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。
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 人工智能是科学领域中为数不多的几个几乎每个人(包括专家和非专家)都有某种看法的领域之一。有些人认为它带来了巨大的好处,另一些人认为它会带来危险,还有一些人认为两者兼而有之。另一方面,对于人工智能是什么以及它做什么,没有普遍的共识,这是不寻常的。智能通常意味着获取、记忆和处理某些知识的能力。尽管也有人认为人工智能的核心目标是模仿人类智能,但人工智能的大多数子领域都有不同的目标。它通常是解决组合爆炸的问题,其中可能性的数量如此之大,以至于无法在合理的时间内系统地检查。人工智能的大多数任务可以用算法、搜索、演绎和归纳推理以及其他精确的数学概念来描述。只有一小部分研究人员处理旨在实现一般人类式推理的方法。人工智能由几个子领域组成,其内容似乎松散地联系在一起。那么问题是它们有什么共同点,除了它们大多都处理出现大量可能性的问题,而这些问题无法通过系统搜索进行检查。有多种方法可以将人工智能的所有子领域统一到一个统一的框架中。其中一种方法是基于代理可以自行采取一些行动。另一种方法将解决问题的过程置于中心地位。解决阶段通常包括:建模,即用严格的数学术语描述给定的问题;解决用数学术语描述的问题;解释和分析解决方案。
摘要 天气和气候预测主要受高维性、许多不同空间和时间尺度上的相互作用以及混沌动力学的影响。这使得该领域的许多问题变得相当复杂,而且尽管计算成本巨大,但最先进的数值模型仍不足以满足许多应用的需求。因此,使用人工智能等新兴技术来解决这些问题很有吸引力。我们表明,可以使用深度神经网络模拟高度简化的大气环流模型的完整动态,既能提供未来几天模型状态的良好预测,也能提供稳定的长期气候时间序列。这种方法也部分适用于更复杂和更现实的模型,但只能用于预测未来几天模型的天气,而不能用于创建气候运行。使用 50-100 年的数据来训练网络就足够了。可以将相同的神经网络方法与数值集合天气预报的奇异值分解相结合,以便使用神经网络生成概率集合预报。从更基本的层面上讲,我们表明,在简单的动态系统设置中,前馈神经网络推广到系统新区域的能力似乎存在局限性。这是由于网络的不同部分学习对系统的不同部分进行建模所致。相反的是,对于另一个简单的动态系统,这被证明不是一个问题,这让人怀疑在更复杂的模型背景下简单模型的结果的实用性。此外,我们表明神经网络在某种程度上能够“学习”缓慢变化的外部强迫对系统动力学的影响,但只有在给定足够广泛的强迫机制的情况下才能做到这一点。最后,我们提出了一种补充操作天气预报的方法。给定初始场和过去天气预报的误差,使用神经网络预测新预报的不确定性,仅给定新预报的初始场。
总结在多维空间中表现出的科学,技术,战争和军事力量之间的关系代表了一个非线性系统。从非线性创建有序系统的趋势是自然的。希望完全确定地做出决定,但实际上,这对军事系统的运营结构框架施加了风险。牢记未来应用的独特性和潜力,关于人工智能的引入将如何影响使用军事力量的变化的问题。本文定义的问题是通过分析和考虑人工智能在策略和学说的背景下的多层含义来解决的,同时遵循必要的资源。该研究基于当代政治和技术概念,考虑了政治,军事,法律和道德观点,确定了机遇,挑战和开放问题,并提供了全面的观察。假设人工智能将在不久的将来设法在不久的将来进行至少一部分自治假设,鉴于快速的技术发展,本文提供了洞察力和途径,以推动进一步的思维,研究和政策制定,以在军事中进行适当的整合,管理和使用人工智能。关键字:学说,军事,人工智能,资源,战略,技术。
外部专家组 Najeeb Al Shorbaji,约旦电子健康发展协会 Arisa Ema,日本东京大学未来倡议研究所 Amel Ghoulia,H3Africa、H3ABioNet,突尼斯 Jennifer Gibson,加拿大多伦多大学达拉拉纳公共卫生学院生物伦理联合中心 Kenneth W. Goodman,美国迈阿密大学米勒医学院生物伦理与卫生政策研究所 Jeroen van den Hoven,荷兰代尔夫特理工大学 Malavika Jayaram,新加坡数字亚洲中心 Daudi Jjingo,乌干达马凯雷雷大学 Tze Yun Leong,新加坡国立大学 Alex John London,美国卡内基梅隆大学 Partha Majumder,印度国家生物医学基因组学研究所 Tshilidzi Marwala,南非约翰内斯堡大学 Roli Mathur,印度医学研究理事会 Timo Minssen,高级生物医学创新法研究 (CeBIL),哥本哈根大学法学院,丹麦 Andrew Morris,英国健康数据研究中心,英国 Daniela Paolotti,ISI 基金会,意大利 Maria Paz Canales,数字权利组织,智利 Jerome Singh,夸祖鲁-纳塔尔大学,南非 Effy Vayena,苏黎世联邦理工学院,瑞士 Robyn Whittaker,奥克兰大学,新西兰 曾毅,中国科学院,中国
我们认识到人工智能 (AI) 具有变革性潜力,可以支持我们各种计划(包括卫生技术评估和指南)的证据生成和报告。基于人工智能的技术也有望帮助解决 NHS 面临的一些最紧迫的挑战,包括 COVID-19 大流行后的等待时间和劳动力短缺。但是,系统合作伙伴需要 NICE 明确表明这些技术的有效性和价值。最后,人工智能可能会提高 NICE 内部流程的效率,使我们的指导更加及时并响应系统需求。
摘要 人工智能 (AI) 技术在教育中的应用带来了许多可能性和好处。然而,它也引发了需要仔细考虑的道德问题。这项研究探讨了人工智能在教育中的应用所带来的伦理影响。这项研究考察了关键的伦理层面,包括隐私和数据保护、公平和偏见以及对师生关系的影响。研究结果强调了透明度、问责制和公平性在人工智能设计和部署中的重要性。这项研究提出了一个全面的框架来指导人工智能在教育中的伦理应用,强调需要强有力的政策、算法透明度和解决偏见问题。通过积极解决这些道德问题,教育利益相关者可以确保一个负责任和包容的教育环境,在坚持道德原则的同时充分利用人工智能的潜力。人工智能 (AI) 彻底改变了包括教育在内的各个领域。它与教育系统的整合引发了有关隐私、自主权、偏见和问责制的道德问题。本文从哲学角度探讨人工智能在教育中的伦理影响。本文借鉴著名哲学家的著作,探讨在教育环境中使用人工智能技术所固有的道德考量。
生存焦虑是一个术语,用于描述面对生存的固有不确定性和死亡的确定性时所经历的强烈不安或不适。随着人们努力应对生命的脆弱性和死亡,像 COVID-19 大流行这样的重大世界危机与生存恐惧的增加有关(1)。这种焦虑会严重影响人类行为,影响学业成绩(2)、危机期间的政治动态(3)和健康相关问题(4)。人工智能 (AI) 的最新发展也影响了多个学术和工业部门,特别是教育、医学和交通运输。公众对人工智能的态度很复杂,既欣赏其潜在的好处,又担心其影响(5)。人们认识到了人工智能的变革力量,但人们对隐私、信任以及高风险情况下人工智能决策的后果的担忧却普遍存在(6、7)。此外,对人工智能的理解和接受度会因性别、年龄和人工智能使用经验等人口统计因素而有很大差异(6)。人工智能已融入社会的许多领域,彻底改变了行业,并极大地影响了公众生活。随着人工智能技术变得越来越普遍,公众对其影响的担忧也日益加剧。研究表明,虽然人工智能可能会增强城市决策和公共服务,但也可能引发技术焦虑,尤其是在人们认为存在对人工智能和物联网 (IoT) 的内部威胁时(5)。人们观察到,受性别、年龄和过去的人工智能经验等因素的影响,人们对人工智能的看法各不相同 (6)。因此,了解这些问题并解决它们对于负责任地部署人工智能至关重要 (7)。虽然我们试图整合文献以更好地理解研究结果,但我们注意到这一领域存在巨大缺陷,据我们所知,我们在整个医学文献中找不到其他地方进行的类似研究范围。相反,许多文章是由世界各地关心的诚实记者撰写的,但医学文献在这个问题上落后了;因此,研究旨在调查沙特阿拉伯公众对人工智能 (AI) 的存在焦虑。
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