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人工智能与预测警务：研究路线图
正处于一个转折点。警务实践以及警察对技术的使用受到了更严格的审查。这些实践中最突出和最具争议的一种主要涉及技术，通常被称为“预测性警务”。预测性警务是使用计算机算法来预测犯罪发生的时间和地点——有时甚至可以预测肇事者或受害者的身份。对预测性警务的批评结合了对人工智能和偏见的担忧、对权力结构和民主问责的担忧、对销售该软件的私营科技公司的责任的担忧以及对国家和公民之间基本关系的担忧。在本报告中，我们介绍了一项为期三年的项目的初步结果，该项目旨在调查预测性警务的伦理影响，并为开发人员和使用这些技术的警察部门制定符合伦理道德和实证主义的最佳实践。
工件和抽象层次 - Pure
本文旨在说明，与人工制品（即人类设计的系统）的比较或类比如何为复杂的神经认知系统在不同层次上可解释这一观点奠定基础，这是大脑建模的核心简化策略。类比的最主要来源当然是数字计算机，但我将讨论与设计和工程过程的一些更一般的比较如何也发挥重要作用。我将说明类比以及随后的不同计算层次的概念如何产生了关于如何安全地从具体神经系统的复杂性中抽象出来的共同思想，从而解释神经过程如何产生认知功能。我还对这些解释的局限性表示担忧，因为忽略了人造设备和生物器官之间的差异。
回忆特内里费岛：40 年后
事故只有一个积极之处：从中吸取教训。本文致力于点亮我们的记忆，记住航空史上最大的事故：1977年3月27日，特内里费岛。两架波音747在跑道上相撞，造成583人死亡。本文重点关注ALPA关于事故的报告。ALPA的报告分析了与事故相关的可能人为因素。这里讨论了一些人为因素：“压力因素”，“训练综合症”，“CRM”和“过滤效应”。ALPA调查人员得出了一些结论：驾驶舱中的外部担忧会极大地提高机组人员的压力水平，航空公司必须支持机组人员做出的决定；飞行员和空中交通管制员的英语不流利是一个真正的问题；客户关系管理和跑道入侵是当今航空安全的两个最重要因素。
布鲁姆分类法的“分析”级别和生成式人工智能
生成人工智能 (GAI) 工具的激增正在重塑世界处理几乎所有任务的方式，随着这些工具变得更加多样化和强大，变化可能会加速。学者们理所当然地质疑如何最有效地应对高等教育中不断变化的技术格局。除了担心学术诚信以及学生提交的作品是否是他们自己的作品之外，还有一些合理的问题，即哪些学习仍然是工作场所人类所需任务的基础，哪些学习最好外包和自动化。以下对与布鲁姆“分析”学习水平相关的 GAI 和人类技能的细分，以及评估学生学习和将 GAI 纳入作业的可能方法，可能会让您了解您的课程在 GAI 时代应该如何改变。请记住，Edge 浏览器中的 Microsoft Copilot 是我们校园中唯一获批的 GAI 工具。
2022 年信息战阅读清单 - 国防部
10 分钟正念：71 个活在当下的习惯，作者 S.J. Scott 讨厌身边经常出现的消极情绪？感到压力或焦虑？被我们忙碌、快节奏的现代社会压得喘不过气来？这些问题往往是被称为“无意识生活”的恶性循环的直接结果。您可能对自己的生活方式选择、习惯和想法毫无意识。您可能对自己的真正价值观、生活优先事项和更深层次的渴望毫无意识。而且，您没有意识到活在当下，因为您被过去的遗憾和对未来的担忧所困扰。解决方案是将正念贯穿您的整个一天，这样您就可以享受内心的平静和幸福。最简单的方法是建立一系列正念习惯。这本书适合任何认识到需要提高注意力、生产力、幸福感和内心平静的人。