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人工智能风险评估方法综述
虽然使用人工智能 (AI) 有很多好处，但该技术的某些方面、开发或使用方式也可能存在重大缺陷。媒体上充斥着关于人工智能驱动的应用程序如何导致对人的歧视的故事。此外，人工智能应用导致对个人隐私的更大侵犯、更多的监视和社会操纵。在过去几年中，许多国家的政客、政策制定者、监管机构、国际组织、民间社会组织、媒体和学者都讨论了需要加强对社会和经济中人工智能的部署和使用的监督。人工智能风险评估 (AIRA) 是这种监督的重要组成部分。AIRA 是为治理人工智能而开发的各种工具和举措之一，其他工具和举措包括道德准则、监管框架、审计。
倡导印度立法作出回应......
神经技术是一个快速发展的领域，它带来了一系列好处，尤其是在医疗保健领域。然而，该领域的不断发展对个人隐私构成了重大风险，特别是在使用脑机接口等神经技术方面。本文认为，承认精神隐私权所体现的神经权利有助于解决其中一些挑战。虽然这种承认可以从印度的法理框架中得出，但它只是在保护个人免受神经技术带来的独特问题的漫长旅程中迈出了第一步。在目前的状态下，印度的框架未能提供任何有形的保护，只有通过全面的立法才能实现更具体的回应，该立法规定
神经肌肉疾病课程2025
1。简介：用于执法目的的FRT概述，通过人工智能（AI）算法的发展促进了广泛的生物识别数据分析的自动化，这导致在各种工业中广泛使用面部识别技术（FRT）。执法机构（LEA）由于其作为公共监视工具的有效性而越来越吸引FRT。然而，在许多个人权利中，它尤其构成侵犯个人隐私的风险。几项研究（Eneman等，2022； Smith＆Miller，2021）认为，如今的隐私术语通常被定义为控制有关自己信息的权利。在这种情况下，可以无需身体入侵即使没有个人知识，就可以收集面部图像，从而在知情同意和隐私方面造成其他问题（Raposo，2022）。
数字实践标准支持指南
隐私和安全性在以数字方式收集和共享信息时，必须遵守隐私立法并确保客户或服务用户的数据安全。用于视频会议，电子健康记录和移动健康应用程序的平台必须遵守相关的隐私法，以保护机密性和数据完整性。专业人员应告知客户和服务用户如何收集，存储和使用其数据，确保透明度和建立信任。此外，专业人员必须保持安全，独特的数字身份，在个人和专业的在线形象之间进行区分，以保护客户的机密性，个人隐私和组织完整性。他们负责管理数字平台之间的数字足迹和声誉影响。
大脑计算机界面：新的权利还是对基本自由的新威胁？
近年来，神经技术在神经技术中取得的快速进步具有创建越来越有效的脑部计算机界面（BCI）的潜力。访问有意识的思想基础的神经过程意味着无法自觉地隐藏或过滤的自我水平。这种风险深深侵犯了个人隐私和尊严，有可能颠覆自由意志并破坏人类自由的最终避难所 - 思想。通过BCI通过BCI的认知和感觉增强可能会创造人类的单独类别。通过神经和数字感官经验和决策过程的合并，可以减少个人身份，代理和道德责任。这种结果可能会改变人类和人类社会的本质。
公共卫生领域的人工智能：案例研究
人工智能技术已成为全球医疗保健领域的创新工具，有助于解决各种规模大、复杂性大的问题。人工智能在公共卫生领域的应用是多方面的、多变量的，涵盖早期疫情检测、风险建模和预测、高效的疫苗物流和管理、减少健康差距、辅助诊断、慢性病日常监测、远程医疗和虚拟聊天机器人（特别是针对老年人护理、精神健康和肿瘤患者）以及社区参与。尽管人工智能具有巨大的代际优势，但在数据质量、安全性和滥用、个人隐私、情境应用、问责制和监督方面仍存在多重挑战，这些挑战仍然是人工智能普遍应用的主要问题。我们需要制定保障措施和全球监管框架，以负责任地利用人工智能的益处，促进公众和社区健康。
eu-innovation-hub-first-report-on-encryption.pdf - 欧洲司法组织
过去几年，数据隐私和合法拦截 (LI) 之间的争论已经演变成一场更具建设性的讨论。虽然警察和司法当局在其权力范围内行事，但可以通过现代隐私增强技术（如端到端加密 (E2EE) 和富通信服务 (RCS) 系统）阻止其获取数字证据，但不同的国际倡议呼吁采取一种平衡的方法，让 LI 可以与加密共存，而不会损害网络安全和/或隐私。与此同时，欧盟正在稳步形成一个访问加密通信的框架。随着技术的进步，在个人隐私和集体安全之间找到平衡仍然是一个持续的挑战。成功的关键是促进对话、合作和创新，以确保基本权利（包括保护个人数据）以及个人的安全和完整性得到同等尊重。
人工智能对教育的影响
摘要1人工智能（AI）技术的进步极大地影响了我们的日常生活。从文本描述中生成视频曾经很困难，即使不是不可能，但现在已经成为可能。在2022年12月首次正式发布后，Chatgpt开始了病毒率，AI的开发和使用迅速增加。作为当前生成AI（Genai）系统的骨干大型语言模型（LLMS）已成为开源，因此创建本地AI已成为一项简单的任务。本地AI可以解决个人隐私问题的一些问题。当我们接受这项技术时，我们在本报告中研究了最新的AI技术及其对教育的影响。在教育中使用AI时会产生积极和负面影响。我们将讨论如何使用最近的技术来减轻负面影响。我们还讨论了当今教育工作者面临的挑战。关键字：LLM，AI，教育，抹布，微调，Genai。