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商务预约申请咨询：前国防部国防人员与退伍军人事务部长、内阁办公室退伍军人事务部长、国会议员约翰尼·默瑟 (Johnny Mercer) 与 WithYouWithMe 进行了预约。
1. 您根据政府的《前部长商业任命规则》（简称“规则”）联系了商业任命咨询委员会（简称“委员会”），寻求有关担任 WithYouWithMe 顾问的建议。委员会考虑的重要信息列于下面的附件中。 2. 《规则》的目的是保护政府的诚信。根据《规则》，委员会的职责是考虑任职期间采取的行动和做出的决定所带来的风险，以及前部长可能向 WithYouWithMe 提供的信息和影响。 3. 《部长守则》规定，部长必须遵守委员会的建议。管理任何任命的得体性是申请人的个人责任。前内阁大臣和国会议员应坚持最高的得体标准，并按照公共生活的 7 项原则行事。 4. 还应注意的是，除了政府《商业任命规则》对此项任命规定的条件外，还有关于您作为下议院议员的职责的单独规则。委员会的审议
公平的人工智能
减轻对亚群体的歧视。1 人们可能倾向于认为，只需从决策支持系统中省略敏感属性也能解决公平问题。然而，这是一个常见的误解：一些非敏感属性充当了代理（例如，工资是性别的代理，邮政编码是民族的代理，家庭结构是种族或宗教的代理），因此，即使不了解敏感属性的决策支持系统也被认为是不公平的。本文的目的是向信息系统从业者和研究人员介绍“公平的人工智能”。如上所述，信息系统内有多个领域容易出现不公平现象。事实上，信息系统维持甚至强化了人工智能中现有的不公平现象，而不是减轻它。在依赖这样的信息系统时，企业和组织面临着巨大的法律风险。在这方面，世界各地的立法机构都在实施法律，禁止在算法决策中进行差别对待（White & Case 2017）；例如，在美国，公平贷款法对风险评分中的算法偏见进行惩罚，而在欧盟，人工智能的责任由通用数据保护条例（GDPR）强制执行。因此，实现公平的人工智能对于歧视的潜在受害者和依赖人工智能进行决策支持系统的机构都至关重要。最近的报告指出，企业、组织和政府对公平人工智能的采用已经落后（AI Now Institute 2018）。正如我们稍后讨论的，这种进展缓慢的潜在原因在于信息系统的所有维度，即人（例如信任）、技术（例如设计原则、经济影响）和组织（例如治理）。在以下章节中，本文将回顾公平的理论概念，将它们与人工智能的公平性联系起来，并为信息系统研究提出建议。
公平的人工智能
信息系统 (IS) 目前正在经历根本性转变：直到最近，决策支持都是基于规则的确定性算法开发的。然而，随着人工智能 (AI) 的最新进展，这些决策规则已被概率算法（例如深度学习；参见 Kraus 等人）取代。2020 ）。概率算法通过从数据中学习现有模式进行推理，一旦部署，就会在某些不确定性下为看不见的数据提供预测。因此，它们容易产生偏见和系统性不公平，从而对个人或整个群体进行差别对待。先前的研究已多次证明人工智能应用缺乏公平性。例如，研究发现，信贷贷款申请的决策支持系统对某些社会人口群体存在不成比例的偏向 (Hardt and Price 2016; O'Neil 2016 )。
多模态人工智能中的偏见：公平自动招聘的试验台
决策算法在社会中的存在感如今正在迅速增加，同时人们也开始担心其透明度以及这些算法可能成为新的歧视来源。事实上，许多相关的自动化系统已被证明会根据敏感信息做出决策或歧视某些社会群体（例如，某些用于人员识别的生物特征识别系统）。为了研究当前基于异构信息源的多模态算法如何受到数据中的敏感元素和内部偏见的影响，我们提出了一个虚构的自动招聘测试平台：FairCVtest。我们使用一组有意识地以性别和种族偏见进行评分的多模态合成档案来训练自动招聘算法。FairCVtest 展示了此类招聘工具背后的人工智能（AI）从非结构化数据中提取敏感信息并以不良（不公平）的方式将其与数据偏见结合起来的能力。最后，我们列出了最近开发能够从深度学习架构的决策过程中删除敏感信息的技术的列表。我们使用其中一种算法（SensitiveNets）来实验歧视感知学习，以消除我们多模态 AI 框架中的敏感信息。我们的方法和结果展示了如何生成更公平的基于 AI 的工具，特别是更公平的自动招聘系统。
DSCI-531 人工智能公平性课程大纲
● HW1：研究过程中的道德规范 - 这项作业将向学生介绍开展公平和道德研究的概念。重点将放在对 IRB 本质的历史理解上。学生将完成 CITI 人类受试者研究培训作为其作业的一部分。● HW2：数据和预测中的偏见 - 学生将学习将基本的数据挖掘技术应用于数据。学生将设计和对大型数据集进行统计测试。这些测试将围绕公平概念以及如何利用技术来识别不公平进行设计。● HW3：NLP 中的偏见 - 学生将学习命名实体识别中的性别偏见。解决这项作业需要基本的自然语言处理技术，包括基于转换器的语言模型，如 BERT。● HW4：网络中的偏见——在这项作业中，学生将学习和应用基本的网络技术来发现网络中的性别偏见。女性在网络中的代表性是更多还是更少？她们是否倾向于占据比男性更高或更低的中心位置？注意：在书面和编程作业中，描述和分析的完整性和清晰度与最终的正确答案一样重要。仅发送单个最终值（即使正确）是不够的。请参阅下表：
EasyChair 预印本 - 人工智能的兄弟
约翰·麦卡锡（John McCarthy，1927 年 9 月 4 日 - 2011 年 10 月 24 日）是美国计算机科学家和认知科学家。“人工智能”一词由他创造（维基百科，2020 年）。萨蒂什·加贾瓦达（Satish Gajawada，1988 年 3 月 12 日 - 至今）是印度独立发明家和科学家。他在本文中创造了“人工满足”一词（Gajawada，S. 和 Hassan Mustafa，2019a）。本文介绍了一个名为“人工满足”的新领域。本文发表后，“人工满足”将被称为“人工智能之兄”。本文设计并实现了一种名为“人工满意度算法（ASA）”的新算法。为了简单起见，粒子群优化（PSO）算法用人工满意度概念进行了修改，以创建“人工满意度算法（ASA）”。 PSO 和 ASA 算法应用于五个基准函数。对获得的结果进行了比较。本文的重点更多地在于定义和向世界介绍“人工满意度领域”，而不是从头开始实现复杂的算法。
内罗毕县财政战略文件 2024
我非常荣幸地感谢县领导约翰逊·萨卡贾阁下和詹姆斯·穆奇里阁下在整个过程中的领导和支持。我向内罗毕市县所有直接和间接参与本文制作的工作人员表示敬意。我要感谢县执行委员会财政和经济规划委员查尔斯·凯里奇先生为及时准备本文所做出的贡献，以及他协调所有县执行委员会成员所发挥的作用，他们的部门投入是巨大的。
实习飞行软件、计算机视觉和人工智能 瑞士苏黎世 公司：Daedalean 是一家总部位于苏黎世的初创公司，由前谷歌和 SpaceX 工程师创立，他们希望在未来十年内彻底改变城市航空旅行。我们结合计算机视觉、深度学习和机器人技术，为飞机开发最高级别的自主性（5 级），特别是您可能在媒体上看到的电动垂直起降飞机。如果您加入我们的实习，您将有机会与经验丰富的工程师一起工作，他们来自 CERN、NVIDIA、伦敦帝国理工学院或……自治系统实验室本身。您将构建塑造我们未来的尖端技术。最重要的是，我们还提供在瑞士阿尔卑斯山试飞期间与我们的飞行员一起飞行的机会。项目：不同的团队都提供机会。我们希望更多地了解您，以及我们如何让您的实习成为双方宝贵的经历。告诉我们您一直在做什么，以及您想在我们的团队中从事什么工作。它与深度学习有关吗？状态估计？运动规划？计算机视觉？或者其他什么？向我们展示您的热情所在。如果我们可以在您想要从事的领域提供指导和有趣的机会，我们将一起敲定细节。资格：强大的动手 C++ 经过验证的解决问题的能力如何申请：将您的简历/履历发送至 careers@daedalean.ai 。电话
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