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。
人工智能:欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特,罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面;在技术驱动的时代,企业使用人工智能来提高生产力,更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究,该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素,如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架,该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境,因为经济期刊预测,鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库,该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能;初创企业;成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式,从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru,2019)。据统计,到 2024 年,全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元(Statista,2021a),预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元(Statista,2021b)。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速,普及度不断提高,但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代,当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人,他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词,以及它的构建和测试(Anyoha,2017,第 1 页)。随着图灵测试的引入,他
(i)助理(法律)应有资格在每个月的服务完成后1.5天,在一年的订婚一年中休假。自从以比例为基础加入之日起,应根据完整的月份累积休假。可能不允许休假的积累。不能作为权利要求索取休假,并且可以拒绝或以公共利益拒绝或撤销。休假不允许休假。未休假的休假将在通知期开始时失效。如果他/她仍然不在有资格的假期之外的职责中,将从适用的合并费用中扣除比例。此外,最多没有一个月的缺乏是没有报酬的。
英国频道是东北大西洋地区最高的长期鱿鱼着陆点,使鱿鱼成为该地区运作的塞尔萨尔遗迹所利用的最有价值的资源之一。该资源由两个短寿命的长鱿鱼物种:loligo forbesii和L. vulgaris组成,它们的外观相似(它们没有被钓鱼者区分开),但在其生命周期的时间上有所不同:在L. forbesii中,在7月,在L. dufgaris招募的招聘峰会出现在L. dufgaris peak in Nevember中。头足类物种(例如Loligo spp。)的丰度和分布取决于有利的环境条件,以支持生长,繁殖和成功募集。This study investigated the role of several environmental variables (bottom temperature, salinity, current velocity, phosphate and chlorophyll concentrations) on recruitment biomass (in July for L. forbesii and November for L. vulgaris ), as based on environmental data for pre-recruitment period from the Copernicus Marine Service and commercial catches of French bottom trawlers during the recruitment period over the years 2000 to 2021.为了说明环境描述符与生物响应之间的非线性关系,将一般添加剂模型(GAM)拟合到数据中。在各自的招聘期内,获得了单独的模型,以预测法拉克利斯和福布西生物量指数。这些模型解释了生物量指数变化的很高比例(L. forbesii为65.8%,而福尔加里(L. vulgaris)的差异为56.7%),并且可能适合预测资源的丰度(以生物量)和空间分布。此类预测是指导经理的理想工具。由于这些模型可以在开始季节开始前不久进行,因此它们的常规实施将在实时填充管理中进行(由与短寿命物种打交道的薄薄的科学家促进)。
在2023年12月,我们发布了我们的准备框架,这是一份活着的文件,可指导我们最先进的AI模型的安全部署。基于科学驱动的评估,迭代部署和持续改进,该框架塑造了我们评估和减轻边境风险的方法。在过去的一年中,我们收集了来自现实世界测试,专家反馈和新兴研究的见解,并且我们正在积极地研究了我们计划在今年晚些时候发布的修订版。此更新将反映出我们的风险阈值,缓解策略等的改进。当前的框架确定并评估了几个类别的风险,包括网络安全性,化学,生物学,放射学和核(CBRN)威胁,说服力,自主权以及潜在的“未知未知”,以及结合威胁建模,特殊的能力启发,外部专家评论,以及更糟糕的情况,以实现风景。通过动态记分卡评估每个风险,该动态记分卡衡量采用安全措施之前和之后的结果。这不仅使我们能够在最坏情况下了解新兴威胁的严重性,而且还可以验证我们的干预措施是否在任何模型释放之前将风险降低到可接受的水平。为了解决这些风险,我们使用各种缓解策略。遏制策略着重于限制与财产相关的风险,例如隔间化和限制对受信任用户的访问。部署缓解措施包括诸如拒绝,数据修订,使用策略,用法监控,执行和警告合作伙伴之类的措施。当前,只能部署具有“媒介”或以下的减速后得分的模型。同样,只能继续开发“高”或以下的降低后评分的模型。我们还建立了一种治理结构来维护程序承诺并确保有效的风险管理。这包括我们的准备团队,该团队的重点是识别,预测和量化边境能力以及潜在的灾难性风险;我们的安全和一致性研究团队确保了AI模型的安全性,鲁棒性和可靠性及其在现实世界中的部署,以及研究可扩展的,可信赖的AI系统,这些系统始终如一地遵循人类意图。我们的平台安全团队定义了我们的用法
1 燃煤发电机组和发电站的规模差异很大;此速度假设典型的发电站规模为 1 吉瓦。全球能源监测组织 2024 年 1 月发布的数据确定,2022 年许可年容量为 102 吉瓦(72 个发电站的 146 个煤炭机组),2023 年许可年容量为 106 吉瓦(77 个发电站的 148 个煤炭机组),自 2022 年初以来共许可 208 吉瓦。根据 GEM 的煤炭机组状态变化历史,在过去两年中,另有 9.7 吉瓦的容量没有已知许可数据,但被归类为许可、在建或运营,被推定为允许用于此分析(2022 年为 2.2 吉瓦,2023 年为 7.6 吉瓦)。其中一些产能可能在不同年份获得批准或未经许可进入建设阶段。如果发现更多或更好的信息,未来的全球煤电厂追踪器版本将包括精炼数据。
农业部和信息与公共关系和印刷与文具部的专员兼秘书,农业生产专员,董事长,阿里亚斯董事长兼董事长,阿萨姆丝绸外展任务(ASOM)(ADDL。)州级节点机构(SLNA)主席,WDC-PMKSY