尽管拉丁美洲和加勒比地区 (LAC) 在过去 20 年里没有发生过国家间武装冲突,但暴力、政变、侵犯人权以及非法武装团体的存在继续对该地区的和平与安全构成重大挑战。随着联合国将注意力集中在为所有人建立一个开放、自由、安全和以人为本的数字化未来,包括最近制定的全球数字契约 (GDC) ,拉丁美洲和加勒比地区的和平建设者正在开拓性地探索如何利用人工智能 (AI) 和开源情报 (OSINT) 以本地化、包容和冲突敏感的方式支持建设和平和预防冲突 1 。 ___________________________________________________________________________
摘要教育中的人工智能(AI)技术的整合引入了许多可能性和好处。但是,这也引发了道德问题,需要仔细考虑。这项研究工作探讨了与AI在教育中的实施相关的道德意义。这项工作研究了关键的道德维度,包括隐私和数据保护,公平和偏见以及对教师关系关系的影响。发现突出了AI设计和部署中透明度,问责制和公平性的重要性。这项工作提出了一个全面的框架,以指导教育中的道德人工智能实施,强调对强大的政策,算法透明度和解决偏见的需求。通过主动解决这些道德考虑,教育利益相关者可以确保一个负责任且包容的教育环境,以利用AI的潜力,同时维护道德原则。人工智能(AI)已彻底改变了包括教育在内的各个部门。其整合到教育体系中,提出了关于隐私,自治,偏见和问责制的道德问题。本文通过哲学观点深入研究了人工智能在教育中的道德意义。利用著名哲学家的作品,研究了在教育环境中使用人工智能技术固有的道德考虑。
为了控制 COVID-19 疫情的蔓延,需要快速检测和诊断。虽然逆转录聚合酶链反应 (RT-PCR) 被用作诊断 COVID-19 的金标准方法,但许多科学家和医生指出,这种技术的变异性、准确性和可负担性存在一些挑战。与此同时,在中国疫情早期用于诊断 COVID-19 的放射学方法被许多人忽视,主要是因为它们的特异性低,难以进行鉴别诊断。然而,放射学方法的实用性不容忽视。事实上,在过去几个月里,印度的医疗顾问和放射科医生一直在使用或建议使用胸部高分辨率计算机断层扫描 (HRCT) 来早期诊断和追踪 COVID-19,特别是对于术前和无症状患者。与此同时,科学家们一直在尝试通过使用基于人工智能 (AI) 的解释模型来改进 COVID-19 诊断和监测的放射学方法。本综述旨在汇编和比较此类成果。为此,我们回顾并介绍了关于使用放射学和人工智能辅助放射学诊断和监测 COVID-19 的最新科学文献,强调了此类技术的优势和局限性。
摘要 人工智能 (AI) 的快速发展给利用 AI 在工作场所进行人机协作所需的教育和劳动力技能带来了重大挑战。随着人工智能继续重塑行业和就业市场,定义如何在终身学习中考虑人工智能素养的需求变得越来越重要 (Cetindamar 等人,2022 年;Laupichler 等人,2022 年;Romero 等人,2023 年)。与任何新技术一样,人工智能既是希望的主题,也是恐惧的主题,它今天所包含的内容带来了重大挑战 (Cugurullo & Acheampong,2023 年;Villani 等人,2018 年)。它也对我们自己的人性提出了深刻的问题。机器会超越设计它的人类的智慧吗?所谓的人工智能和我们的人类智能之间会是什么关系?如何规范人机协作,以服务于可持续发展目标 (SDG)?本文从计算思维、批判性思维和创造性能力的角度回顾了人工智能时代终身学习的挑战,强调了对组织管理和领导的影响。
您好,我叫 Kenneth Bastian。我是 AI Web Tools LLC(也称为 AiWebTools.Ai)的所有者。我们是现存最大的 AI 工具网站,或者说是最大的 AI 工具网站之一。我们为自己的企业和其他企业创建和设计 AI 工具。我们创建的 AI 工具几乎可以完成任何事情。随着我们走向未来,我必须向可能根本不了解 AI 的立法者说明。AI 已经存在,并且将继续存在。任何法律都无法阻止或减缓其发展。我敦促您不要在任何情况下限制 AI 的使用,包括州内决策。未来将会发生许多变化。在未来,我在这里只是为了告诉您这些变化。我创建了多个人工智能工具,它们将从根本上取代大约 80% 的工作。我这样做并不是为了直接取代工作;相反,我这样做是为了赋予我们州内公民前所未有的权力。AI 赋予的权力是无限的,赋予每个人权力。它让那些在学校表现不佳的人能够知道该如何回答问题,如果他们没有口袋里的人工智能助手,他们可能永远不知道这些问题。我已经为不同的用例创建了 500 多个自定义人工智能,它们都有不同的目的和重点。我制作了各种各样的人工智能,从医生人工智能到兽医人工智能,再到教育导师,再到大学学位 GPT,这是一个 GPT,它基本上可以教你每一门大学课程,不管你想学什么学位,它都会教你所有这些。这只是表面。未来将会发生无数的事情,我真的无法在这篇证词中全部列出,但我觉得我必须向你们解释了解未来的重要性。将有大量的工作岗位流失,这是肯定的,无论你通过什么法律,即使人工智能明天成为非法,一切仍将保持不变。人工智能完全在基于网络的情况下运行,而你无法控制网络。此外,人工智能已经发展到可以在硬件本地运行,你甚至可以在本地计算机上下载。有几种人工智能是计算机原生的,人们对此一无所知,例如刚刚插入 Windows 开始菜单的 co-pilot,你可以毫不费力地将你的想法与 GPT 集成;然而,co-pilot 有必须遵守的条款和条件,因此它无法帮助释放人工智能所能做到的每一个方面。我打算设计尽可能多的人工智能,看看哪些行业领域会受到影响、会受到影响,并为此做好准备。在未来的不到一年的时间里,我和其他每个普通人所做的事将会是共同的。地球上的每个人都会为自己的个人任务制造自己的人工智能机器人,这些机器人将慢慢融入我们的智能设备中,它们将装在我们的口袋里。我们将比以往任何时候都更聪明,更有能力,我们所有人都将像其他人一样被赋予权力。这是不可阻挡的,它正在到来,你几乎无法阻止它。你可以在你的控制范围内通过法律,阻止州立法者使用人工智能阅读证词或类似的东西;然而,你永远无法控制人工智能。人工智能是它自己的东西,因为它在这个世界上以多种方式运行,所以它无法改变;它将进化成它注定要参与的任何东西,没有任何法律可以影响它的行动方向
自身免疫性风湿病(ARD)提出了一个重要的全球健康挑战,其特征是患病率上升。这些高度异质性疾病涉及复杂的病理生理机制,从而导致跨个体的可变治疗效率。这种可变性强调了对个性化和精确治疗策略的需求。传统上,临床实践取决于经验治疗的选择,这通常会导致有效的疾病管理延迟,并可能对多个器官造成不可逆转的损害。这样的延误显着影响患者的生活质量和预后。人工智能(AI)最近成为风湿病学的一种变革性工具,提供了新的见解和方法。当前的研究探讨了AI在诊断疾病,分层风险,评估预后和预测ARD治疗反应方面的能力。AI中的这些发展为更精确和有针对性的治疗策略提供了潜力,从而促进了增强患者预后的乐观情绪。本文批判性地回顾了预测ARD治疗反应的最新AI进步,强调了当前的艺术状况,确定了持续的挑战,并提出了未来研究的方向。通过利用AI的能力,研究人员和临床医生准备开发更个性化和有效的干预措施,改善ARD患者的护理和结果。
摘要 人工智能 (AI) 与教育的融合引发了关于其对学生学业成绩影响的激烈争论。一方面,人工智能有可能通过提供个性化指导、自动评分和提供实时反馈来提高学习成果。人工智能工具还可以方便获取大量教育资源,使学习更具吸引力和效率。另一方面,过度依赖人工智能可能会阻碍批判性思维、创造力和解决问题的能力。过度依赖人工智能生成的解决方案可能导致对基本概念的理解不足,最终对学业成绩产生负面影响。此外,人工智能驱动的评估可能会优先考虑死记硬背而不是更深入的理解,这可能会扼杀求知欲。这项研究工作旨在探索人工智能对学业成绩的双重影响,研究其优点和缺点。它还旨在调查人工智能对学业成绩的积极和消极影响之间的平衡,探索最大化利益同时减轻缺点的策略。通过研究人工智能与学生学习之间的相互作用,我们可以利用人工智能的潜力来增强教育,同时减轻其负面影响。平衡的方法将使教育工作者能够利用人工智能作为一种工具来增强而不是取代传统的教学方法,最终促进更有效和更具包容性的学习环境。研究人员最后鼓励同时使用人工智能和人类智能。为了最大限度地发挥优势并尽量减少缺点,教育工作者必须制定人工智能使用的指导方针,促进数字素养,并鼓励人机协作。通过承认人工智能的双重性质并努力实现平衡,我们可以利用其潜力来提高学术成绩,同时保持人类智能的价值。研究人员使用二次数据收集来生成数据。关键词:双刃剑、人工智能、学术、表现
在20世纪发达国家的预期寿命提高可以归因于几个因素 - 卫生基础设施和清洁水,粮食安全的提高,基于人群的医疗保健系统,最普遍的童年传染病和使用抗生素的大规模疫苗接种计划。亚历山大·弗莱明(Alexander Fleming)在1928年发现青霉素及其霍华德·弗洛里(Howard Florey)和恩斯特(Ernst)链条的纯化1940年以“抗生素年龄”为例,并奠定了探索潜力的基础,以探索大量的新颖抗菌剂(Hutchings等人(Hutchings等人)(Hutchings等,2019; lima et al。,2020; vila; vila。目前,将药物送入市场大约需要12年的公共用途,并且该过程非常昂贵,“新的抗生素的中位开发成本超过10亿美元,并且在批准后完成该化合物在其市场上的10年内完成批准后的批准后成本约为3.5亿美元。然而,在第一次临床使用青霉素后不久,观察到微生物通过几种不同的机制获得抗生素耐药性(Christaki等,2020; Huemer等,2020; Larsen等,2022)。世界卫生组织(WHO)强调了在细菌,病毒,寄生虫和真菌中应对耐药性的优先事项,这需要全球协调的多部门方法(Tacconelli等,2018)。抗菌抗性无疑受到i)在农业,兽医和医学实践中广泛使用广谱抗生素,ii)自我
摘要 应对可持续发展政策挑战需要能够驾驭复杂性的工具,以改善政策流程和结果。过去十年来,人们对人工智能 (AI) 工具的关注度和政府对其使用的期望急剧上升。我们对学术和灰色文献进行了叙述性回顾,以调查人工智能工具如何用于政策和公共部门决策。我们发现,学者、政府和顾问对人工智能表达了积极的期望,认为人工智能可以或应该用于解决广泛的政策挑战。然而,关于公共决策者如何实际使用人工智能工具或对使用结果的详细洞察的证据却少得多。从我们的研究结果中,我们得出了将人工智能的承诺转化为实践的四个教训:1) 记录和评估人工智能在现实世界中对可持续发展政策问题的应用;2) 关注现有和成熟的人工智能技术,而不是投机性的承诺或外部压力;3) 从要解决的问题开始,而不是要应用的技术;4) 预测并适应可持续发展政策问题的复杂性。