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人工智能中的道德倾倒
人工智能（AI）系统不仅编码旨在处理和分析数据的统计模型和复杂算法，还要编码重要的规范性行李。这个道德维度，源自基本的代码和培训数据，塑造了AI所提供的建议，表现出的行为和看法。这些因素会影响AI的调节，使用，滥用和影响最终用户的方式。AI影响力的多方面性质引发了跨科学技术研究（STS），道德，法律和社会影响（ELSI）研究，公共政策分析和负责任的创新的广泛讨论，这毫无疑问，毫无疑问，以检查AI的道德分歧。虽然AI伦理的最初浪潮集中在阐明原则和准则上，但最近的奖学金越来越强调伦理原理，监管监督和减轻不可预见的负面后果的实际实施。从研究伦理学中的“道德倾倒”概念中汲取灵感，本文认为，围绕AI开发和部署的实践可以过分且非常令人担忧，从而使开发人员和监管机构对设备齐全的用户和主机环境的伦理责任卸载。确定了说明这种道德倾销的四个关键趋势：（1）AI开发人员通过编码的价值假设嵌入伦理，（2）AI伦理准则促进了从当地环境中脱离广泛或无法履行的原则，（3）机构在不评估伦理意义的练习和（4）范围内的范围内实施AI系统的机构，并且（4）具有决策性的责任感。缓解AI伦理倾倒需要增强用户权力，促进利益相关者参与规范，协调道德准则，同时允许灵活地进行本地变化，并在整个AI生态系统中建立明确的问责机制。
大西洋循环的多稳定性和中间倾倒
临界点（TP）通常被认为是通过单个主导的积极反馈对系统状态的不稳定来实现的，关键的强迫参数阈值。但是，与其他子系统，其他反馈和空间异质性耦合可能会促进进一步的小振幅，突然对地球物理流动的重新组织迫使水平低于关键阈值。使用原始方程式海洋模型，我们模拟了由于冰川熔体的增加而导致大西洋子午倾覆循环（AMOC）的崩溃。在崩溃之前，会发生各种突然的，质量变化的质量变化。这些中间临界点（ITP）是多个稳定循环状态之间的过渡。使用2.75亿年的模型模拟，我们发现了一个非常坚固的稳定性景观，其参数区域最多为9个共存稳定状态。通过一系列ITP的AMOC崩溃的路径取决于融合水输入的变化速率。这挑战了我们预测和定义TPS安全限制的能力。
大脑在压力响应上倾倒
在这个研究单位期间，学生将学习压力反应。压力响应是指我们对所经历的压力源的反应。压力反应包括响应压力而发生的生理和心理变化。在课堂上使用检索练习是一种很好的方法，可以帮助学生记住他们所学的知识，并更好地将信息嵌入他们的记忆中。大脑垃圾场（让学生写下他们对特定主题的所有知识）是让学生参与检索实践的有效方法。
非法倾倒和垃圾执法策略：2022–2025
2019年，昆士兰州政府引入了浪费税，以减少垃圾填埋场并最大化资源回收和回收利用。这意味着个人和企业必须支付更多的费用才能处置其商业，工业和建筑废物。这导致人们寻求避免通过将废物倾倒在公共土地上增加费用。每年，理事会通常以纳税人费用去除和处置大量非法倾倒废物。但是，期望纳税人继续为回顾性清理活动提供资金而不会长期改变社区行为是不公平的。
新冠疫情、居家避难策略和倾倒
美国的独特之处在于，是否实施此类政策由各州州长选择。因此，现在大多数州（但不是所有州）都已实施此类命令，而这一选择已成为一个政治选择，大多数民主党州长都实施了此类命令，但许多（但不是全部）共和党州长不愿这样做。检测加接触者追踪和隔离令都可以看作是保持社交距离的不同实施方式。隔离令是一种广泛针对性的社交距离形式，要求个人或家庭与他人保持身体上的距离，而检测加接触者追踪和隔离则是一种更有针对性的社交距离形式。这两种方法的最终目标仍然是通过将可能的病毒携带者与其他人群隔离来防止 Covid-19 传播。隔离令有成本也有收益（成本效益分析见 Thunstrom 等人 [9]）。成本显而易见，而且主要是经济成本：它们使当地经济陷入停滞，因为许多企业无法在禁酒令的世界中继续运营。隔离和缺乏社交互动也会带来社会成本。但健康方面也有好处，因为