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身体危害：映射新兴生物识别技术的风险
1 Marda，Vidushi和Ahmed，Shazeda。情感纠缠：中国的情感识别市场及其对人权的影响（2021年1月25日）。第19条报告。https://www.article19.org/wp-content/uploads/2021/01/er-tech-china-report.pdf。 2澳大利亚边境部队，“智能门”。 https://www.abf.gov.au，https://www.abf.gov.au/entering-andering-and-leaving-australia/ smartgates。 另请参见Rebecca的Ratcliffe。 “印度生物识别福利系统中的故障如何致命。”监护人，（2019年10月16日）。 https://www.theguardian.com/technology/2019/oct/16/glitch-india-biometric-welfare-welfare-system-starvation。 吉尔森，伊丽莎。 “嘿，Alexa！ 您在用我的数据做什么？”联邦贸易委员会（2023年6月13日）。 https://www.ftc.gov/business-ugunce/gudance/2023/06/hey-alexa-what-what-what-are-are-are-you-do-you-do-my-data。 3 Migozzi，Julien。 “算法的种族隔离。”逻辑杂志，（2022年8月）。 https://logicmag.io/home/apartheid-by- algorithm/。 4一词“从他们的声音中分析人类”来自丽塔·辛格（Rita Singh）的同一标题。 5 Breckenridge，Keith。 生物识别状态：南非的全球认同和监视政治，1850年至今。 剑桥，剑桥大学出版社，2016年。https://www.article19.org/wp-content/uploads/2021/01/er-tech-china-report.pdf。2澳大利亚边境部队，“智能门”。 https://www.abf.gov.au，https://www.abf.gov.au/entering-andering-and-leaving-australia/ smartgates。另请参见Rebecca的Ratcliffe。“印度生物识别福利系统中的故障如何致命。”监护人，（2019年10月16日）。https://www.theguardian.com/technology/2019/oct/16/glitch-india-biometric-welfare-welfare-system-starvation。 吉尔森，伊丽莎。 “嘿，Alexa！ 您在用我的数据做什么？”联邦贸易委员会（2023年6月13日）。 https://www.ftc.gov/business-ugunce/gudance/2023/06/hey-alexa-what-what-what-are-are-are-you-do-you-do-my-data。 3 Migozzi，Julien。 “算法的种族隔离。”逻辑杂志，（2022年8月）。 https://logicmag.io/home/apartheid-by- algorithm/。 4一词“从他们的声音中分析人类”来自丽塔·辛格（Rita Singh）的同一标题。 5 Breckenridge，Keith。 生物识别状态：南非的全球认同和监视政治，1850年至今。 剑桥，剑桥大学出版社，2016年。https://www.theguardian.com/technology/2019/oct/16/glitch-india-biometric-welfare-welfare-system-starvation。吉尔森，伊丽莎。“嘿，Alexa！您在用我的数据做什么？”联邦贸易委员会（2023年6月13日）。https://www.ftc.gov/business-ugunce/gudance/2023/06/hey-alexa-what-what-what-are-are-are-you-do-you-do-my-data。3 Migozzi，Julien。 “算法的种族隔离。”逻辑杂志，（2022年8月）。 https://logicmag.io/home/apartheid-by- algorithm/。 4一词“从他们的声音中分析人类”来自丽塔·辛格（Rita Singh）的同一标题。 5 Breckenridge，Keith。 生物识别状态：南非的全球认同和监视政治，1850年至今。 剑桥，剑桥大学出版社，2016年。3 Migozzi，Julien。“算法的种族隔离。”逻辑杂志，（2022年8月）。https://logicmag.io/home/apartheid-by- algorithm/。 4一词“从他们的声音中分析人类”来自丽塔·辛格（Rita Singh）的同一标题。 5 Breckenridge，Keith。 生物识别状态：南非的全球认同和监视政治，1850年至今。 剑桥，剑桥大学出版社，2016年。https://logicmag.io/home/apartheid-by- algorithm/。4一词“从他们的声音中分析人类”来自丽塔·辛格（Rita Singh）的同一标题。5 Breckenridge，Keith。 生物识别状态：南非的全球认同和监视政治，1850年至今。 剑桥，剑桥大学出版社，2016年。5 Breckenridge，Keith。生物识别状态：南非的全球认同和监视政治，1850年至今。剑桥，剑桥大学出版社，2016年。
CHATGPT和心理保健：平衡利益与危害风险
摘要反对全球增加获得精神服务的需求，卫生组织正在寻求技术进步，以改善护理的交付和降低成本。自2022年11月以来，随着Openai的Chatgpt的公开发布，生成人工智能（AI）领域已受到不断扩大的关注。尽管生成的AI本身并不是新的，但是技术进步，并且大型语言模型（例如，OpenAI的GPT-4和Google的Bard）的可访问性提高，建议使用这些工具可能具有临床意义。llms是生成AI技术的应用，可以根据大量数据集的培训来概括和生成内容。与搜索引擎不同，该引擎为响应键入条目提供了互联网链接，依靠生成语言模型的聊天机器人可以模拟类似于人类对话的对话。我们研究了当今心理保健中使用LLM的潜在希望和风险，重点是影响心理保健的范围，包括全球护理中的全球公平性。尽管我们警告说，LLM不应被用来解除心理健康临床医生，但我们表明，如果经过精心实施，这些工具在这些工具中如何为患者和卫生专业人员带来好处。
解决当地的夜间与酒精相关的危害...
抽象目标英国地方当局（LAS）有兴趣减少与酒精相关的危害，并可能使用诸如深夜征费（LNL）之类的酌情权力来做到这一点。本研究旨在描述系统利益相关者如何假设征税可能会产生变化并探索系统，参与者和干预措施如何随着时间的推移适应和共同进化。使用定性方法从复杂的系统角度设计过程评估。设置一个具有高密度住宅和商业物业的伦敦洛杉矶，该物业于2014年实施了LNL。参与者数据是通过对LNL实施者和饮酒者的访谈，酒吧和LNL巡逻期间的观察以及纪录片审查生成的。干预LNL允许LAS向深夜酒精零售商收取年费（299-4440英镑），以管理和监管夜间经济（NTE）。结果在考虑LNL时，来自不同利益集团的利益相关者对其可能的影响提出了各种意见，同时很少参考支持研究证据。征税的支持者认为，它可以通过向警察提供更多资金并管理NTE来减少犯罪和反社会行为。对征收的假设的不利后果的批评，该后果与声称该干预措施将迫使场地迫使其时间或近距离结束，群集结束，减少NTE多样性并破坏公共私有伙伴关系。在最初的两年中，征收资助的巡逻队与持牌贸易和公众建立了关系。结论本研究从复杂系统的角度应用了一个过程评估的框架。LNL并没有破坏公共私人伙伴关系，尽管某些场所的时间有所不同，但这些变化并没有破坏干预措施的可行性，也没有显着群体的关闭时间，也没有显然损害该地区的声誉，因为该地区的声誉因具有多样的NTE而造成。可以扩展评估以衡量与酒精相关的结果，并考虑国家和地方系统之间的相互作用。
以人为本的人工智能、算法和自动化危害的协作分类法
GAVIN ABERCROMBIE ∗，赫瑞瓦特大学，苏格兰 DJALEL BENBOUZID ∗，大众汽车集团机器学习研究实验室，德国 PAOLO GIUDICI ∗，帕维亚大学和欧洲大学学院，意大利 DELARAM GOLPAYEGANI ∗，都柏林圣三一学院 ADAPT 中心，爱尔兰 JULIO HERNANDEZ ∗，都柏林圣三一学院 ADAPT 中心，爱尔兰 PIERRE NORO ∗，巴黎政治学院科技与全球事务中心，法国 HARSHVARDHAN PANDIT ∗，都柏林城市大学 ADAPT 中心，爱尔兰 EVA PARASCHOU ∗，塞萨洛尼基亚里士多德大学，希腊 CHARLIE POWNALL，AIAAIC，英国 JYOTI PRAJAPATI ∗，印度政府电信部 TEC，印度 MARK A. SAYRE ∗，缅因大学美国法学院 USHNISH SENGUPTA ∗ ，加拿大阿尔戈玛大学 ARTHIT SURIYAWONGKUL ∗ ，爱尔兰都柏林圣三一学院 ADAPT 中心 RUBY THELOT ∗ ，美国纽约大学 SOFIA VEI ∗ ，希腊塞萨洛尼基亚里士多德大学 LAURA WALTERSDORFER ∗ ，奥地利维也纳技术大学
大麻二酚（CBD） - 潜在的危害，副作用和未知数
使用非食品和药物管理局（FDA）批准的大麻二酚或CBD近年来引起了人们的关注，因为CBD越来越流行，并且正在针对各种健康状况进行销售。1一项对18岁及以上的美国成年人的民意调查发现，2019年有14％的人报告使用CBD产品，而在2020年进行了类似的民意调查发现，有三分之一的成年人报告使用CBD产品。2-3然而，未经FDA批准的商业CBD产品向公众销售并在计数器上可用，与临床研究中的成分有很大差异，其中4个，有限的证据以支持其安全性。5公众应意识到CBD产品的误解以及与使用相关的潜在危害和风险。
生成的AI不成比例地损害长尾巴用户
民主国家成功运作的组成部分，尤其是公民对公共机构和彼此的信任。随着Genai的民主化，由有说服力和个性化的机器生成[5]文本和合成媒体提供支持的虚假信息可以侵蚀这一信任。尽管强大而稳定的民主国家可能会将这一挑战与丰富的媒体生态系统3斗争，但新兴和脆弱的民主国家没有那么奢侈。这些国家经常缺乏强大的机构（例如，事实检查和网络安全智能单位），国防技术（例如，检测AI模型和技术基础设施）以及资源（例如，财务和人类专业知识）有效地抵消了虚假叙述所必需的。虚假信息通过较少突出的渠道和多种语言迅速循环。恶意行为者通过针对特定的语言，文化或社会群体来利用现有的社会分裂和脆弱性。这种有针对性的方法使当局在获得牵引力之前很难识别和揭穿虚假主张。本质上，Genai的出现使人们对真理的寻找更具挑战性甚至难以捉摸，尤其是在最需要真理和透明度的地区。
分析人工智能生成图像的危害并保障网络真实性
在没有监管护栏的情况下，图像生成人工智能 (AI) 工具的民主化放大了互联网上原有的危害。互联网上 AI 图像的出现始于生成对抗网络 (GAN)，这是一种神经网络 1，包含 (1) 创建图像的生成器算法和 (2) 评估图像质量和/或准确性的鉴别器算法。通过生成器和鉴别器之间的几轮协作，最终生成 AI 图像 (Alqahtani、Kavakli-Thorne 和 Kumar，2021 年)。ThisPersonDoesNotExist.com 是由 Uber 工程师创建的网站，可生成逼真人物的 GAN 图像，于 2019 年 2 月推出，令观众惊叹不已 (Paez，2019 年)，对广泛诈骗和社会工程等滥用领域的利用具有严重影响。这只是 AI 生成的图像及其在互联网上的利用的开始。随着时间的推移，AI 图像生成逐渐从 GAN 发展到扩散模型，这种模型可以生成比 GAN 更高质量、更多样的图像。扩散模型的工作原理是将高斯噪声 2 添加到原始训练数据图像中
拜登的全球税收投降会损害美国工人和...
house of Representivate，t ax上的ubCommittee，华盛顿特区的W ays and M eans上的Committee。小组委员会在下午2:03开会。在1100室，Hon。Mike Kelly [小组委员会主席]主持。董事长凯利。委员会将命令本税小组委员会听证会，并感谢Plowgian先生今天加入我们。我们在这里讨论一个对国家经济成功至关重要的问题。也许它变得无辜，美国刚刚对我们的税法进行了历史性改革，包括全球首个仅适用于美国公司的全球最低税。现在，与此同时，一些欧洲国家开始遭受损害，以获取一些我们最大，最快的公司，其犯罪税（称为数字服务税）或DSTS。我必须告诉你，我在这里有一个词汇表，为你们中的那些人来说，这是首字母缩写词。我不是。我希望我们可以准确地说出我们在说什么。，但是为了节省时间，我不会经历所有这些。看，在经合组织进行谈判的最初想法是：其他国家可以以自己的全球最低税加入美国，我们可以停止DST的扩散。不幸的是，这不是发生的事情。在Biden财政部的积极鼓励下，经合组织在其支柱第二协议中未能将我们开创的全球最低税视为合格税。国会绝对没有发言权。相反，他们与我们提出的协议与我们的税法是如此不一致，以至于它将倾向于竞争环境，以支持外国公司。现在，它还破坏了过去半个世纪在宪法上批准的双侧税收条约网络。现在，第一次，通过公交的利润规则或UTPRS，第二个协议授权外国政府在其边界外产生的征税，包括美国采购的收入。现在，这一切都是基于经合组织，外国政府和国际会计局批准的一套任意规则，在美国的代表性最低。它还有利于欧洲喜欢的税收优惠：可退还的税收抵免，而不是不可退还的业务信用额度
法案C-63：制定《在线危害法》的法案修改...
在第1部分中，Bill C-63建立了加拿大数字安全委员会，加拿大数字安全监察员和加拿大数字安全办公室的职位。它为委员会和监察员提供了一项任务，以确保公众免受社交媒体上发表的有害内容的保护，并确保此类服务的运营商对内容有责任。它为社交媒体服务的运营商确定了职责，这是（i）通过报告对其某些商业惯例负责的； （ii）对他们的用途或第三方通过访问研究数据提供的技术工具来负责； （iii）减轻与将加拿大用户暴露于某些类型的有害内容相关的风险。
勒索软件的祸害：对个人，组织和社会的危害的受害者见解
2。NCSC，“ NCSC年度评论2023'，2023年11月14日，，2023年12月3日访问。3。丹·米尔莫（Dan Milmo），‘谁是英国勒索软件袭击的最新浪潮？'，《卫报》，2023年9月14日。4。Zach Simas，“解开Moveit违规：统计和分析”，Emsisoft，2023年7月18日， emsisoft.com/en/blog/44123/unpacking-the-moveit-breach-statistics-and-analysis/>，2023年12月3日访问。 5。 James Sillars，‘BA，BBC和靴子，被网络安全违反了与联系和银行详细信息所揭露的，Sky News，2023年6月5日。 6。 Intel471，“来自Clop的Moveit勒索攻击的见解”，2023年6月22日，，于2023年12月3日访问。。 7。 Jamie MacColl等人，“网络保险和勒索软件挑战赛”，Rusi偶尔论文（2023年7月）。 8。 BlackFog，“勒索软件2023”，2023年11月，，2023年12月3日。 9。 MalwareBytes, ‘The 2023 State of Ransomware in Education: 84% Increase in Attacks Over 6-Month Period', 5 June 2023, 2023年12月3日访问。 10。 Sam Sabin，“勒索软件帮派零零，在资源不足的美国城镇”，Axios，2023年5月16日，emsisoft.com/en/blog/44123/unpacking-the-moveit-breach-statistics-and-analysis/>，2023年12月3日访问。5。James Sillars，‘BA，BBC和靴子，被网络安全违反了与联系和银行详细信息所揭露的，Sky News，2023年6月5日。6。Intel471，“来自Clop的Moveit勒索攻击的见解”，2023年6月22日，，于2023年12月3日访问。7。Jamie MacColl等人，“网络保险和勒索软件挑战赛”，Rusi偶尔论文（2023年7月）。8。BlackFog，“勒索软件2023”，2023年11月，，2023年12月3日。9。MalwareBytes, ‘The 2023 State of Ransomware in Education: 84% Increase in Attacks Over 6-Month Period', 5 June 2023, 2023年12月3日访问。10。Sam Sabin，“勒索软件帮派零零，在资源不足的美国城镇”，Axios，2023年5月16日，