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人工智能时代的职场导航
或许最值得注意的是，高管们估计，在未来 5 年内，他们的组织将因人工智能而取消一半以上 (56%) 的入门级知识工作者职位。此外，79% 的高管预测，入门级知识工作者职位将不复存在，因为人工智能为初入职场的员工创造了一套全新的角色。高管们还表示担心，由于过度依赖人工智能，这些员工将无法培养其职业所需的关键技能 (85%)，或者他们可能难以提升自己的职业生涯 (77%)。他们对员工的建议是积极主动地学习人工智能技能以及其他对其职位至关重要的技能。
解决欧盟的健康不平等问题
3 Genevieve Smith 和 Ishita Rustagi，《当优秀算法变得性别歧视时：为何以及如何推进人工智能性别平等 (SSIR)》（《斯坦福社会创新评论》，2021 年 3 月 31 日）访问日期：2022 年 5 月 10 日。4 Cindy Gordon，《私营部门如何帮助缩小公共部门的人工智能知识差距》（《福布斯》，2022 年 11 月 30 日）访问于 2023 年 4 月 7 日。5 Richmond Alake，《人工智能中的算法偏见需要讨论（并解决）》（Medium，2020 年 4 月 28 日）访问日期：2021 年 12 月 14 日。&“医疗保健中的算法偏见加剧了社会不平等——如何预防 | 高级管理人员和持续专业教育 | 哈佛大学陈曾熙公共卫生学院”于 2021 年 12 月 15 日访问。
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引导负责任和合乎道德的
2024 年 4 月由 FSMB 众议院通过 执行摘要 人工智能 (AI) 具有巨大潜力，可帮助医疗保健提供者进行诊断、治疗选择、临床记录和其他任务，以提高质量、可及性和效率。但是，如果没有适当的“护栏”和理解，这些技术就会带来风险，这可能会影响临床实践中的考虑因素以及州医疗委员会的监管流程。通过采取以道德原则为基础的主动和标准化治理方法，州医疗委员会可以促进各种形式的人工智能的安全有效整合，同时优先考虑患者的健康。本报告总结了专家意见和程序，以制定 FSMB 道德和专业委员会的指导方针，以帮助医生和州医疗委员会引导负责任和合乎道德的人工智能融入，重点是 (1) 教育、(2) 强调人类责任、(3) 确保知情同意和数据隐私、(4) 主动解决责任和义务问题、(5) 与专家合作以及 (6) 将人工智能治理锚定在道德原则上。必须持续监控和改进使用人工智能的临床系统和流程。这不应在真空中进行，而应成为医生、卫生系统、数据科学家和监管机构（包括州医疗委员会）之间协作的重点。通过深思熟虑地应对人工智能在医疗保健领域带来的机遇和挑战，州医疗委员会可以促进人工智能的安全、有效和合乎道德的使用，将其作为一种工具来增强（但通常不会取代）医疗实践中人类的判断力和责任感。在履行其使命以确保患者从人工智能的应用中受益而不是受到伤害的过程中，州医疗委员会必须避免过度监管和监管过度，避免试图监管不属于其职权范围的领域。通过集中精力关注持照人使用人工智能的现状和未来，州医疗委员会可以保持监管效率，实现跨辖区在临床实践中对人工智能监管的一致性，帮助确保人工智能的益处，并在维护专业标准的同时积极保护患者。
在 GPS 拒绝的情况下利用机会信号进行导航...
Zaher (Zak) M. Kassas 是加州大学欧文分校的副教授，也是自主系统感知、智能和导航 (ASPIN) 实验室的主任。他获得了黎巴嫩美国大学电气工程学士学位、俄亥俄州立大学电气与计算机工程硕士学位、德克萨斯大学奥斯汀分校航空航天工程硕士学位和电气与计算机工程博士学位。2018 年，他获得了美国国家科学基金会 (NSF) 教师早期职业发展计划 (CAREER) 奖，2019 年，他获得了海军研究办公室 (ONR) 青年研究员计划 (YIP) 奖。他是 2018 年 IEEE Walter Fried 奖、2018 年导航研究所 (ION) Samuel Burka 奖和 2019 年 ION Col. Thomas Thurlow 奖的获得者。他是《IEEE 航空航天和电子系统学报》和《IEEE 智能交通系统学报》的副主编。他的研究兴趣包括信息物理系统、估计理论、导航系统、自动驾驶汽车和智能交通系统。
2023 年网络导航 - FS-ISAC
随着组织变得越来越相互联系和复杂，供应链威胁也在不断增长。在去年的报告中，我们详细介绍了影响金融部门的 Solarwinds、Accellion、Kaseya 和 Log4j 事件。如上所述，2022 年，金融部门的多家供应商遭遇了勒索软件攻击。虽然实际的连锁攻击很少见，但每起事件都会产生影响。至少，客户公司必须转移资源来收集信息并调查对自己和该行业的潜在影响。关键漏洞利用——例如 2022 年 5 月发现的“Follina”Microsoft Office 零日远程执行漏洞——同样会对许多受影响的组织在调查和修补期间造成至少一些运营影响。
应对量子威胁形势
使用传统和私钥加密数据的算法，如 RSA、椭圆曲线密码 (ECC) 和 Diffie-Hellman，将极易受到这些设备的攻击。这些方案是围绕困难的数学问题而设计的，如大素数分解，而这些问题没有有效的传统算法解决方案。此外，“先收获，后解密”的原则——窃取加密的高度机密数据，意图稍后使用 CRQC 解密的现象——断言这种技术何时开发出来最终并不重要，因为对手所掌握的信息（如个人健康记录）仍将对社会、政治或经济造成损害。因此，公共和私营部门必须尽快迁移到后量子密码 (PQC)——一类旨在在传统计算机上实现的抗 CRQC 算法。过渡到这些新标准的过程将需要很多年，具体取决于机构的规模和复杂程度。因此，行业专家和政府官员敦促立即启动这一过程以保护敏感数据。几个西方国家的监管机构已经发布了要求或建议，敦促各组织立即开始迁移过程。然而，PQC 迁移不应该是量子对国家和国际安全构成威胁的唯一关注领域。人们应该超越当前的企业趋势和媒体的狂热来了解其余的情况。这样做将揭示量子网络安全领域中尚未解决的大量问题，所有这些都可能在不久的将来对数字隐私和完整性产生重大影响。
