摘要 由于人工智能(AI)研究及其部署和应用的广泛进展,近年来有关人工智能系统的公开辩论也获得了动力。随着《可信赖人工智能伦理指南》(2019)的发布,信任和可信度的概念在人工智能伦理辩论中引起了特别的关注;尽管人们普遍认为人工智能应该值得信赖,但信任和可信度在人工智能领域的含义并不明确。在本文中,我详细概述了迄今为止《人工智能伦理指南》中使用的信任概念。在此基础上,我从实践哲学的角度评估了它们的重叠和遗漏。我认为,目前,人工智能伦理倾向于过载可信度的概念。因此,它有可能成为一个流行词,无法转化为人工智能研究的工作概念。然而,我们需要的是一种方法,这种方法也借鉴了其他领域对信任的研究成果,例如社会科学和人文学科,尤其是实践哲学领域。本文旨在朝这个方向迈出一步。
印度证券交易委员会(基础设施投资信托)条例,2014 年 拟在印度国家证券交易所有限公司(“NSE”)(“证券交易所”)上市这些单位。根据 2023 年 11 月 30 日的信函,已收到 NSE 对单位上市的原则性批准。NSE 是指定证券交易所。应向证券交易所申请获得根据要约分配的单位的最终上市和交易批准。证券交易所对此处做出的任何陈述、表达的意见或报告的正确性不承担任何责任。根据要约分配的单位获准在证券交易所交易不应视为信托或单位优点的指标。
项目概述:错误信息无处不在。它操纵了公民的情感和情感,可以说服人们错误地相信一个话题,可能侵蚀信任,从而对社会造成伤害。利用这样一个事实,即假装道德愤怒可能会产生许多重视,穆尔蒙格可以确保在很短的时间内广泛扩散了适当的措辞虚假信息。但是,在社交媒体上传播的大量信息中确定谣言和虚假新闻是极具挑战性的,法规措施的应用也可以减少其扩散。大型语言模型(LLM)具有通过大量文本培训获得的复杂语言理解能力。然而,与许多AI技术相同,LLM可以被视为既是祝福又是诅咒,尤其是在错误信息方面。LLM的智能特征可以被恶意利用,以迅速产生似乎令人信服的虚假信息。此外,由于在包括一定比例的错误信息的网络文本上训练了LLMS,因此在诸如自动汇总或问题回答之类的任务期间,它们可能会无意间产生错误的信息。llms可能会大大加剧错误信息问题,从而使虚假信息更容易渗透社会。因此,迫切需要开发强大的自动化方法,以区分假货与真实信息。增强对这些特征的理解是开发准确的自动化方法的关键方面。幸运的是,LLMS的高级功能意味着它们也可以通过自动检测错误信息来为与谣言和虚假新闻的传播做出积极贡献。我们正在研究如何最好地利用LLM,以根据常规机器学习和深度学习为基础进行自动检测和分析错误信息的分析。错误信息检测是一个因素问题,不仅依赖于确定文本是否是事实是事实的,而且还依赖于确定有关社交媒体帖子的文本内容和结构的各种功能,这些功能可以交互以表示信息是假的。与社会科学学者合作,致力于错误信息,虚假信息,阴谋理论,论证和信任,我们分析了围绕“伟大的替代”深层国家和全球精英阴谋的社交媒体帖子的集合,以确定语义,词典,词典和风格特征,这些特征具有错误的信息。这些特征包括情感,情感和立场,以及结构和话语级别的信息,例如对话行为和时间动态。我们已经评估了特征的不同组合之间的相互作用以及基于情感特征的指导调整如何使用主流模型(例如Llama2,Chatgpt和Vicuna)改善了对错误信息和阴谋的认识。
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Easy NAC专门设计为简单安全。这是一种无需网络更改的无代理(代理)NAC解决方案,并且与所有类型的交换机(托管和未管理),访问点,无线控制器以及所有类型的VPN兼容。简单的NAC提供了所有设备的可见性和访问控制。它通过防止不受信任的设备加入网络,执行基线安全性,确保BYOD和顾问设备上的特权访问最少,并监视可疑行为的流量来增强安全性。Easy NAC还与防火墙,APT,SIEM和其他安全设备集成在一起,因此它可以快速隔离不良行为或受感染的设备。
成功解决了这些问题并建立了可以指挥公共和患者信任的个人数据的次要使用的原则和流程,这对于促进持续的数据共享至关重要,对于实现这些技术的潜力至关重要。在个人和社会层面建立信任可以帮助鼓励患者和研究对象在需要的情况下共享数据。缺乏信任会导致采用隐私保护行为,例如不寻求护理,提供不准确或不完整的信息或改变健康提供者,这可能会影响收集的健康数据的准确性,类型和数量。3更广泛地说,一方面,技术公司作为重要合作伙伴在开发和使用许多数字健康技术方面的关键作用之间存在张力,而当利润促进实体涉及二级数据时,公众对使用二级数据的信任降低了。4
▪2.1根据种族,种族,宗教,性别,性或残疾的基于种族,族裔,宗教,性别或残疾的水平和歧视的水平和歧视,由于有限的医疗保健专业人员的供应有限,因此信任可能会遭受重大人员配备风险与患者护理,员工安全和福祉有关▪2.4未能提供有效的管理和领导力发展和继任计划▪2.5未能确保从人计划到转型计划的紧密联系
: Zoomlion - 100T : Zoomlion - 80T : Sany - 55T : Sany & Zoomlion - 25T : MAN & Scania - 60T 3 AXEL : MAN & Scania - 60T 3 AXEL : SEM 665D - 5T : Kobelco SK200, Hitachi, Sany - Kobelco 0,80 m3, Hitachi 0,80 m3, Sany 0,80 m3 : AMMANN ASC 100D & Sakai - 12T : Kobelco SK210 - 0,63 m3 : Mitsubishi - 6 m3 : Komatsu & Kobelco - 0,3 m3 : Komatsu & JCB - Bucket Loader 1,1 m3, Bucket Penggali 0,3 m3 : Mitsubishi - Blade 2,4 m3 : Komatsu - Blade 6,8 m3 : Hino - 12.000L:XCMG XR150D II-最大。钻井直径1300mm,最大。钻孔深度38 m:Nippon DHJ60-3-66T