XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System信赖
设计值得信赖的自主系统
自主系统的设计在具有挑战性，并确保其信任性具有不同的含义，例如I）通过正确的启发和形式化过程确保要求的一致性和完整性； ii）确保正确映射到系统的要求，以使任何系统行为永远不会违反其要求； iii）最大化可用组件和子系统的重复使用，以应对设计复杂性；和iv）确保系统与其环境的正确协调。多年来，已经提出了几种技术来应对特定问题。然而，一个整体设计框架，利用现有工具和方法，实际上仍缺少自主系统的分析和设计。本文探讨了从不同角度构建可信赖的自主系统的问题。我们已经分析了当前正式验证的方法如何提供保证：1）通过使用假定/担保合同进行正式要求来检测信息和冲突的要求； 2）使用用于训练系统的奖励功能，以免误解要求； 3）通过运行时监视和执行某些不变性来执行系统； 4）通过自动综合正确的策略，在系统方案系统中与其他外部实体的协调和系统行为。
建立和评估值得信赖的人工智能
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STARS 安全值得信赖的自主权......
AFRL 正在使用名为强化学习 (RL) 的机器学习工具来训练智能代理在环境中采取行动，目标是最大化整体长期回报。RL 基于操作性条件作用的心理学概念，例如，可用于通过正强化和负强化来训练狗。由于 RL 在具有高维状态空间、复杂规则结构和未知动态的环境中表现出色，因此在本项目中使用了 RL。使用传统的、强大的决策工具很难制定可靠且高性能的解决方案。然而，RL 已证明能够在从围棋等棋盘游戏、星际争霸等实时战略游戏到阿尔法空战等军事交战场景等突破性领域创造出优于人类的代理。
值得信赖的广播媒体和人工智能
- 1994 年：毕业于梨花女子大学计算机系 - 1996 年：获得韩国科学技术院 (KAIST) 计算机科学硕士学位 - 2006 年：获得韩国科学技术院 (KAIST) 计算机科学博士学位 - 2006 年：获得 ABU 论文奖 - 2005 ~ 2010 年：参与内部标准化工作 - 2015 年：获得韩国多媒体技术奖 - 1996 年至今：KBS 媒体技术研究院院长 - 发表论文和投稿 80 多篇，做过多次演讲 - 主要研究领域：多媒体制作技术、内容处理技术、媒体传输/服务技术
CIBC 值得信赖的 AI 承诺
我们的可信人工智能指导原则是我们治理方法设计和实施的基础。我们确保以促进所有利益相关者信任的方式开发和使用人工智能系统。这些原则符合领先的行业标准，包括美国国家标准与技术研究院 (NIST) 的可信人工智能框架和经济合作与发展组织 (OECD) 的人工智能原则，以及加拿大金融机构监管办公室 (OSFI) 和全球风险研究所 (GRI) 的监管指导。
让医生和患者信赖 AI 决策
摘要：人工智能 (AI) 系统在生物医学和临床环境中的使用可能会破坏传统的医患关系，这种关系基于医疗建议和治疗决策中的信任和透明度。当诊断或治疗选择不再仅由医生做出，而在很大程度上由使用算法的机器做出时，决策就会变得不透明。技能学习是机器学习算法在临床决策中最常见的应用。这些是一类非常通用的算法（人工神经网络、分类器等），它们根据示例进行调整，以优化对新的、未见过的病例的分类。要求对决定进行解释是没有意义的。统计学或计算机科学专家可能能够详细了解 AI 算法的数学细节。然而，当涉及到人类的命运时，这种“开发者的解释”是不够的。作为解决这一问题的可解释人工智能（XAI）的概念正在吸引越来越多的科学和监管兴趣。本评论重点关注 XAI 必须能够向该领域的专家详细解释人工智能做出的决定这一要求。
确保安全、可靠、值得信赖的人工智能
做出此项承诺的公司认识到，让人们能够理解音频或视频内容是否由人工智能生成非常重要。为了实现这一目标，他们同意开发强大的机制，包括在其任何公开可用系统创建的音频或视频内容的出处和/或水印系统，这些系统将在水印系统开发后引入。他们还将开发工具或 API 来确定特定内容是否由他们的系统创建。易于与现实区分开来或旨在易于识别为由公司人工智能系统生成的视听内容（例如人工智能助手的默认声音）不在本承诺范围内。水印或出处数据应包括创建内容的服务或模型的标识符，但不必包含任何可识别用户的信息。更一般地说，做出此项承诺的公司承诺与行业同行和标准制定机构合作，以开发技术框架，帮助用户区分用户生成的音频或视频内容与人工智能生成的音频或视频内容。
推进值得信赖的人工智能：附录
2 兰德公司是一家研究机构，致力于开发公共政策挑战的解决方案，帮助世界各地的社区变得更安全、更健康、更繁荣。兰德公司是非营利、无党派的，致力于公共利益。兰德公司的使命是通过其质量和客观性的核心价值观以及对诚信和道德行为的承诺来实现的。兰德公司对其研究出版物进行严格而严格的质量保证流程；通过员工培训、项目筛选和强制披露政策避免财务和其他利益冲突；并通过公开发表研究结果和建议、披露已发表研究的资金来源和确保知识独立的政策来追求透明度。本证词不是研究出版物，但与兰德公司有关的证人经常引用该组织进行的相关研究。
能源领域值得信赖的人工智能
摘要 — 本研究旨在评估欧盟 (EU) 内可信人工智能 (TAI) 的当前模糊格局，特别关注能源领域。分析涵盖法律框架、指令、举措和标准，如可信人工智能的人工智能伦理指南 (EGTAI)、可信人工智能评估清单 (ALTAI)、人工智能法案和相关的 CEN-CENELEC 标准化工作，以及欧盟资助的项目，如 AI4EU 和 SHERPA。随后，我们介绍了一种新的 TAI 应用框架，称为 E-TAI，专为能源应用量身定制，包括智能电网和智能建筑系统。该框架从 EGTAI 中汲取灵感，但针对能源领域的人工智能系统进行了定制。它是为电力和能源系统 (EPES) 的利益相关者设计的，包括与输电系统运营商、配电系统运营商、公用事业公司和聚合商相关的研究人员、开发人员和能源专家。这些利益相关者可以利用 E-TAI 为能源部门开发和评估人工智能服务，重点确保整个开发和迭代评估过程的可信度。
值得信赖的人工智能管弦乐团
大型语言模型现在已经足够复杂，能够通过有说服力的论据在辩论中击败人类对手。第一代人工智能代理已经承担了许多业务运营，但公司管理层尚未达到让人工智能代理进入董事会的程度。在可预见的未来，人类干预仍将是人工智能决策层中的最高权力。