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在特定情境中减轻 AI/ML 偏见 - NCCoE
摘要 管理人工智能系统中的偏见对于建立和维持对其运行的信任至关重要。尽管人工智能系统中的偏见非常重要，但它在许多应用领域仍然普遍存在，无论意图如何，都可能导致有害影响。偏见也与环境有关。为了解决这个复杂的问题，我们采用社会技术方法在环境中测试、评估、验证和确认 (TEVV) 人工智能系统。这种方法将技术与社会价值观联系起来，以制定在行业部门部署基于人工智能/机器学习的决策应用程序的推荐指南。该项目还将研究偏见与网络安全之间的相互作用。该项目将利用现有的商业和开源技术以及 NIST Dioptra，这是一个用于机器学习数据集和模型的实验测试平台。该项目的初始阶段将专注于金融服务部门信贷承保决策的概念验证实施。该项目将产生一份免费的 NIST 人工智能/机器学习实践指南。
定义人工智能和政府服务交付中的偏见
制定全面的建议 - 一套全面的建议构成了成功将公正的人工智能融入公民服务的路线图。建议应包括可操作的步骤，涵盖法律改革、技术标准、公众参与和全球合作。定期审查和更新这些建议可确保它们在不断变化的环境中保持相关性和有效性。通过将这些建议嵌入政策和治理结构中，政府可确保对公正的人工智能采取系统且负责任的方法。
探索人工智能领域对女性的偏见
主要 RQ：挪威人工智能从业者对人工智能性别偏见的主要观点是什么？...................................................................................................................................... 109
人工智能、图像和文本生成以及信息偏见
o 例如，如果使用人工智能图像生成器来开发 CEO 的图像，则应考虑除了人工智能生成器之外，是否还有其他更可靠、更具代表性和更全面的图像来源。• 使用人工智能生成的文本和图像会对现实世界产生影响。公共论坛和文档中发布的图像和文本将来可能会被人工智能生成器使用，从而不断循环利用信息和偏见。• 个人在创建和使用使用人工智能生成的文本或图像时，应进行认真的道德和技术考虑。至少，应引用图像和/或文本并将其标识为机器生成的，并注明所使用的平台、日期和提示。考虑生成器是否适合某项任务不仅要考虑输入/输出，还要考虑输出本身的长期使用。人工智能图像和文本生成器中的偏见：
解决公平性、偏见和人工智能的适当使用问题……
在中低收入国家 (LMIC)，机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 为解决医疗资源短缺和提高当地医疗基础设施能力提供了有吸引力的解决方案。但是，AI 和 ML 也应谨慎使用，因为如果应用不当，可能会出现公平性和算法偏见问题。此外，由于缺乏技术能力、存在针对少数群体的社会偏见以及缺乏法律保护，中低收入国家的人群特别容易受到人工智能算法的偏见和公平性的影响。为了满足在全球卫生背景下更好指导的需求，我们描述了三个基本标准（适当性、公平性和偏见），可用于帮助评估机器学习和人工智能系统的使用情况：1）适当性是决定如何在本地环境中使用算法的过程，并将机器学习模型与目标人群正确匹配； 2) 偏见是模型中偏向某一人口群体而偏向另一群体的系统性倾向，这种倾向可以减轻，但会导致不公平；3) 公平涉及研究对不同人口群体的影响，并从几种群体公平的数学定义中选择一个，以充分满足所需的法律、文化和道德要求。最后，我们通过一个机器学习应用于印度浦那肺部疾病诊断和筛查的案例研究，说明了如何应用这些原则。我们希望这些方法和原则能够帮助指导正在考虑使用机器学习和人工智能的全球卫生研究人员和组织。
MOCA 项目：解决对话式 AI 中的偏见
• 在整个过程中组建一支由不同的开发人员和同事组成的团队进行测试 • 明确定义目的和范围 • 为包容性和可访问性而设计 • 减轻和解决偏见 • 为用户和系统之间的道德互动而设计 • 广泛测试 • 定期监控和更新 • 问责和文档
人类认知偏差识别以产生安全...
技术系统的复杂性、快速变化和规模快速增长，引起了人们对安全关键系统中人为因素的日益关注。毫无疑问，随着技术的发展，关键系统的安全性已经有了很大的提高，因为硬件和软件引起的事故数量已经绝对减少了，但是在每次事故中发现的人为决策偏差数量仍然更多，因为对近几十年来重大安全关键事故的分析得出结论，系统操作员、管理人员和设计人员的人为错误起了重要作用[2]。文献中有许多安全关键系统故障是由于认知偏差导致的，从而造成了巨大的悲剧。这些安全关键系统事故包括荷兰皇家航空 408 航班事故、三哩岛核电站事故、法航 447 坠毁事故以及更多的安全关键系统事故，这些事故都被归咎于人为错误 [2]。在安全关键系统中，应充分分析潜在风险，以防止未来操作员的失误，这不仅需要关注外部人为错误，还需要关注心理角度，特别是认知偏差，以阻止源于思想和信念的错误，最终导致糟糕和错误的决策。由于当前研究领域有许多人为错误识别技术，但仍需要确定根本原因
黑匣子还是丑陋的镜子？比较偏见......
这是作者接受的稿件，未经编辑、格式化或最终修改。最终稿件将发表在即将出版的《英国科学哲学杂志》上，该杂志由芝加哥大学出版社代表英国科学哲学学会出版。引用或引用时请包含 DOI：https://doi.org/10.1086/714960 版权所有 2021 英国科学哲学学会。
集成自偏置电源的设计...
1 硕士技术学者，2 助理教授 1&2 电子与通信工程系，1&2 Shri Ram 工程与管理学院，Banmore Gwalior，印度 摘要：最近，AC-DC 电力电子技术变得越来越高效和具有成本效益，但总有改进的空间。本研究论文涉及 APFC 恒流降压型开关电源中集成自偏置电源的设计和分析。它提出了一种有源功率因数校正 (APFC) 低侧恒流降压型 SMPS IC 中的集成自偏置 VCC 电源，该电源没有外部磁芯和铜线绕组。使用低侧恒流降压转换器的 7W LED 驱动器对设计的电路进行了评估和验证。实验结果表明，基于所提方案的 IC 具有出色的效率、EMI 性能并且功耗更低。所提出的电源电路的应用也可以扩展到其他转换器，例如降压、降压-升压、反激和 Zeta。索引术语 - APFC 低侧 CC 降压转换器、自偏置 VCC、电荷泵单元。
“它弥漫在空气中”：斯坦福大学的反犹太主义和反以色列偏见......
2024 年 5 月 31 日 小组委员会成员： Larry Diamond 教授（教员），联合主席 Jeff Koseff 教授（教员），联合主席 Paul Brest 教授（教员，斯坦福法学院代理院长） Shirit Einav 教授（教员） Emily Gurwitz（本科生） Laurie Hahn-Tapper 拉比（宗教和精神生活副院长） Jessica Kirschner 拉比，（斯坦福希勒尔执行董事） Jonathan Levav 教授（教员） Emily J. Levine 教授（教员） Rachel Rosten（招生主任，Knight-Hennessy 学者） Jeffrey Stone（斯坦福校友和名誉董事） Gaby Smith（研究生，斯坦福医学院） 研究助理 Zohar Levy（斯坦福校友） Martin Rakowszczyk（研究生，斯坦福法学院） Matt Wigler（研究生，斯坦福法学院 学校）