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公民如何看待公共服务中采用人工智能？通过社会契约视角对公民态度的探索性研究
摘要 公共部门采用人工智能 (AI) 有可能改善服务交付。然而，与人工智能相关的风险很大，公民的担忧已经停止了多项人工智能计划。在本文中，我们报告了一项关于挪威公民对公共服务中使用人工智能的态度的实证研究的结果。我们发现了一种普遍积极的态度，并确定了促成这种态度的三个因素：a) 对政府的高度信任；b) 人类参与其中所带来的保证；c) 对流程、用于人工智能模型的数据和模型内部运作的透明度。我们通过社会契约理论的视角来解释这些发现，并展示了人工智能在公共服务中的引入如何受到社会契约权力动态的影响。我们的研究通过突出政府与公民的关系为研究做出了贡献，并对公共部门的人工智能实践产生了影响。
操纵性、欺骗性和剥削性的人工智能系统
相关禁令与消费者保护法密切相关，例如不公平商业行为指令、数字服务法（DSA）和金融法规。这些行为还影响个人数据的合法处理，其中包括《通用数据保护条例》（GDPR）等。据 AP 称，人工智能法中的禁令具有预防性质（不得开发或使用人工智能系统），因此这些禁令是对上述法律的补充。因此，这些禁令为更有效地监督人工智能系统在欺骗、操纵和剥削人身案件中发挥作用的情况提供了机会。重要的是，这些法规的解释和应用尽可能一致。这需要荷兰消费者和市场管理局（ACM）、荷兰金融市场管理局（AFM）和 AP 之间的密切合作与协调。
医疗保健领域人工智能的可解释性
摘要背景：在人工智能 (AI) 应用于医疗保健领域时，可解释性是最受争议的话题之一。尽管人工智能驱动的系统已被证明在某些分析任务中表现优于人类，但缺乏可解释性仍然引发批评。然而，可解释性不是一个纯粹的技术问题，相反，它引发了一系列需要彻底探索的医学、法律、伦理和社会问题。本文对可解释性在医学人工智能中的作用进行了全面评估，并对可解释性对于将人工智能驱动的工具应用于临床实践的意义进行了伦理评估。方法：以基于人工智能的临床决策支持系统为例，我们采用多学科方法从技术、法律、医学和患者的角度分析了可解释性对医学人工智能的相关性。基于这一概念分析的结果，我们随后进行了伦理评估，使用 Beauchamp 和 Childress 的“生物医学伦理原则”（自主、仁慈、不伤害和正义）作为分析框架，以确定医疗 AI 中可解释性的必要性。结果：每个领域都强调了一组不同的核心考虑因素和价值观，这些因素与理解可解释性在临床实践中的作用有关。从技术角度来看，可解释性必须从如何实现和从发展角度来看有什么好处两个方面来考虑。从法律角度来看，我们将知情同意、医疗器械认证和批准以及责任确定为可解释性的核心接触点。医学和患者的观点都强调了考虑人类行为者和医疗 AI 之间相互作用的重要性。我们得出的结论是，在临床决策支持系统中忽略可解释性会对医学的核心伦理价值观构成威胁，并可能对个人和公共健康产生不利影响。结论：为了确保医疗 AI 兑现其承诺，需要让开发人员、医疗保健专业人员和立法者意识到医疗 AI 中不透明算法的挑战和局限性，并促进多学科合作。关键词：人工智能、机器学习、可解释性、可解释性、临床决策支持
第 33 部分 爆炸物安全
重点 � 第 467 条要求雇主制定针对爆破活动的安全工作程序。处理烟火和特效装置及爆炸物的安全工作程序必须基于所引用的国家消防协会 (NFPA) 标准。（OHS 法规第 8 条要求程序必须为书面形式并可供工人使用。） � 第 503 条提到适用于射频发射器和爆炸物的新的和修订的最小间隔距离表。这些表格区分了固定射频发射器（例如电视发射塔）和移动发射器（例如便携式双向无线电和蜂窝电话）。 � 第 515 条允许在雪崩控制活动期间预先引爆炸药。炸药的引爆通常仅限于爆破现场。加拿大雪崩协会已经证明，预先引爆炸药并随后小心运输炸药是控制雪崩的安全做法。 � 第 516 节提出了针对油井爆破和穿孔的具体要求。� 第 466 节禁止在爆炸物附近存在燃烧材料。第 517 节承认在寒冷条件下在偏远地区操作的地震钻机通常使用明火来解冻钻井过程中所需的冰冻水和水管。因此，本节允许在地震期间使用明火加热装置
面向特定领域的可解释人工智能
皮肤癌检测是临床决策支持的一个常见应用 [7]。由于皮肤癌患者数量的增加和早期检测的良好治疗效果，过去几年来，人们在该领域进行了大量研究。在此背景下，DNN 已成为开发皮肤图像分类模型的可行方法 [2、8、12、30]。社区的高度关注导致出现了各种不同方法，其性能水平也参差不齐。1 所有方法的共同点都是训练一个可用于诊断并从而用于临床决策支持的模型。因此，新方法的评估标准通常是它们是否能够使模型在各种皮肤病诊断任务中取得更好的性能结果 [21]。同时，其他 AI 研究领域也越来越多地考虑对模型预测的解释。相比之下，这些技术在皮肤图像分类中的应用几乎没有得到解决，尽管最近的一些研究已经认识到
面向情感 XAI：通过面部情感分析来理解可解释的人机交互
随着机器学习方法越来越多地用于增强人类决策能力，可解释人工智能 (XAI) 研究探索了将系统行为传达给人类的方法。然而，这些方法往往无法解释人类在与解释互动时的情感反应。面部情感分析研究人类面部的情绪表达，是了解用户如何参与解释的一个有前途的视角。因此，在这项工作中，我们的目标是 (1) 确定人们与 XAI 界面交互时哪些面部情感特征会很明显，以及 (2) 开发一个多任务特征嵌入，将面部情感信号与参与者对解释的使用联系起来。我们的分析和结果表明，当参与者未能有效地使用解释时，面部 AU1 和 AU4 以及唤醒的发生和值会增加。这表明面部情感分析应该纳入 XAI，以根据个人的互动风格个性化解释，并根据执行任务的难度调整解释。
探索Nivolumab和ipilimumab在肾细胞癌中的功效：来自地区医院队列研究的见解
2024年4月1日 - 卫生部 - Gov.pl。的偿还药物，特殊营养目的地的食品和医疗设备的食品https://www.gov.pl/web/zzdrowie/obwieńka-ministra--health-health-health-z-dnia-18-marca-2024-r-w-sprawie-wykazu-wykazu-refundne-lefundne-lekow-lekow-srodkow-srodkow-srodkow-srodkow-srodkow-srodkne-spo@------------------ Edical（19.05.2024）。8。pilimumab-产品特性摘要。https://www.ema.europa.eu/en/documents/product- inofernal/yervoy-epar-productive-information_en.pdf（16.06.2022）。 9。 nivolumab-产品炭分摘要。 https://www.ema.europa.eu/en/documents/product- inofern/opdivo-epar-productive-information_en.pdf（16.06.2022）。 10。 Somarouthu B，Lee SI，Urban T等。 与免疫相关的肿瘤反应评估标准：全面综述。 br j radol。 2018; 91（1084）：20170457，doi：10.1259/bjr.20170457，PubMed索引：29172675。 11。 Seymour L，Bogaerts J，Perrone A等。 恢复工作组。 IRECIST：用于测试免疫治疗药的试验中的响应标准指南。 lancet oncol。 2017; 18（3）：E143-E152，doi：10.1016/s1470-2045（17）30074-8，在PubMed索引：28271869。 12。 Mao，Chen D，Duan S等。 总统淋巴细胞 - 单位细胞比率对高级上皮癌的预后影响：一种荟萃分析。 癌细胞 2018; 18：201，doi：10.1186/s12935-018-0698-5，在PubMed中索引：30534002。 13。 Templeton AJ，Ace O，McNamara MG等。https://www.ema.europa.eu/en/documents/product- inofernal/yervoy-epar-productive-information_en.pdf（16.06.2022）。9。nivolumab-产品炭分摘要。https://www.ema.europa.eu/en/documents/product- inofern/opdivo-epar-productive-information_en.pdf（16.06.2022）。10。Somarouthu B，Lee SI，Urban T等。与免疫相关的肿瘤反应评估标准：全面综述。br j radol。2018; 91（1084）：20170457，doi：10.1259/bjr.20170457，PubMed索引：29172675。11。Seymour L，Bogaerts J，Perrone A等。恢复工作组。IRECIST：用于测试免疫治疗药的试验中的响应标准指南。lancet oncol。2017; 18（3）：E143-E152，doi：10.1016/s1470-2045（17）30074-8，在PubMed索引：28271869。12。Mao，Chen D，Duan S等。 总统淋巴细胞 - 单位细胞比率对高级上皮癌的预后影响：一种荟萃分析。 癌细胞 2018; 18：201，doi：10.1186/s12935-018-0698-5，在PubMed中索引：30534002。 13。 Templeton AJ，Ace O，McNamara MG等。Mao，Chen D，Duan S等。总统淋巴细胞 - 单位细胞比率对高级上皮癌的预后影响：一种荟萃分析。癌细胞2018; 18：201，doi：10.1186/s12935-018-0698-5，在PubMed中索引：30534002。13。Templeton AJ，Ace O，McNamara MG等。血小板与淋巴细胞比率在实体瘤中的预后作用：系统评价和荟萃分析。癌症流行病生物标志物上一篇。2014; 23（7）：1204–1212，doi：10.1158/1055-9965.EPI-14-0146，在PubMed中索引：24793958。