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2023公司责任报告
本报告涵盖了我们从2023年1月1日至12月31日的活动，除非另有说明，否则参考了GRI通用标准2021和可持续性会计标准委员会（SASB）的多行零售商和专业零售商，分销商以及建筑产品和家具的标准。本报告不包括我们加拿大零售业务的数据，Lowe于2023年2月3日完成。此外，前几年的数据不包括加拿大零售数据。第三方验证了我们的2023范围1、2和3（使用已出售产品，第11类）温室气体排放和我们的用水量数据。有关Lowe的公司责任活动或报告的问题，请通过copportibility@lowes.com与公司可持续性副总裁Chris Cassell联系。
企业社会责任政策
资产重建公司（ARCS）在不同国家 /地区所知，已在全球范围内，特别是在亚洲使用，以解决NPA。但是，这些在不同国家取得了不同程度的成功。ARCS专注于NPA的解决，并允许银行系统充当“清洁银行”。资产重建公司（印度）有限公司（ARCIL）是印度的第一弧。作为第一个弧线，阿尔考（Arcil）在制定印度行业的标准方面发挥了开创性的作用。它一直在启动重现NPA的价值的动力，并继续在通过关键时期重新充满印度工业方面发挥积极作用。作为该国的主要弧线，Arcil将其愿景保持一致，以“通过提高资本速度来成为印度经济的主要贡献者”。 Arcil一直在努力通过恢复NPA在金融领域创造价值。公司还打算对社会产生积极的影响，并为社会改善的社会事业做出贡献。公司还相信托管概念。这需要超越商业利益，并致力于对社会产生有意义的影响。在这方面，该公司制定了这项政策，该政策涵盖了公司的哲学来划定其作为企业公民的责任，并制定了为社会和可持续发展提供社会有用计划的准则和机制，以对整个社区的福利和可持续发展，并将其作为“公司社会责任（CSR）政策”，该政策是基于该公司的“公司”和2013年的规则。II。II。定义：
Regeneron责任报告2023
7。由雷杰伦（Regeneron）在美国和美国境外的拜耳（Bayer）商业化。8。与赛诺菲商业化。9。由美国和美国境外的Regeneron商业化。10。由赛诺菲商业化。请参阅包括盒装警告在内的处方信息。11。由美国雷杰伦（Regeneron）和美国以外的Ultragenyx Pharmaceutical Inc.商业化。12。请参阅包括盒装警告在内的处方信息。13。由Kiniksa Pharmaceuticals，Ltd。商业化14。regen-cov®被授权根据紧急用途授权（EUA）授权，当时EUA被修订以排除其在感染或暴露的地理区域中的使用，而这种地理位置可能是由于不容易受到治疗的变体所致。结果，Regen-COV目前未授权在美国，领土或司法管辖区使用。
检查中国的强制经济策略
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2023公司责任报告
当我们反思过去的一年并将目光投向未来的道路时，我真正受到了我们促进Biogen持久的开拓创新科学的持久遗产的启发，从而提供了改变患者生活并为我们的社区和股东创造持久价值的药物。我们的使命和业务战略以我们对负责任的业务的承诺为基础，在2023年，我们完善了我们的企业责任策略，以提高我们不断发展的业务优先事项，并与我们相信我们可以产生最大影响的领域保持一致。我们对访问和健康权益患者的承诺是我们所做的一切的核心，他们激发了我们坚定不移的卓越承诺。在整个公司中，我们继续采取有意义的行动，以促进公平获得优质的医疗保健和药物。要将这一愿景从我们的管道促进我们的商业化策略及其他方面，我们打算专注于四个关键支柱：确保获得医疗保健和药物的机会，浏览独特的患者旅程，加强临床研究生态系统，并与社区进行参与和协作。
人工智能开发中的专家责任
摘要 本文旨在讨论人工智能专家在引导人工智能向理想方向发展方面的责任。更具体地说，目的是回答以下研究问题：人工智能专家在多大程度上以前瞻性的方式对超出程序员或设计师直接关注的人工智能技术的影响负责？在本文中，人工智能专家被概念化为人工智能技术方面的专家，他们拥有非专家所不具备的人工智能技术知识和控制权。借鉴责任理论、政策过程理论和关键算法研究，我们讨论了这种能力以及这些专家对人工智能发展的影响地位在多大程度上使人工智能专家以前瞻性的方式对使用人工智能技术的后果负责。我们得出的结论是，作为一个专业集体，人工智能专家在某种程度上对他们能够预见的人工智能技术使用后果负有前瞻性的责任，但人工智能专家的影响力可能会增强，而其他参与者的影响力可能会受损。至关重要的是，要让多样化的参与者参与到人工智能未来发展的民主进程中，但要使这一点有意义，人工智能专家需要对他们开发的人工智能技术如何影响公众审议负责。
利用生成式人工智能重新思考责任
埃森哲与新加坡金融管理局 (MAS) 合作成立了 Veritas 金融服务行业联盟，专注于人工智能的信任。Veritas 内部的一个团队（由 MAS 和埃森哲领导）共同制定了指南，帮助金融服务机构根据公平、道德、问责和透明原则评估其人工智能和数据分析解决方案。
人工智能中的责任分配问题
一家医院发现其人工智能软件对患者进行了误诊——在测试结果上，它将患者评定为健康，而实际上他们并不健康。一些患者因这种假阴性结果而遭受严重后果。在另一个例子中，一家公司用于招聘面试候选人的人工智能软件被发现系统性地歧视某些个人资料。该公司后来因此被起诉。另一个例子是面部识别人工智能软件拒绝让具有特定种族背景的人使用它，因为它无法将该人归类为合法用户。