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扩展负责任的人工智能解决方案
重要的是，符合负责任的人工智能 (RAI) 最佳实践并具有积极社会环境影响的人工智能系统应得到支持，以发展并惠及可能从中受益的潜在用户和社区。然而，新兴的人工智能项目在实际实施 RAI 原则以及扩展方面遇到了挑战。RAI 的主要挑战包括减轻偏见和歧视、确保代表性和情境适当性、流程和结果的透明度和可解释性、维护人权以及确保人工智能不会重现或加剧不平等。RAI 的框架已经激增，但往往停留在高水平，没有在各种用途和情境中实施的技术指南。同时，扩展过程本身可能会给实现或保持 RAI 遵守带来障碍和复杂性。
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衰老是不可避免的生活过程。该国的人口老龄化是人口转变，死亡率和生育率下降。根据2011年的人口普查数据，印度拥有超过1.039亿年的老年人（60岁以上），占总人口的8.5％。这高于2001年人口普查的数据，当时老年人占总人口的7.4％。因此，根据联合国人口基金（HUFPA）2017年的一份报告，印度正在经历人口统计交易，到2030年，印度人口的约12.5％将达到60岁以上，到2050年，这将增加到总人口的五分之一。这将对个人，家庭，社区，社会和整个国家产生影响。这部分人口需要护理和支持，这是NISD的重点。NISD的老年人分部一直积极参与进行培训，并为老年人照顾而产生一群护理人员。
调查组织负责人工智能治理算法审查委员会Emily Hadley 1，Alan Blatecky 1，Megan Comfo
调查组织负责的人工智能治理算法审查委员会Emily Hadley 1，Alan Blatecky 1，Megan Comfort 1 1 RTI International，NC，包括公司，非营利组织，政府和学术机构在内的摘要组织正在越来越多地开发，部署和利用人工智能（AI）工具。组织的AI（RAI）治理方法已成为解决潜在的AI风险和危害的重要机制。在这项工作中，我们采访了组织类型（学术，政府，行业，非营利组织）和部门（财务，健康，技术，其他）的17个技术贡献者，以实现内部RAI治理的经验。我们的发现阐明了RAI的各种组织定义以及随附的内部治理方法。我们总结了有关算法审查委员会（ARB）和类似审查委员会的第一个详细发现，包括其成员资格，范围和成功措施。我们确认了财务部门中已知的强大模型治理，并揭示了与卫生部门中类似ARB的审查委员会的广泛算法和AI治理。我们的发现与这样的想法相矛盾，即仅机构审查委员会就足以容纳算法治理，并认为ARB是更具影响力的内部RAI治理方法之一。我们的结果表明，与现有的内部监管方法和领导力买入的集成是成功的最重要属性，而金融紧张局势是对有效组织RAI的最大挑战。我们就组织合作伙伴在构建自己的内部RAI框架时如何从这些发现中学习的建议提出了各种建议。我们概述了未来开发和衡量ARB和其他内部RAI治理方法的方向。引言数据科学和AI方法的负责发展和部署需要各种相关方的承诺和行动。组织，包括但不限于公共和私人公司，政府机构，非营利组织以及学术机构，在整个数据科学和AI生命周期中设计和实施负责任的人工智能（RAI）治理方面都可以发挥特别重要的作用[19]。鉴于AI法律和法规的有限景观，组织行动在美国至关重要[23,24,27,40,63,64]。即使没有法律授权，许多组织也有实施内部治理支持RAI的声誉，财务和任务一致的动机[23,63]。
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使用放射性碘（RAI）的早期历史是复杂而有趣的，也很难发现，尤其是因为有几个历史表现出不准确的内容。本文是对索尔·赫兹（Saul Hertz）成就的综合评论。广泛使用主要的源验证已经确定了几个问题，包括一个问题，即单独构思并问一个关键问题：”;在什么日期是在什么日期来治疗甲状腺功能亢进症；以及为什么第一次使用RAI治疗甲状腺功能亢进症的两篇文章来自同一机构同一机构的两组不同的作者，在1946年《美国医学协会》杂志的同一期杂志上，来自同一机构的两组作者。我们的评论还记录了赫兹克服了他的关键作品的几个主要挑战。赫兹显然是良性和恶性甲状腺疾病中RAI治疗的发起者和有远见的人。我们认为他可以被认为是核医学的父亲之一。赫兹的范式不断变化的作品是20世纪的关键医学发现。赫兹的遗产继续进行，而RAI治疗的应用不断发展。rai疗法仍然是自主结节和有毒多结节甲状腺肿的首选治疗方法，在全球临床使用超过80年后，对Graves疾病仍然是一种安全有效的治疗方法。RAI治疗分化的甲状腺癌仍然是大多数手术后的大多数患者的第一线治疗，尤其是对于患有中等或高风险疾病的患者。
负责任的人工智能测试与评估
缺乏与操作相关的背景的 T&E 将无法确保现场工具实现 RAI。任务成功取决于必须与复杂环境中的作战人员和其他系统交互的技术，同时受到流程和法规的限制。AI 系统对操作环境特别敏感，并将迫使 T&E 扩展其考虑范围。此外，尽管这些原则被明确划分为五个独立的类别，而其他 T&E 元素则是孤立的，但在操作中，这些原则和参数是相互依赖的。RAI 不能与系统有效性、安全性、网络安全或其他元素分开，因此利益相关者必须将这些关键背景交织到 RAI 实施和评估中。
负责任的人工智能成熟度模型
我们对自己开发的人工智能系统负责。政府即将出台人工智能系统的监管规定。但是，在政策出台之前，负责任地开发和部署人工智能系统的责任完全落在构建和使用这些技术的组织身上。因此，企业采用 RAI 原则作为一种自我监管形式激增。然而，研究表明，有效地将这些原则转化为实践具有挑战性（Mittelstadt，2019 年；Sanderson 等人，2022 年；Schiff、Rakova、Ayesh、Fanti 和 Lennon，2020 年）。为了克服这一挑战，出现了广泛的努力，包括工具包、清单、实用指南和指标。然而，这些方法通常面向个人人工智能从业者，而不是组织。这些努力往往是零碎的，缺乏如何融入组织更大的 RAI 战略的明确性。在尚未就许多最佳实践或成熟的含义达成共识的情况下，我们认识到需要评估和绘制这个未知的新领域。 RAI MM 是下一步的重要工作，它的作用就是确定组织的 RAI 成熟度的核心组件以及它们如何组合在一起。
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提议的项目将在圣地亚哥地区（加利福尼亚州圣地亚哥，加利福尼亚州圣地亚哥）提供相当于50,000套房屋，2021年5月4日 - 圣地亚哥社区权力（SDCP），这是一项非营利的社区选择计划，为圣地亚哥地区的五个城市提供服务，与RAI Energy International of Rai International Incoble in Inc. Rai in Incoble（Rai in Incoble of San Diego地区），SILEN in Incoble in sil in sil rable nire in sil in sil inic wal。该项目位于加利福尼亚州帝国县，是一项综合的100兆瓦（MW）光伏太阳能项目，电池能量存储的最高可达150 MW/600 MWH，可为圣地亚哥社区提供20年的可再生能源供应，帮助夏季需求达到高峰夏季的可靠性，并提供网络可靠性。在第一个项目（称为维京能源农场）的第一个项目中，SDCP提供了投资于支持经济发展和地方就业机会的区域可再生能源项目的承诺。
生成式人工智能 1.0 版
RAI 工具包的生成式 AI 版本通过提供特定问题和工具来实施生成式 AI 指南和护栏，这些问题和工具旨在使生成式 AI (GenAI) 项目负责人能够确保负责任且安全地设计、开发、部署和使用这项新技术。它与 2023 年 11 月发布的 RAI 工具包 MVP 共享其结构和大部分内容，并根据 RAI 团队在此期间收到的反馈进行了一些更新。在适当的情况下，它包括新的或修改后的内容，以解决特定于 GenAI 的担忧和风险。特别值得注意的是，它包含了一个新工具，即适用性、可行性和可取性评估。附录 11 中的评估源自《生成式 AI 和大型语言模型指南和护栏报告》（2024 年 4 月），为用户提供了一份简单的问卷，以确定 GenAI 是否是满足其运营需求的合适技术。使用此工具作为预筛选工具，AI 项目团队可以避免浪费时间和资源追求 GenAI 解决方案，因为其他成本更低的 AI 或分析技术同样有效，甚至更有效。该工具包旨在作为支持每个组件自身治理流程的技术资源。根据与特定项目用例相关的风险以及特定组件的指南和要求，用户应自由选择此工具包中与用户最相关的部分。例如，对于风险较低或实验性的用例，可以跳过工具包中的许多项目。无论特定用例如何，建议使用的项目都标有 [Gate] 标签。工具包按顺序完成产品开发生命周期的每个阶段。与指南和护栏特定部分相关的项目以脚注突出显示，如下所示：对齐到：第 3D 节 - 护栏：数据合规性。这些脚注表明指南和护栏的哪一节（即本例中的第 3D 节）与此项目相关。工具包的每个项目也可以在更新的 RAI 工具包 Web 应用程序中找到，该应用程序包含可用工具的链接以及每个项目的标签以供排序。RAI 工具包的 GenAI 版本是一份动态文档，将定期更新。如对 RAI 工具包有疑问、意见或反馈，请联系：osd.pentagon.cdao.mbx.dod-rai-toolkit@mail.mil 如需要有关 RAI 问题或工具包技术实施的技术或开发人员支持，请联系 RAI 开发组 (RAIDG)：cdao-raidg@groups.mail.mil
1125.full.pdf
放射性碘在差异甲状腺癌（DTC）的成功治疗中得到了很好的确定，尽管大约15％的患者患有局部复发或发展远处转移，并且可能对放射性碘（RAI）难治性。尚未开发出一种个性化治疗方法，基于递送的吸收辐射剂量并使用治疗来增强RAI摄取的方法。方法：我们进行了一项多中心临床试验，以调查Selu-Metinib的作用，该试验调节了碘化钠的表达，因此碘的摄取在RAI-RECRACTORACH DTC中。量化selumetinib之前和之后的碘摄取来评估selumetinib的作用。根据治疗后和治疗后成像计算了传递给转移性疾病的吸收剂量的范围，并研究了疗法方法的预测准确性，以实现促进治疗计划。结果：相对于RAI的摄取和selumetinib的效果，观察到了显着的间和内部变异性。在转移性病变中脱粒的吸收剂量范围从少于1 Gy到1,170 Gy。在预见成像预测的吸收剂量与治疗后测量的吸收剂量之间存在很强的阳性相关性（r 5 0.93，p，0.001）。结论：除其他因素外，还可以通过递送的吸收剂量来解释DTC RAI治疗的结果的变化。患者特定的吸收剂量计划可能是对晚期DTC进行更成功治疗的关键。能够评估调节RAI摄取的治疗的效果，并估算出在治疗时吸收剂量的能力，它使用疗法方法引入了患者分层的潜力。