ 问责制：确保对人工智能系统及其结果的责任和问责
人工智能有多负责任？
全球许多企业都在采用人工智能，希望提高营收和利润。新冠肺炎疫情进一步加速了这一进程。虽然人工智能技术有望带来巨大的好处，但挑战也同样巨大。在目前的形式下，人工智能系统对透明度和信任的要求相对较低。另一方面，监管压力很大，要求人工智能系统值得信赖和负责任。在方法和理论方面，以及如何在实践中使用解释，仍然存在挑战。本文的目的是分析推特数据，以提取非结构化文本中的情绪和观点。作者试图使用上下文文本分析对推特数据进行分类，以了解人们对人工智能伦理挑战的积极或消极情绪和感受，并强调关键问题。还对积极和消极情绪进行了文本聚类，以了解人们担忧背后的关键主题。