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aratrust：对阿拉伯语中LLM的可信赖性的评估
迅速的进步和广泛接受人工智能（AI）系统突出了一个紧迫的要求，以理解与AI相关的能力和潜在风险。鉴于AI研究中Arabic的语言复杂性，文化丰富性和代表性不足的状态，因此需要重点关注大型语言模型（LLMS）的效果和安全性。尽管他们的发展进展有所进展，但缺乏全面的信任评估基准，这在准确评估和证明阿拉伯语提示时提出了LLM的安全性。在本文中，我们介绍了Aratrust 1，这是阿拉伯语LLM的第一个全面的可信赖台。Aratrust包括522个人工编写的多项选择问题，这些问题解决了与真理，道德，隐私，非法活动，人类健康，身体健康，身体健康，不公平和冒犯性语言有关的各种维度。我们评估了针对我们的基准测试的一组LLM，以评估其可信度。gpt-4是最值得信赖的LLM，而开源模型（特别是ACEGPT 7B和JAIS 13B）努力在我们的基准测试中取得60％的分数。
人工智能与性别平等：系统映射研究
可持续性不仅被理解为一种保护环境的方式，而且也是一种对抗社会和经济层面存在的不公正和不平等的方式。社会可持续性面临的最大挑战之一是实现性别平等，正如 2030 年议程的可持续发展目标 (SDG) 5 所倡导的那样。但这是一个复杂的挑战，必须从不同的领域和知识领域来应对。事实证明，人工智能 (AI) 是开发新技术和创新技术的重要资产。它的发展、采用和被越来越多的世界人口不断使用，表明了它所带来的社会影响，以及成为社会可持续性资产的重要性，在这种情况下，尤其是性别平等。因此，本研究旨在通过开展系统映射研究 (SMS) 来收集有关人工智能和性别平等领域的当前知识，以确定这方面最重要的进展以及必须弥补的主要差距。这项工作获得的结果和发现表明，对这两个领域进行联合分析具有新颖性，并且近年来它们受到的关注度不断提高。同样，它们还表明需要解决人工智能领域及其发展引起的性别平等方面的具体和紧迫问题。
实现气候目标的障碍。外部上下文 评估ZDDP和石墨烯添加剂在PAO 8油中对Tialn涂层摩擦学特性的影响 内燃机和电池电动机的市场定位 ... 认为，网络空间中个人数据的安全性
摘要：随着气候变化及其后果的越来越明显，有记录的记录和封闭，在报告，连续的国际协议以及定期举行的气候峰会上，实现气候目标正在成为人类面临的最重要挑战之一。本文背后有两个原因：首先，关于不仅要披露主要气候目标，而且还披露中间气候目标的必要性的越来越频繁的要求；而且，从我们以前出版物中提出的环境管理系统框架内的环境目标分析中得出的结论。无疑有许多因素影响了气候目标的实现，但是由于多种原因，它们对实施这些目标的影响的实力差异很大。本评论试图确定实现气候目标的主要障碍，尤其是在组织环境中的气候目标，而无需诉诸于应用概念或管理系统中的复杂目标设定。本文的重点是缺乏实现中间气候目标的统一政策，因此是主要目标；公众对风险意识的重要性；短期观点的主导地位，缺乏统一立法和单一市场的结论，气候不平等和气候不公的重要性以及相关的资源和政治约束。
双钼酸盐 LiFe(MoO4)2 的反铁磁性
最近有报道称 NaFe(WO 4 ) 2 在低温下（<4 K）表现出不公度螺旋自旋序，16 尽管由于该材料中共存相反的手性，这种磁性不能诱导净铁电（FE）极化（P）。不同的是，刘等人揭示了 LiFe(WO 4 ) 2 中更有趣的磁螺旋，它通过逆 Dzyaloshinskii − Moriya (DM) 相互作用打破了空间反转对称性并在 19.7 K 以下沿 [010] 轴诱导净 FE P。17 因此，LiFe(WO 4 ) 2 是继第一种 MnWO 4 之后，钨酸盐家族中第二种经实验证实的多铁性材料。 18 , 19 尽管具有共同的化学式，双钨酸盐/钼酸盐的晶体结构却可以在很大范围内变化。事实上，LiFe(WO 4 ) 2 和 NaFe(WO 4 ) 2 的空间群（C 2/ c vs P 2/ m）不同，Fe 离子的排列也不同。这种结构多样性使得在双钨酸盐/钼酸盐中发现更多奇特的磁性成为可能。例如，据报道 RbFe(MoO 4 ) 2
搁浅的资产和可持续能源过渡
与气候相关的链条资产一直是过去十年中许多研究的流行研究主题。过去的研究主要集中在搁浅的资产和缓解选择的估计上。研究考虑能量转变，但尚未深入研究选择选择背后的影响因素。由于这种选择可能具有路径依赖性，影响了随后的变化的方向和速度，因此重要的是要更全面地了解搁浅的资产风险及其与选择的关系及其与选择和过渡的关系。为此，我们进行了系统的文献综述，以探讨滞留的资产风险对现任者决策和能源过渡的影响。我们的发现表明，滞留的资产风险，再加上转移的成本，能源安全和可持续性问题，确定了能源过渡的途径。更高的感知滞留的资产将向基于可再生能源的系统铺设过渡，但是对过渡成本，能源安全和可持续性的高度关注会阻碍过渡或将系统引导到不同的途径。突然的政策变化加剧了政权的抵抗力和能源不公，但缓慢的变化加强了对传统系统的锁定。
语言的遗产：我们说什么，当我们谈论基因组学
我们“谈论”遗传学的方式在公众观众对此时是否感到轻松时起着至关重要的作用。我们的研究探讨了“我们所说的”和“人们听到的”在向社区群体提供有关基因组学数据集缺失的社区群体时是否有任何区别。，我们与100名英国公众成员进行了16个焦点小组，他们对基因组学有限的熟悉，并自我认同为与黑人非洲，黑人加勒比海和巴基斯坦血统以及来自各种祖先遗产的人的社区，这些遗产来自违法的社会经济背景。向参与者介绍了解释基因组学及其对这些的反应的口语消息。的结果表明，通过其潜在的利益构成基因组学的开始对话受到了愤世嫉俗和怀疑。派遣者认为历史和当前不公正是私人公司和政府的不信任的原因。取而代之的是，在介绍有关科学的任何细节之前，更有生产力的对话使某些人有疑问和有效的问题。要使基因组数据集多样化，我们需要在语言上与他们所处的公众受众相遇。我们的研究表明，研究人员和临床医生使用的基因组学每天都有与可能预期的不同。我们可能会无意间进一步揭开多样性计划旨在达到的观众。
健康不平等战略行动框架
作为一名护士，我亲眼目睹了健康不平等对我所照顾的人、家庭、社区和患者的影响。许多卫生和护理专业人员以及选择奉献时间和精力的志愿者不知疲倦地致力于解决不公平、不公正和可避免的不平等问题。我对我们的战略行动框架感到非常满意，因为它为我们提供了更坚实的基础，让我们能够更有效地共同努力，为我们的社区和子孙后代带来更好的改变。COVID-19 疫情是在多重不平等的背景下发生的，这些不平等是由一系列因素造成的，包括贫困和匮乏程度、系统性歧视、获得安全和健康的住房、教育、就业、健康食品和绿地的机会。疫情凸显了这些问题，我们现在不能忘记它们。我们必须继续关注包容性，揭露和解决被排斥、少数群体和弱势群体所经历的明显差异。我们有责任了解并克服健康不平等的根本原因，确保我们提供的健康和护理服务具有包容性，并欢迎所有人。我们必须以同情和开放的态度消除任何地方的障碍、偏见和歧视，并赢得社区的信任。我们知道这需要时间，而且具有挑战性，但这是正确的做法。
商业咨询中的生成式人工智能：分析其影响......
摘要 下一代生成人工智能正在彻底改变商业咨询公司寻找和服务客户的方式。由于越来越多的人使用 GAI 技术，咨询公司可以使用与 AI 相关的工具来提高个性化、即时性和与客户的互动。通过提供定制解决方案以及提供实时支持，GAI 提高了客户互动的质量，从而提高了客户满意度。然而，GAI 的整合存在几个与道德问题相关的主要问题，即数据保护、算法不公平和 AI 创建内容的地位。呼吁增强道德行为的知识和敏感性，并呼吁为咨询中的 GAI 实践制定正式标准。问责制是主要主题之一，指出了理性用户的作用并制定了预防与使用 AI 技术相关的可能风险的措施。因此，它构成了正在进行的关于 AI 在促进咨询中负责任和负责任地发展 GAI 方面的机遇和风险的讨论的一部分。可以预见，GAI 的进步将引发未来研究，以深化道德标准和最小化该学科交付过程中出现的风险的方法。关键词：生成式人工智能、商业咨询、客户参与、服务交付、人工智能影响
“创造的力量”：美国商会和公司免疫的政治
在1912年成立时，美国商会被认为是一种“创造的力量”，可以通过将商业界的观点整合到政府政策和法规中，以“对我们的国民生活产生仁慈的影响”。2创建了力量是毫无疑问的。福利是一个单独的问题。这是关于商会如何从一个意图提供“开明的经济决策建议的公众，无政治组织的早期愿景中转变的故事。。。为了国家的利益，“成为当前形式的党派 - 一家党派企业，旨在证明诉讼的广泛而持久的公司免疫。放弃了避开政治的早期诺言，现代商会在联邦和州一级都完全接受了游说权力的作用，并敦促监管，腿部和法律变化，以违反其公司成员的形式和诉讼的形式和可用性。3，商会已经通过两个步骤积极追求公司的免疫力：首先，指控民事司法系统严重不公平和虐待；其次，通过对其所谓的过剩的“改革”进行游说。多年来，该组织主张取消惩罚性损害赔偿，使集体诉讼更难证明，迫使原告披露诉讼
以参与式方式推动人工智能造福社会
人工智能 (AI) 用于社会公益的研究需要对社会公益做出某种定义，但潜在的定义很少被提出，也从未达成一致。人工智能用于社会公益研究应该“为了”什么这一规范性问题并没有经过深思熟虑的阐述，或者经常以一种功利主义的观点来处理，这种观点优先考虑大多数人的需求，而不是那些历史上被边缘化的人，无视不公正和不公平的现实。我们认为，人工智能用于社会公益应该由人工智能系统将影响的社区来评估，以能力方法为指导，这是一种衡量不同政策改善人类福利公平能力的框架。此外，我们阐述了人工智能研究如何通过扩展和均衡能力来促进社会进步。我们展示了能力方法如何与参与式方法相结合，以设计和实施我们引入的称为 PACT 的框架中的人工智能用于社会公益研究，其中受影响的社区成员应作为合作伙伴参与其中，并在整个项目中优先考虑他们的意见。最后，我们提供了一套不完整的指导问题，以便以引出并尊重社区自身对社会利益的定义的方式开展此类参与式人工智能研究。