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信任与人工智能 - NIST 的 TSAPPS
67 为了充分描述实验程序或概念，本文件中可能会标识某些商业实体、设备或材料。69 此类标识并不意味着国家标准与技术研究所的推荐或认可，也不意味着实体、材料或设备一定是可用于此目的的最佳实体、材料或设备。72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 国家标准与技术研究所 NISTIR 8332-draft 83 Natl.Inst.Stand.Technol.NISTIR 8332-draft 84 29 页（2021 年 3 月） 85 86 本草案出版物可从以下网址免费获取： 87 https://doi.org/10.6028/NIST.IR.8332-draft 88 89 90 91 92 93 94 请将对本文档的评论发送至：AIUserTrustComments@nist.gov 95
信任余额历史报告14/daviess
我在此证明我已经阅读了上述认证声明，并且我检查了随附的电子提交或手动提交的成本报告，并提交了成本报告以及ST准备的资产负债表和收入和费用声明。 Vincent Heart Center（15-0153）的成本报告期开始，从2010年7月1日开始，并结束了06/30/2024，并且据我所知，本报告和陈述是正确的，正确的，正确的，完整的，并根据提供商的书籍和记录，根据适用的说明，除非所述。我进一步证明我熟悉有关提供医疗服务的法律和法规，并且本费用报告中确定的服务是根据此类法律和法规提供的。
2025 年全球数字信任洞察 - 马来西亚亮点
注：*12 项网络弹性行动包括：向外部利益相关者（监管机构、投资者）报告；建立弹性团队，成员来自业务连续性、网络、危机管理等职能部门；与当地执法部门建立关系，以协助分析和响应；确定关键业务流程；为 IT 损失场景制定网络恢复剧本；与主要技术提供商建立协议以协调事件响应；进行桌面练习和模拟；通过正式流程与业内同行共享信息，以防止系统性风险；实施网络恢复技术解决方案（包括不可变备份）；映射技术依赖关系；实施工具以提高运营技术（OT）资产的可见性；部署量子计算以实现网络防御和弹性。
校准对人工智能辅助决策的信任
随着人工智能产品的普及，人类和人工智能越来越多地合作做出决策。为了使这种类型的合作取得成功，人类需要了解人工智能的能力，以便有效地校准他们的信任。在这些合作关系中，以人类可以理解的方式解释决策和预测至关重要，以鼓励信任校准。可解释人工智能领域专注于将可解释性融入人工智能，但旨在使人工智能模型更具可解释性。因此，这项研究通常从以模型为中心的角度而不是以人为中心的角度来处理解释。与此同时，行业研究人员已经制定了指导方针，以帮助界面设计师有效地生成用户友好的解释。然而，这些指导方针通常过于宽泛，无法有效指导行业设计师的日常工作。我们的研究通过两种方法解决了这一差距：一个实证实验，研究人们如何回应解释以及哪些类型的解释对信任校准最有帮助；以及一个教育资源，帮助行业设计师了解用户可能有什么问题，以及使用环境如何影响他们可能使用的解释。我们的实验结果表明，解释并不总是有助于信任校准，实际上可能会损害信任校准，尤其是面对自我能力较低的新手用户时。我们对行业设计师进行的探索性访谈和可用性测试表明，人们渴望一种全面但易于访问的教育资源，以转化我们实验等研究并指导可解释的 AI 产品界面的设计。关键词
东盟领先，最受信任的物流和供应链解决方案提供商
•第一个自由区公共冷藏•第一个ASRS公共冷藏•最大的服务能力100,000吨•储存温度从25c到-40c•迷你加工厂•冷链运输，快速交付和跨境•冰链行业的出色标准，即ISO9001：2015，ISO14001：2015，GMP，MSC，ASC，EST，EST，HALAL，FSSC22000，HACCP等。ISO9001：2015，ISO14001：2015，GMP，MSC，ASC，EST，EST，HALAL，FSSC22000，HACCP等。
使用不受信任的设备计算量子密码的安全密钥率
独立于设备的量子密钥分发 (DIQKD) 提供了最强大的安全密钥交换形式，仅使用设备的输入输出统计数据即可实现信息论安全性。尽管 DIQKD 的基本安全原理现已得到充分理解，但为高级 DIQKD 协议推导出可靠且强大的安全界限仍然是一项技术挑战，这些界限要超越基于违反 CHSH 不等式而得出的先前结果。在这项工作中，我们提出了一个基于半有限规划的框架，该框架为使用不受信任设备的任何 QKD 协议的渐近密钥速率提供可靠的下限。具体而言，我们的方法原则上可用于基于完整输入输出概率分布或任何贝尔不等式选择来为任何 DIQKD 协议找到可实现的密钥速率。我们的方法还扩展到其他 DI 加密任务。
领导LEAP：以信任为导向的策略来塑造重塑
将您的劳动力与您的公司的可持续发展旅程一起。您可以通过有关战略可持续性优先事项的研讨会来做到这一点，并利用组织的可持续发展爱好者网络。也重要的是传达公司正在实现的可持续性里程碑。通过将可持续性倡议的结果与运营领域（例如碳排放和废物生产的来源）或道德业务实践指标相关联，使其对您的员工进行了真实。
检查用户界面对信任和与生成ai
本文研究了不同的用户界面（UI）设计如何影响用户对生成人工智能（AI）工具的信任。我们采用了OZ方法的向导来测试具有不同UI CHATGPT不同UI变化的三种工具的信任水平的实验。来自不同学科的九名志愿大学学生参加了会议。我们使用问卷来评估参与者与每个工具进行交互后以及与所有工具进行交互后对信任的看法。结果表明，参与者之间的信任水平受生成AI的UI设计的影响，尤其是Avatar设计和文本字体。尽管共享相同的文本源，但大多数参与者还是将CHATGPT评为最值得信赖的工具。结果还强调了对话界面在使用生成AI系统建立信任中的重要性，参与者表达了偏爱促进自然和引人入胜的互动的接口。该研究强调了UI对信任的重大影响，并旨在鼓励对生成AIS的更谨慎的信任。
用户对人工智能信任的系统文献综述
摘要 用户对人工智能 (AI) 系统的信任已得到越来越多的认可，并被证明是促进采用的关键因素。有人提出，支持人工智能的系统必须超越以技术为中心的方法，转向以人为本的方法，这是人机交互 (HCI) 领域的核心原则。本评论旨在概述 23 项实证研究中的用户信任定义、影响因素和测量方法，以收集未来技术和设计策略、研究和计划的见解，以校准用户与人工智能的关系。研究结果证实，定义信任的方法不止一种。选择最合适的信任定义来描述特定环境中的用户信任应该是重点，而不是比较定义。研究发现，用户对人工智能系统的信任受到三个主要主题的影响，即社会伦理考虑、技术和设计特征以及用户特征。用户特征在研究结果中占主导地位，强调了从开发到监控人工智能系统的过程中用户参与的重要性。研究还发现，用户和系统的不同环境和各种特征也会影响用户信任，强调了根据目标用户群的特征选择和定制系统功能的重要性。重要的是，社会伦理考虑可以为确保用户与人工智能互动的环境足以建立和维持信任关系铺平道路。在衡量用户信任方面，调查是最常用的方法，其次是访谈和焦点小组。总之，在使用或讨论支持 AI 的系统的每个情况下，都需要直接解决用户信任问题。此外，校准用户与 AI 的关系需要找到不仅对用户而且对系统都适用的最佳平衡。
乌克兰：建立信任防御的选择
俄罗斯的全力罢工深受乌克兰的最初防守而感到沮丧。在乌克兰武装部队重新夺回领土之后，该部队分为两个阶段（春季和夏末/秋季2022年），战斗变成了第一次世界大战期间法国对抗的一场立场战争。冬季进攻（2022/2023），俄罗斯军队犯罪团伙试图扭转局面，显然遭受了巨大的损失。领土收益很小。