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以人为本的计划指导文件
•建立在个人/家庭的优势，礼物，技能和贡献的基础上。•支持个人授权，并为个人/家庭提供有意义的选择，以表达偏好并做出明智的选择，以识别和实现他们的希望，目标和愿望。这也为个人提供了确定他们在治疗中不需要的东西的机会。•提供了一个框架，以提供服务，治疗和支持满足个人需求的框架，并为促进尊严，尊重，相互依存，掌握和能力的生活方式的目标和愿望尊重。•识别并建立了自然的支持和社区联系，以帮助结束隔离，脱节和剥夺权利。•支持个人/家庭与提供者/专业人士之间的相互尊重和合作关系，以承认各方的合法贡献。•在计划过程中承认并重视了一个人个性的所有要素，包括个人对文化的表达，种族，宗教，性取向和性别认同。
以人为本的设计解决人工智能中的偏见 以人为本的设计解决人工智能中的偏见
人们认识到人工智能 (AI) 具有减少医疗保健差距和不公平现象的潜力，但如果不以公平的方式实施，它也会加剧这些问题。这种观点确定了人工智能生命周期每个阶段的潜在偏见，包括数据收集、注释、机器学习模型开发、评估、部署、操作化、监控和反馈集成。为了减轻这些偏见，我们建议让一群不同的利益相关者参与进来，采用以人为本的人工智能原则。以人为本的人工智能有助于确保人工智能系统的设计和使用方式有利于患者和社会，从而减少健康差距和不公平现象。通过识别和解决人工智能生命周期每个阶段的偏见，人工智能可以在医疗保健领域发挥其潜力。
设计以人为本的人工智能系统时的要求、实践和差距
背景：工程人工智能 (AI) 软件是一个相对较新的领域，面临许多挑战、未知数和有限的经过验证的最佳实践。谷歌、微软和苹果等大公司提供了一套最新指南，以帮助工程团队构建以人为本的 AI 系统。目标：目前从业者为开发此类系统所采用的实践，尤其是在需求工程 (RE) 期间，迄今为止很少被研究和报道。方法：本文介绍了一项调查的结果，该调查旨在了解 AI 需求工程 (RE4AI) 的当前行业实践，并确定应遵循哪些以人为本的关键 AI 指南。我们的调查基于对现有行业指南、最佳实践和文献中的努力的映射。结果：我们调查了 29 名专业人士，发现大多数参与者都同意我们映射的所有以人为本的方面都应该在需求工程中得到解决。此外，我们发现大多数参与者都在使用 UML 或 Microsoft Office 来提出需求。结论：我们发现，目前使用的大多数工具都没有配备管理基于 AI 的软件的功能，而使用 UML 和 Office 可能会对捕获 AI 需求的质量造成问题。此外，指南中映射的所有以人为本的实践都应包含在 RE 中。© 2023 作者。由 Elsevier B.V. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
以人为本的人工智能软件系统需求工程框架
[背景] 近年来，用于构建软件解决方案的人工智能 (AI) 组件大幅增加。然而，这些解决方案中的许多都侧重于技术方面，而忽略了关键的以人为本的方面。[目的] 在构建基于 AI 的软件时，在需求工程 (RE) 中纳入以人为本的方面有助于实现更负责任、公正和包容的基于 AI 的软件解决方案。[方法] 在本文中，我们提出了一个基于以人为本的 AI 指南和用户调查开发的新框架，以帮助收集以人为本的基于 AI 的软件需求。我们提供了一个目录来引出这些需求，并提供了一个概念模型来直观地呈现它们。[结果] 该框架应用于案例研究，以引出和模拟提高面向虚拟现实 (VR) 用户的 360° 视频质量的需求。[结论] 我们发现，我们提出的方法有助于项目团队充分了解项目交付的以人为本的需求。此外，该框架有助于了解在基于 AI 的软件工程过程的初始阶段和后期阶段需要捕获哪些需求。
生成式人工智能工具时代以人为本的教育人工智能 Anders I. Mørch 1、Renate Andersen 2
摘要 基于机器学习、神经网络和大型语言模型的人工智能 (AI) 在过去一年中引起了极大的兴趣，并在 2022 年底 ChatGPT (GPT 3.5) 的发布中达到顶峰。教育行业一直处于动荡之中，因为知识获取、有效教学和有意义的学习体验是其基础。在下面的立场文件中，我们探讨了以人为本的人工智能 (HCAI) 如何成为教育行业在生成式人工智能 (GAI) 时代对人工智能的有用视角。然而，我们还建议利用 GAI 工具为下一代学生做好准备，以应对未来需要与人工智能工具进行知情互动的工作场所。我们认为人工智能在教育中的应用潜力巨大，这对教师和学生都有利，可以增加教育体验。然而，也存在重大挑战。例如，GAI 工具还不符合在知识构建过程中促进学生自主的学习理论（例如建构主义学习理论）。关键词 1 机构、人工智能 (AI)、教育中的人工智能、ChatGPT、教育、生成式人工智能、以人为本的人工智能、脚手架、社会文化学习
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米兰大学、米兰比可卡大学和帕维亚大学推出以人为本的人工智能联合硕士学位，该学位具有高度创新和国际特色，完全以英语授课。目标目标是培养具有跨学科技能的个人，以便将人工智能应用融入其所使用的人类环境中。该课程面向来自 STEM 和人文科学、神经科学和法律领域的积极毕业生，具有良好的跨学科研究能力，以及希望再培训（从终身学习的角度）和更新技能以满足不断增长的创新需求的公共或私营公司的专业人士和员工。从广泛的共同基础出发，该课程将分为三个课程，旨在针对三种主要背景提供更具体的准备，其中对这种新专业人员的需求显得尤为迫切：A) 混合人工智能课程，用于合作的背景
国家以人为本的服务规划框架
每个人都应该有一个个人计划。个人计划可以包含几种不同类型的计划，包括以人为本的计划和个性化护理和支持计划。认识到什么对一个人重要以及什么对他们重要可以帮助我们理解以人为本的计划和个性化护理和支持计划之间的区别。
以人为本的航空人工智能方法 - EASA
人工智能显然是支持飞机设计和运营的广泛应用的推动者。人工智能可以通过就日常任务提供建议（例如飞行剖面优化）或就飞机管理问题或飞行战术性质提供增强建议来协助机组人员，帮助机组人员在高工作量情况下做出决策（例如复飞或改道）。人工智能还可以根据运营环境和机组人员健康状况（例如压力、健康等）预测和预防某些危急情况，从而为机组人员提供支持。由于 2022 年 4 月发布了第一个关于基于机器学习的系统的可信度的特殊条件，1 级人工智能应用已经在通用航空领域进行认证。人工智能还可以用于几乎任何涉及数学优化问题的应用中，无需分析相关参数值和逻辑条件的所有可能组合。机器学习的典型应用可能是飞行控制律优化、传感器校准、油箱数量评估、结冰检测等等。此外，人工智能还可用于在机载系统中嵌入复杂模型，例如通过使用内存和处理效率更高的代理模型。