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人工智能与社会：伦理、风险与包容
来源：https://www.propublica.org/article/machine-bias-risk-assessments-in-criminal-sentencing
在多任务众包系统中以同意驱动的数据重复使用：by-design解决方案
移动人群允许在时间和空间上收集大量数据，以养活我们的环境知识，并将这些知识与用户行为联系起来。但是，移动人群面临的一个重大挑战是保证为贡献用户保存隐私。众包系统中的隐私保存导致了两种主要方法，有时是合并的，分别是为了换取奖励的隐私，并利用了增强隐私的技术'''匿名化数据'。尽管相关，但我们声称这些方法不能充分考虑到用户对所提供数据的使用的容忍度，以便人群系统保证用户保证用户的预期机密水平，并促进了对不同任务的人群的使用。为此，我们利用了completeness属性，该属性可确保所提供的数据可用于所有者同意的所有任务，只要它们与其他来源进行分析，并且由于用户对用户的相关贡献而没有违反隐私的侵犯，并且更加严格的隐私要求。因此，挑战是要在分析数据时确保completentions在允许数据中用于尽可能多的任务，并促进所得知识的准确性。这是通过对数据分布敏感的聚类算法来实现的，该算法优化了数据重用和实用程序。使用SGX飞地的原型实现进一步允许运行实验，以表明我们的系统会导致合理的性能开销，同时为恶意对手提供强大的安全性。尽管如此，即使在有恶意的对手能够在服务器端起作用的恶意对手，我们至关重要的是，我们为此引入了by-design-by-design架构利用可信赖的执行环境。©2022 Elsevier B.V.保留所有权利。
Electrosense+：利用物联网接收器进行众包无线电频谱解码
基于众包的 Web 频谱监测系统最近越来越受欢迎。然而，这些系统仅限于政府组织或电信提供商感兴趣的应用，并且仅提供有关频谱统计的汇总信息。结果是普通用户缺乏参与的兴趣，这限制了其广泛部署。我们提出了 Electrosense+，它解决了这一挑战，并使用低成本、嵌入式和软件定义的频谱物联网传感器创建了一个通用的开放频谱监测平台。Electrosense+ 允许用户远程解码无线电频谱的特定部分。它建立在其前身 Electrosense 的集中式架构之上，用于控制和监控频谱物联网传感器，但实现了实时和点对点通信系统，用于可扩展的频谱数据解码。我们提出了不同的机制来激励用户参与部署新传感器并使其在 Electrosense 网络中运行。作为对用户的奖励，我们提出了一种基于虚拟代币的激励会计系统，以鼓励参与者托管物联网传感器。我们介绍了新的 Electrosense+ 系统架构，并评估了其解码各种无线信号（包括 FM 无线电、AM 无线电、ADS-B、AIS、LTE 和 ACARS）的性能。
c-journal：使用基于众包数据集的深度学习来检测和分类认知扭曲的日记应用程序
抽象的认知扭曲是负偏见的思维模式和错误的自我污点，这是由于自己的内部推理而导致并导致逻辑错误。认知畸变会对心理健康产生不利影响，并可能导致心理健康障碍。本文属于一个更大的项目，该项目旨在提供用于检测和分类文本中认知扭曲的应用程序。由于没有用于该任务的公共数据集，因此拟议的工作的首次贡献在于提供一个开源标签的数据集，该数据集的14个认知畸变，该数据集由34370个条目组成，该数据集由34370个条目通过人群来源，用户调查表和从社交媒体中重新播放情绪数据集收集。数据集是与持牌心理学家合作收集的。我们使用幼稚的贝叶斯和count vectorizer以及不同的CNN，LSTM和DNN分类器实现了基线模型，以基于数据集对认知失真进行分类。我们使用表现最好的模型研究了不同单词嵌入的用法。依靠CNN的表现最好的模型，其嵌入式句子嵌入，F1得分为84％，用于分类认知扭曲。表现最佳的模型是在C- Journal中内置的，这是一种免费的日记帐和心情跟踪移动应用程序，可指出向用户的潜在思维扭曲。
众筹可再生能源投资
众筹已成为替代金融行业中一种可行的工具，用于补充政府和银行投资无法覆盖的项目（包括可再生能源）的融资。然而，关于发展中国家（尤其是非洲）的众筹文献仍然很少，人们对其从借贷（众筹）或投资角度（而不是捐赠或慈善）为可再生能源融资做出重大贡献的潜力知之甚少。在本文中，我们以西非加纳为例，通过调查发展中国家背景下的群体认知，围绕众筹的机制和动态进行了闭环研究。我们采用了以集体行动、社会证明、说服、网络和信号理论为基础的综合文献综述，并辅以对加纳家庭散户投资者的批判性焦点小组访谈，以提炼与可再生能源众筹有关的关键问题和担忧。然后，我们根据研究结果提出了一个概念框架。我们的研究结果表明，可再生能源和可供大众选择的投资替代品之间的财务回报存在不公平的竞争环境。因此，众筹领域需要精心设计，以提高非金融属性的吸引力，例如开发商/筹款人的声誉和项目可行性，以进一步加强项目经济效益。此外，对众筹平台安全性和易用性的看法也得到了强调，前者是更广泛的银行或金融系统的挑战。总体而言，本文强调需要社会认同和质量信号来吸引家庭投资者。建议进一步研究此类发展中市场集体行动的动机。
混合获取高质量训练数据...
3D 点云的自动语义解释对于地理空间数据分析领域的许多任务至关重要。为此，需要标记的训练数据，这些数据通常由专家手动提供。主动学习 (AL) 是一种最大限度地减少人机交互成本的方法。目的是仅处理未标记数据集的子集，这对于类别分离特别有用。在这里，机器识别信息实例，然后由人类标记，从而提高机器的性能。为了完全避免专家的参与，可以通过众包解决这种耗时的注释。因此，我们提出了一种将 AL 与付费众包相结合的方法。尽管结合了人机交互，但我们的方法可以完全自动运行，因此只需要提供未标记的数据集和固定的财务预算来支付众包工人的费用。我们对 ISPRS Vaihingen 3D 语义标记基准数据集 (V3D) 进行了 AL 过程的多个迭代步骤，并特别评估了众包在标记 3D 点时的表现。我们通过使用从基于众包的 AL 方法中派生出的标签对测试数据集进行分类来证明我们的概念。分析概述了通过仅标记 0.4% 的训练数据集并花费不到 145 美元，我们训练的随机森林和稀疏 3D CNN 分类器在总体准确率上的差异与在完整的 V3D 训练集上训练的相同分类器相比不到 3 个百分点。
与疫苗相关的众筹，以“自由筹款” ...
基于捐赠的众筹是在Covid-19大流行期间大量使用的。尽管大多数活动都是毫无争议的，但其他活动则传播了错误的信息或公共卫生。作为回应，像Gofundme这样的主流众筹平台限制了他们将举办哪些活动。这导致一些活动转向鲜为人知的众所周知的众筹平台。虽然对主流众筹平台上与健康相关的误解的研究正在增加，但对少数限制性平台（例如givesendgo）的群众资助知之甚少。这项研究的目的是审查Ivesendgo平台上与疫苗相关的众筹活动，以更好地理解：1）如何在Givesendgo上描绘疫苗； 2）这些运动在吸引财政支持方面取得了多大的成功。
