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在医学中使用人工智能的责任
尽管人工智能（AI）具有改善医疗实践的巨大潜力，但肯定会出现错误，有时会导致伤害。谁将承担责任？与AI相关伤害的责任问题不仅引起了潜在责任当事方的直接关注，而且还引起了有关如何开发和采用AI的更广泛的系统性问题。责任景观很复杂，涉及医疗保健提供者和机构以及AI系统的开发商。在本章中，我们考虑了这三个主要责任基因座。一开始，我们注意到一些塑造我们分析的问题。首先，AI的侵权责任领域仍在发展。在撰写本文时，在法院案件中仍未直接解决医疗保健ai liabil的问题，这主要是因为该技术本身是如此新并且仍在实施。因此，我们考虑侵权法的一般原则以及它们最有可能适用的原则。第二，在人工智能侵权背景下，因果关系通常会具有挑战性。在医学背景下，证明受伤的原因常常很难，因为结果通常是概率的，而不是确定性的。添加通常非直觉且有时难以理解的AI模型可能会使因果关系更具挑战性。第三，我们专注于美国的观点。 我们讨论的原则在某种程度上是可以推广的，但最终，有足够的复杂性可以准确地捕获国际差异，这在可用的空间中是不可行的。 系统将使用哪些数据集？第三，我们专注于美国的观点。我们讨论的原则在某种程度上是可以推广的，但最终，有足够的复杂性可以准确地捕获国际差异，这在可用的空间中是不可行的。系统将使用哪些数据集？我们在结论中确实指出了欧洲地平线上一些潜在的实质性变化。第四，从系统的角度来看，个人的医疗保健专业责任虽然复杂，但仅代表了一个较大的拼图，系统设计师必须尝试将其组合在一起以实现全面且最佳设计的责任系统。许多玩家在医疗AI领域进行互动，包括可能承担可能塑造它的责任和监管者的演员。首先，AI开发人员将在基础AI上做出许多关键选择，至少在责任系统中部分指导 - 它会被锁定还是自适应？选择体系结构会使“推翻”系统变得容易或难以使该系统变得容易或难以“否决”？第二，美国食品和药物管理局（FDA）将（有时）确定
关于在裂缝检测中使用人工智能的审查
人工智能（AI）使用最少人工干预的计算机模拟智能行为。AI的最新进展，尤其是深度学习，在感知操作方面取得了重大进展，使计算机能够更准确地传达和理解复杂的输入。在全球范围内，裂缝会影响各个年龄段和地球所有地区的人们。最普遍的诊断和医疗诉讼的原因之一是急诊室拍摄的X光片的骨折，急诊室的骨折可能在2％至9％之间。由于对多种成像方式的破裂检测需求的增长，劳动力将很快受到很大的压力。由于雇用延迟和接近退休的放射科医生的很大一部分，放射科医生的缺乏使这种需求的增长加剧了。此外，解释诊断图像的过程有时可能具有挑战性和乏味。将骨科无线电诊断与AI整合，为这些问题提供了有希望的解决方案。最近，深度学习技术的应用，即卷积神经网络（CNN），在医学成像中的应用显着上升。在骨科创伤领域中，正在记录CNN，以在骨折的识别和分类中以专家骨科医生和放射科医生的熟练程度运作。CNN可以以超过人类观察的速率分析大量数据。在这篇综述中，我们讨论了深度学习方法在断裂检测和分类中的使用，将AI与各种成像方式的集成以及将AI与无线电诊断相结合的好处和缺点。
在反鉴定中使用人工智能
数字媒体和社交网络网站的扩散使有问题信息的迅速传播（Vosoughi等，2018），传统的媒体监管和审查方法似乎不足以应对这一挑战（Alemanno，2018； Marsden等，2020）。政府，学术界和民间社会的发现是寻找解决这个问题的方法的想法，而人工智能（AI）越来越被视为这场战斗中的一种吸引人的工具。AI确实有可能自动化错误或误导信息的识别，然后可以在其广泛传播之前将其标记或删除（Bontridder and Poullet，2021）。等组织（例如欧盟1和联合国2号）启动了支持AI驱动的事实检查工具的计划，而Meta 3和Google 4等私人公司已经投资了AI，以帮助从其平台中识别和删除虚假内容。
在运输管理中使用地理空间技术...
将国际最佳实践作为全球基准，该项目最佳地使用地理空间技术来计划和管理国家高速公路，以监视正在建设的道路细分市场，以分析拥堵和交通拥堵的模式，以更好地通过识别NHS的土地使用识别NHS和识别黑色安全衡量的土地，以进行更好的交界安排计划。在此项目下，已经开发了一个基于Web的软件系统，以收集基于位置的空间数据，用于200多个道路属性。通过这种全面的数据收集系统，主要利益相关者，例如运输部，财政部，印度国家公路管理局，州公共工程部，警察局，资助机构，开发商和公民能够进行地图审核并提取相关信息，并在系统内随时可用。该软件还配备了与土著Bhuvan卫星图像接口。
在科学出版物中使用人工智能
AI中有无数使用的亚群岛。ml的特征是系统，这些系统学会根据其经验自动改进，而无需明确的编程。4“人工神经网络”是受人类大脑启发的模型，这些模型识别出生成学习的模式。5此外，还有“自然语言处理”（NLP），它通过使用自然语言（例如流行的“虚拟助手””而着重于人与计算机之间的关系。6最后，“计算机视觉”使计算机能够根据图像和视频（例如面部识别和基于图像的诊断）来解释和做出决策。7
战争中使用人工智能的监管
摘要：本文研究了规范自主武器的适当原则，其中一些原则已纳入国际人道主义法 (IHL)，其他一些原则仍仅停留在理论上。区分平民和非平民、解决责任空白和比例原则是规范人工智能 (AI) 战争使用的基本原则，但必须将人类对战争人工智能的重大控制纳入其中。通过假设演绎程序，采用定性方法和文献综述，得出结论：实现区分标准、价值敏感设计、消除问责空白、重大人类控制和国际人道法必须支持对自主武器系统使用的规范——然而，区分平民和非平民和比例原则在技术上尚不可行，这使得遵守国际人道法仍然依赖于重大人类控制；而战争人工智能算法的不透明性将使其使用的法律责任变得困难。
在司法决策中使用人工智能 -
在司法部门增加了人工智能（AI）的使用引起了人们对AI辅助决策是否维护行使司法酌处权的基本价值的关键问题。近年来，法院越来越多地通过AI来提高行政效率并加强司法的机会。1使用AI来提高行政效率包括AI系统，该系统支持法院处理和管理文件，数字记录听证会以及视听链接，使证人能够在没有外表的情况下提供证据。2电子申请，电子审判和电子案例管理系统，使律师能够通过诉讼数据库访问法院文件，被广泛认为是提高行政效率。3然而，尽管各个国家都采用了AI系统来支持决策，但这种使用围绕着很大的焦虑。例如，使用刑事风险评估算法来预测未来的不当行为风险，这引起了人们对问责制，透明和公平过程的担忧。4也担心模拟司法酌处权的AI系统是否可以维护司法决策的基本价值观。5与使用AI有关的法律和政策仍然相对非正式，但尚未发育不足，这一事实突显了这种担忧。
在工作应用中使用人工智能我们是...
•不要太依赖AI。如果您的应用程序看起来太通用或不反映您的体验，则不会脱颖而出。在采访中，我们会问您您写的内容。您需要自信谈论它。•不要与AI工具共享个人，敏感或机密信息或数据。，一旦AI帮助您完成了一般结构，就可以自行添加这些细节（如果适当）。
印度在医疗保健中使用人工智能
1博士学位：RIMT大学管理部，Mandi Gobindgarh 2研究协调员，系：管理层，RIMT大学，Mandi Gobindgarh摘要，通过完成通常会在一小部分时间内的人完成的任务，而在费用的一部分中，人工智能使人工智能使患者，医生，医生，医生，医生，医院管理人员更容易使生活变得更加轻松。AI以多种方式用于医疗保健，包括发现新的遗传联系，有助于手术期间的机器人的操作，行政过程的自动化，治疗计划的定制等等。印度目睹了人工智能（AI）领域的指数增长。随着人工智能将人工智能纳入医疗保健系统的降低，效率，质量和可访问性的革命。根据目前在AI和医疗保健系统上访问的文献，印度大多数基于AI的建议的重点是为人们无法负担不起高质量医疗设施的服务不足的偏远农村社区提供基于AI的医疗服务。关键字：医疗保健，医疗保健技术，印度医疗保健，AI，挑战，电子健康，健康记录，信息技术法，政策等。引言人工智能（AI）通过改变我们识别，治疗和跟踪患者的方式来彻底改变了医疗保健行业。具有提供更多个性化疗法和更准确诊断的能力，该技术可显着增强医疗保健研究和结果。AI在医疗保健中的应用使医务人员能够通过分析大量临床记录来迅速发现他们可能会错过的疾病体征和趋势。AI在医疗保健行业中具有广泛的可能用途，从预测电子健康信息的结果到分析放射学图像以备早期检测。医疗保健系统可能会通过在医院和诊所环境中利用人工智能来为全球数百万人提供智能，更快，更有效的治疗。在医疗保健中使用人工智能确实在塑造该领域的未来，因为它将改善患者的结果，降低提供者的成本并改变患者接受高质量治疗的方式。人工智能在医疗保健中的应用具有真正惊人的潜力。AI预计将显着改变人类处理医学数据，识别疾病，创造治疗方法，甚至完全避免它们的方式。医务人员可以通过利用医疗保健行业的人工智能来节省时间，削减费用并增强整体医疗记录管理，以帮助他们根据更精确的信息做出更好的决策。医疗保健中的AI有可能改变游戏规则，
在翻译中使用人工智能，是技术飞跃，还是
摘要：使用机器进行快速、轻松和准确的翻译是许多人的梦想，长期以来一直吸引着技术爱好者和翻译爱好者。遗憾的是，技术限制阻碍了计算机超越文字，从而影响了它们提供比缺乏上下文意义的直译更多的内容的能力，阻止了这一幻想成为现实。然而，人工智能 (AI) 的近期崛起再次激发了人们对此类技术应用的兴趣。虽然不可否认它仍处于测试阶段，并且仍然依赖于翻译人员的贡献来增强它的功能，但使用人工智能进行翻译的初步结果至少可以说是充满希望的。因此，一场埋藏多年的激烈争论再次浮出水面，即这项技术的发展是否对翻译人员未来的就业能力构成威胁，还是为翻译领域带来创新并将其带入数字时代提供了机会。本研究的目的是调查阿尔及利亚翻译教师对这方面取得的进步的认识，了解他们对此事的看法，并报告他们是否愿意为这项技术的发展做出贡献。因此，对来自 Djillali Liabes 大学的 10 名教师进行了开放式问卷调查。调查结果揭示了对此事的各种观点和态度。