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创造新经济：以人与地球为本的商业模式
一种新的经济正在兴起，其中充斥着以人为本、以地球为先的企业。这些企业与当今的主流企业形成了鲜明的对比，后者大多仍陷于利润至上的模式。根据新的研究，本报告揭示了最全球化、最根深蒂固的使命导向型企业群体之一的见解：公平贸易企业。这个不断壮大的全球网络遍布 70 多个国家，展示了以人为本、以地球为先的商业上可行的商业模式。这些企业在其业务中全面实践公平贸易，将大部分利润再投资于其社会使命，并在治理中部署使命至上。它们的成立旨在做出有利于工人、农民和工匠的管理和投资决策，在一些最具挑战性的环境中行之有效。它们还推动生态实践，
ACC 摔跤弗吉尼亚大学 Dylan Cedeno 被评为本周 ACC 摔跤手
2024-25 ACC 本周最佳摔跤手 11 月 6 日 – 斯宾塞·摩尔，北卡罗来纳州 11 月 12 日 – 文斯·罗宾逊，北卡罗来纳州立大学 11 月 19 日 – 艾萨克·特伦布，北卡罗来纳州立大学 11 月 26 日 – 康纳·巴克特，杜克大学 12 月 3 日 – N/A 12 月 10 日 – 卡莱布·汉森，弗吉尼亚理工大学 12 月 17 日 – 贾里德·凯斯拉，匹兹堡大学 12 月 24 日 – 拉克兰·麦克尼尔，北卡罗来纳州 1 月 1 日 – 洛伦佐·诺曼，斯坦福大学 1 月 7 日 – 迪伦·塞德诺，弗吉尼亚大学
对以人为本的议程的挑战？
国际劳工组织以人为本的议程将所有人的需求、愿望和权利置于经济、社会和环境政策的核心。在企业层面，这种方法要求更广泛的员工代表性和参与度，这可能是生产力增长的有力因素。然而，以人为本的议程在工作场所层面的实施可能会受到企业人力资源管理 (HRM) 各个领域使用人工智能 (AI) 的挑战。虽然企业在许多人力资源管理领域都热情地拥抱人工智能和数字技术，但他们对此类创新如何影响劳动力的理解往往落后或不被视为优先事项。本文提供了有关何时何地应鼓励在人力资源管理中使用人工智能的指导，以及在哪些情况下它可能会导致比它解决的问题更多的问题。
以人为本的人工智能：一种新的综合体
一种新的学科综合体正在出现，其中基于人工智能的智能算法与以人为本的设计思维相结合，形成以人为本的人工智能 (HCAI)。这种学科综合体增加了技术赋予人类权力而不是取代人类的机会。过去，研究人员和开发人员专注于构建人工智能算法和系统，强调机器自主性和衡量算法性能。新的综合体重视人工智能，并通过提高用户体验设计的突出地位和衡量人类的表现，给予人类用户和其他利益相关者同等的关注。HCAI 系统的研究人员和开发人员重视有意义的人类控制，通过服务于权利、正义和尊严等人类价值观将人放在首位，从而支持自我效能、创造力、责任感和社会联系等目标。
以人为本的人工智能可减轻人工智能偏见
全球卫生危机为人工智能 (AI) 解决方案的开发带来了前所未有的机遇。本文旨在通过实施以人为本的 AI 来帮助组织中的决策者，从而解决人工智能中的部分偏见。它依赖于两个设计科学研究 (DSR) 项目的结果：SCHOPPER 和 VRAILEXIA。这两个设计项目通过两个互补的阶段将以人为本的 AI 方法付诸实践：1) 第一个阶段安装了以人为本的知情设计流程，2) 第二个阶段实现了聚合 AI 和人类的使用架构。所提出的框架具有许多优势，例如允许将人类知识整合到 AI 的设计和训练中，为人类提供对其预测的可理解解释，并推动增强智能的出现，可以将算法转变为对人类决策错误的强大平衡，将人类转变为对 AI 偏见的平衡。
使用知识图谱和以人为本的人工智能构建可重构供应链：一个研究框架
供应链的配置和运作与企业的成功息息相关，多年来一直是学术界和工业界关注的话题。许多供应链都高度优化，注重效率和利润，因为企业将全球化、低关税和稳定的贸易规则视为理所当然。然而，近年来，全球形势变得越来越不稳定，最近发生的几起事件暴露了全球供应链的脆弱性。特别是 COVID-19 大流行导致全球不同地区的工厂暂时关闭，影响了供应链。再加上中美贸易战、英国脱欧或苏伊士运河暂时堵塞等其他事件，这些中断成为严重威胁，导致不同产品短缺。更严格的准入规定导致交货时间更长、更不可预测，并破坏了库存不足的长距离供应链。目前，由于极端天气事件更频繁，以及由气候变化引起的新传染病爆发，情况似乎不会很快好转。
Albrecht Schmidt、Fosca Giannotti、Wendy E. Mackay、Ben Shneiderman、Kaisa Väänänen。人工智能造福人类：关于如何为个人和社会创造真正互动和以人为本的人工智能的小组讨论。第 18 届 IFIP 人机交互会议 (INTERACT)，2021 年 8 月，意大利巴里。第 335-339 页，10.1007/978-3-030-85607-6_32。hal-03603481
AI 有望在我们生活的许多领域带来革命。过去几年，我们观察到机器学习 (ML) 算法取得了重大进展，并催生出令人印象深刻的系统，例如图像理解和自然语言识别。数据被大规模收集，可用数据集（公共或公司内部）的数量正在迅速增长，因为许多人都了解数据的基本价值。然而，许多应用程序并不关注人，它们不是以人为本的。下面，我们将讨论为什么先进的 AI 和 ML 算法和技术是不够的，以及为什么这不足以创造 AI 革命。为了取得对人类、个人和社会都有意义的真正进步，我们必须了解如何利用 AI 的新潜力和能力从根本上改变交互系统的设计。
将其付诸实践以实现以人为本的AI
摘要 - 以人类为中心的人工智能（HCAI）是一种设计理念，在设计，开发，部署和使用AI系统中优先考虑人类，旨在最大程度地提高AI的益处，同时减轻其负面影响。尽管文献中越来越重要，但缺乏对其实施的方法论指导给HCAI实践带来了挑战。为了解决这一差距，本文提出了一个全面的HCAI方法论框架（HCAI-MF），其中包括五个关键组成部分：HCAI要求层次结构，方法和方法分类法，过程，跨学科协作方法和多级设计范式。案例研究表明了HCAI-MF的实际含义，而本文也分析了实施挑战。提供了可行的建议和“三层” HCAI实施策略，以应对这些挑战并指导HCAI-MF的未来演变。HCAI-MF作为一种系统的，可执行的方法，能够克服当前差距，实现AI系统的有效设计，开发，部署和使用以及进步HCAI实践。
创建具有智能功能的以人为本的建筑物
零信任网络体系结构是网络体系结构中的下一个级别，它是从“永不信任 - 始终验证”的前提下运行的。网络分割都在宏和微观级别发生。在宏观细分中，物理网络分为不同的逻辑段。不同段上用户或设备之间的任何流量都由物理防火墙控制。在Alcatel-Luceent Omniswitch和Alcatel-Luceent OmniAccess Stellar Wi-Fi产品中，当用户或设备连接并进行身份验证时，动态进行此分割，分配了一个配置文件，并且配置文件配置文件将用户或设备提供到正确的片段到正确的物理位置，开关端口或SSSID。是软件定义的微分段，将事情进一步进一步。并非所有用户都是一样的，并且并非所有用户都有合法的访问所有资源的需求。将用户映射到细分市场的同一配置文件还包括一组策略，这些策略将增加对用户/设备特权的控制权，这些策略可能会因角色而异。
以人为本的设计和人工智能 WP2 和 WP4
这是一个基于社会经济、动机和环境因素提供建议的工具，由 IBM 与 CGIAR 合作开发。通过结合这些不同的数据点，该工具可以为农民生成个性化建议，以适应他们独特的环境。定性数据 会议的目标是探索如何使用定性数据进行决策。探讨的主题包括对定性数据是什么及其来源的描述、在 CGIAR 背景下的重要性以及对收集和分析的深入研究，特别关注人工智能的作用。