模型偏差。人寿保险部门内的后果是深远的,影响了围绕政策定价,承保和风险评估的关键决策,以及潜在的歧视性影响的资格。本节段深入研究模型偏差的理论基础,对其各种表现进行了分类,并通过特定于部门的场景说明了其发生。通过剖析偏见无意间编码为预测模型的实例,我们旨在阐明这种偏见使社会差异永久存在的途径,从而挑战精算专业,以严格评估和完善其分析方法。
摘要 近年来,人工智能 (AI) 系统在劳动力市场中的应用越来越广泛,许多雇主在人力资源 (HR) 管理方面依赖它们。然而,这种日益增长的使用被发现可能对延续偏见和歧视产生影响。BIAS 项目于 2022 年 11 月启动,预计将开发一种创新技术(以下简称“Debiaser”)来识别和减轻招聘过程中的偏见。为此,一个必不可少的步骤是基于跨学科和参与式方法,对劳动力市场中人工智能偏见和公平性的构成有细致的了解。以下是该项目设计和预期实施的初步概述,以及我们的项目旨在如何为现有的法律、人工智能、偏见和公平性文献做出贡献。
北约科学技术组织 (STO) 的使命是帮助将各国和北约的科技投资定位为北约国家和伙伴国家国防和安全态势的知识和技术优势的战略推动者,通过开展和促进科技活动来增强和利用北约、北约国家和伙伴国家的能力和计划,支持北约的目标,并根据北约的政策,增强北约在北约国家和伙伴国家实现和影响安全和国防相关能力发展及威胁缓解的能力。
2.缓解层次 .......................。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.......7 2.1 影响类型 ..............。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。......................7 2.2 缓解层次结构的组成部分 ...。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...........8 2.3 整个项目周期的缓解层次结构 ............。。。。。。。。。。。。....10 2.4 良好缓解实践的原则 ......................................12 2.5 项目生物多样性目标 ...。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.14 2.6 政策在生物多样性缓解实践中的作用 ....................。。。。。15
媒体新闻框架偏见会加剧政治两极分化,破坏公民社会。因此,对自动缓解方法的需求日益增长。我们提出了一项新任务,即从具有不同政治倾向的多篇新闻文章中生成中立摘要,以促进平衡和无偏见的新闻阅读。在本文中,我们首先收集一个新的数据集,通过案例研究阐明关于框架偏见的见解,并为该任务提出一个新的有效指标和模型(N EU S-T ITLE)。根据我们发现标题为框架偏见提供了良好的信号,我们提出了 N EU S-T ITLE,它可以学习从标题到文章按层次顺序中和新闻内容。我们的分层多任务学习是通过使用标识符标记(“TI-TLE=>”、“ARTICLE=>”)按顺序格式化我们的分层数据对(标题、文章),并使用标准负对数似然目标微调自回归解码器来实现的。然后,我们分析并指出剩余的挑战和未来方向。最有趣的观察之一是神经 NLG 模型不仅可以产生事实上不准确或无法验证的内容,还可以产生政治偏见的内容。
地缘政治动荡,包括贸易战、政治不稳定和国际冲突,也可能造成严重破坏。美国和中国之间持续的贸易紧张局势凸显了全球供应链的脆弱性。征收关税和贸易限制增加了半导体和稀土矿物等关键部件的成本,影响了电信公司的盈利能力。此外,COVID-19 疫情凸显了全球供应链对不可预见事件的脆弱性。疫情引发的封锁以及制造、物流和劳动力供应的中断导致半导体和显示面板等关键部件严重短缺,严重影响了智能手机、5G 设备和其他电信设备的生产和交付。
人工智能越来越多地用于做出影响我们生活大多数方面的决策,尤其是在面对 COVID-19 的情况下,数字化转型正在加速。人工智能可以告知谁获得了工作面试机会、某人是否会获得信贷、哪些产品会向哪些消费者宣传,以及如何分配政府服务和资源——例如,儿童将上哪些学校、谁将获得福利以及福利金额是多少、哪些社区被列为犯罪“高风险”等等。在 COVID-19 的紧急响应中,人工智能正在帮助识别病毒、告知医院中患者的资源分配,并支持接触者追踪。在预测和决策中使用人工智能可以减少人类的主观性,但也可能嵌入偏见,导致对某些人群的预测和输出不准确和/或具有歧视性。
第 14 章 — 基于 14-1 房屋模型的科学技术路线图 14.1 简介 14-1 14.2 未来科技领域总体概述 14-3 14.3 认知神经科学、行为科学、社会和文化支柱 14-4 14.3.1 支柱一:认知神经科学 14-4 14.3.2 支柱二:认知和行为科学 14-5 14.3.3 支柱三:社会和文化科学 14-5 14.4 感知和态势感知:实现决策优势的先决条件 14-6 14.5 认知效应和运作方式 14-7 14.6 技术推动因素和力量倍增器 14-7 14.6.1 自适应指挥和控制、脑机接口 14-8 和SA 14.6.2 人机协作与训练 14-9 14.7 伦理与法律影响 14-9 14.8 结论与建议 14-10 14.9 参考文献 14-11
国际计算机工程技术杂志(IJCET)第16卷,第1期,Jan-Feb 2025,pp。3145-3170,文章ID:IJCET_16_01_220在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue=1 ISSN印刷:0976-6367; ISSN在线:0976-6375;期刊ID:5751-5249影响因子(2025):18.59(基于Google Scholar引用)doi:https://doi.org/10.34218/ijcet_16_01_220
农业占全球温室气体排放(GHG)的16%,稻田的甲烷排放量约占甲烷总排放的10%。水稻种植是包括日本在内的亚洲季风地区的主要农业实践,是这些排放的主要来源。为了解决这个问题,Naro开发了减少甲烷的技术,例如延长季节中期排水,并在2023年,日本建立了一种碳信用系统,以减少水稻种植的甲烷。同时,由于作物通过光合作用吸收CO₂,农业在碳封存中起着至关重要的作用。将农作物残留物和未使用的生物量返回土壤可增强碳的储存,并将生物量转化为生物炭(一种稳定的碳形式),可以进一步确保长期的碳固执,从而有助于净零排放。naro一直在研究生物炭在土壤碳固存中的作用,这是一种负排放技术。本演讲重点介绍了Nedo支持的绿色创新基金计划下的一个项目,该计划的重点是将米壳(一种未充分利用的生物质资源)转换为生产区域内的生物炭,并将其应用于农田以增强碳序列化。但是,仅生物炭应用不会显着提高收益或利润,从而限制了其对农民的吸引力。为了解决这个问题,该项目旨在通过纳入有益的微生物来提高生产力和环境价值来提高生物炭的功能,从而提高生产力和环境价值以提高农民的经济利益。通过改善农产品的销售性并将这些创新与政策措施融合在一起,该计划旨在建立一个支持农业生产力和缓解气候变化的可持续系统。