XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System偏向
ACT 高中教育人工智能指南
• 产生“最有可能”的回应，这将包含对训练数据中主流文化和思想的偏见。目前，澳大利亚用户可用的大多数生成式人工智能都偏向于美国数据。• 产生受“护栏”限制的回应或要求用户绕过护栏。例如，社交媒体平台上的算法内容检查导致用户构造被称为“算法语言”的委婉语，例如用“unalive”代替“dead”，并为可能触发算法惩罚的单词和主题创造押韵的俚语/表情符号 • 为用户提供流畅、简单的响应，而不是要求用户批判性地思考或解决困难的任务 • 产生精致的响应，从而无需用户学习某个领域的技能（例如，句子构造、标点符号）
公平的人工智能
信息系统 (IS) 目前正在经历根本性转变：直到最近，决策支持都是基于规则的确定性算法开发的。然而，随着人工智能 (AI) 的最新进展，这些决策规则已被概率算法（例如深度学习；参见 Kraus 等人）取代。2020 ）。概率算法通过从数据中学习现有模式进行推理，一旦部署，就会在某些不确定性下为看不见的数据提供预测。因此，它们容易产生偏见和系统性不公平，从而对个人或整个群体进行差别对待。先前的研究已多次证明人工智能应用缺乏公平性。例如，研究发现，信贷贷款申请的决策支持系统对某些社会人口群体存在不成比例的偏向 (Hardt and Price 2016; O'Neil 2016 )。
人类因素与人体工程学学会对人工智能的评论...
行为会以意想不到的方式产生偏见。例如，如果训练数据不够广泛，无法涵盖各种可能事件，它可能会偏向于无法很好地扩展到未知数据集的解决方案。此外，我们并不总是知道人工智能系统在进行匹配时会关注哪些特征。研究发现，有大量人工智能无意中学习到不适当的性别和种族偏见的案例（Garcia，2016 年；Miller、Katz 和 Gans，2018 年）。对国防部来说，关键在于，如果美国依赖人工智能进行信息处理或关键系统软件（例如，船舶、飞机或无人系统中的自主操作），外国可能会巧妙地操纵人工智能学习偏见，以“训练”美国人工智能走向错误模式，作为欺骗和破坏的手段（Endsley & Jones，2001）。
aml通过Notch信号传导改变骨髓基质细胞成骨效应
引言：急性髓细胞性白血病（AML）是由各种遗传改变引起的高度异质性恶性肿瘤，其特征是骨髓中未成熟的髓样爆炸的积累（BM）。AML细胞的这种异常生长破坏了正常的造血并改变BM微环境成分，从而建立了对白血病的利基支持。骨髓基质细胞（BMSC）在产生BM壁ni的基本要素（包括脂肪细胞和成骨细胞）方面起着关键作用。动物模型表明，BM微环境是由AML细胞显着重塑的，AML细胞将BMSC偏向于无效的成骨分化，并积累了骨化剂。然而，对AML细胞影响成骨的机制知之甚少。
使用基于人工智能的图像分析的交通安全措施和问题
这些数据是从配备有车载设备的车辆收集的，因此本质上是一项抽样调查。 因此，根据位置的不同，由于样本数量较少，数据的重要性存在问题，并且数据的可靠性偏向某些属性。另一方面，利用AI进行的图像分析，基本上是检测（感知）所安装摄像头的视角内拍摄到的内容，因此只要能够检测，就能够掌握物体的总数。 第二个优点是它可以可靠地捕获偶尔发生的事件。交通事故和危险行为是罕见事件，长时间的人工观察是不现实的。但是，通过AI进行图像分析，可以进行每天24小时、每年365天的观察，通过预先设定异常行为和不正常事件的定义，可以可靠地捕捉到偶尔发生的事件。 另一方面，使用人工智能进行图像分析的最大挑战是“如果你看不到它，你就无法检测到它”。针对各事件的具体对策如下。
究竟谁在使用生成式 AI？
本文利用非常规数据，包括网站流量数据和 Google Trends，揭示了各国个人对生成人工智能工具的实时使用模式。本文还研究了推动生成人工智能的采用及其对在线活动的早期影响的国家层面因素。截至 2024 年 3 月，排名前 40 的生成人工智能工具每月吸引数亿用户的近 30 亿次访问。仅 ChatGPT 就占据了 82.5% 的流量，但仅达到谷歌每月访问量的八分之一。生成人工智能用户偏向年轻、受教育程度高和男性，尤其是对于视频生成工具，其使用模式强烈表明与生产力相关的活动。生成人工智能在全球范围内取得了前所未有的快速发展
想到什么工作？关于学习领域的刻板印象
利用大规模的全国代表性数据和对俄亥俄州立大学本科生进行的调查，我们衡量了美国新生如何看待大学专业和职业之间的关系。我们发现，学生对学习领域有刻板印象，大大夸大了专业导致他们从事特定工作的可能性（例如，心理学专业学生会选择咨询师，新闻专业学生会选择记者）。结构模型的估计表明，这种刻板印象会扭曲决策，因为学生在选择专业时对未来的职业有强烈的偏好。在一项实地实验中，我们发现减少刻板印象对学生学习内容以及他们所报修的课程和专业的意图有显著影响。误解还会偏向学生认识的人的职业和专业，这与基于回忆的信念形成模型一致。
数字技能能否防范人工智能带来的失业风险？来自 701 个细分职业的实证证据
为辨别数字技能在人工智能引发的技能偏向型技术变革中所扮演的角色，本研究利用美国劳工统计局的职业数据，采用固定效应建模、异质性分析和调节效应检验等方法，估计了取代风险对职业工资和就业的影响，并检验了数字技能的调节作用。研究结果主要发现三点：（1）人工智能取代风险对职业工资和就业具有显著的负向影响；（2）不同职业特征之间的异质性效应显著；（3）数字技能在防范取代风险方面发挥了显著的调节作用。核心政策含义是建议在各职业的教育和培训中强调数字技能，以适应未来的工作要求。
2022 年年度报告
截至 2022 年 3 月 31 日，该基金的投资价值已升至 32 亿英镑，全年投资回报率为 8.5%，比我们投资经理的综合基准高出 0.4%。在上半年，随着疫苗的推出和新冠疫情限制的逐步放松，封锁结束后经济继续恢复，我们看到了强劲的投资增长。2021 年 9 月，随着奥密克戎变种病毒的消息传出，我们遭遇了挫折，但投资迅速恢复。同样，在 2022 年 1 月和 2 月，由于对紧张局势加剧和最终入侵乌克兰的担忧，以及由于利率上升，基金投资组合中偏向的成长型股票的轮换也遭遇了负回报。有关投资表现的更多信息，请参见第 56 页的投资报告。