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World File Search System偏见
（SHRI JITIN PRASADA）（a）至 d）：印度政府强调“全民人工智能”的概念，这与总理在全国范围内培育和推动尖端技术应用的愿景相一致。这一举措旨在确保人工智能惠及社会各界，推动创新和增长。政府致力于利用人工智能 (AI) 的力量，在医疗、农业、教育、政府治理、新闻部和其他领域造福人民。与此同时，政府也意识到人工智能带来的风险。幻觉、偏见、错误信息和深度伪造是人工智能带来的一些挑战。为了应对人工智能的挑战和风险，政府认识到需要建立护栏以确保人工智能的安全和可信。因此，中央政府在与相关利益相关方进行广泛的公众协商后，于 2021 年 2 月 25 日公布了《信息技术（中介机构指南和数字媒体道德规范）规则》2021 年（“2021 年 IT 规则”），该规则随后于 2022 年 10 月 28 日和 2023 年 4 月 6 日进行了修订。2021 年 IT 规则对中介机构（包括社交媒体中介机构和平台）规定了具体的法律义务，以确保他们对安全可信的互联网负责，包括迅速采取行动消除被禁止的虚假信息、明显虚假的信息和深度伪造。如果中介机构未能遵守 2021 年 IT 规则规定的法律义务，他们将失去《2000 年信息技术法》（“IT 法”）第 79 条规定的避风港保护，并应根据任何现行法律承担相应的诉讼或起诉。 《2023 年数字个人数据保护法》于 2023 年 8 月 11 日颁布，该法案规定数据受托人有义务保护数字个人数据，追究其责任，同时确保数据主体的权利和义务。政府已成立人工智能咨询小组，针对印度特定的监管人工智能框架，由印度总理首席科学顾问 (PSA) 担任主席，来自学术界、工业界和政府的不同利益相关者参与，目标是解决与制定负责任的人工智能框架有关的所有问题，以实现人工智能的安全和可信开发和部署。
（SHRI JITIN PRASADA）（a）至 d）：印度政府强调“全民人工智能”的概念，这与总理在全国范围内培育和推动尖端技术应用的愿景相一致。这一举措旨在确保人工智能惠及社会各界，推动创新和增长。政府致力于利用人工智能 (AI) 的力量，在医疗、农业、教育、政府治理、新闻部和其他领域造福人民。与此同时，政府也意识到人工智能带来的风险。幻觉、偏见、错误信息和深度伪造是人工智能带来的一些挑战。为了应对人工智能的挑战和风险，政府认识到需要建立护栏以确保人工智能的安全和可信。因此，中央政府在与相关利益相关方进行广泛的公众协商后，于 2021 年 2 月 25 日公布了《信息技术（中介机构指南和数字媒体道德规范）规则》2021 年（“2021 年 IT 规则”），该规则随后于 2022 年 10 月 28 日和 2023 年 4 月 6 日进行了修订。2021 年 IT 规则对中介机构（包括社交媒体中介机构和平台）规定了具体的法律义务，以确保他们对安全可信的互联网负责，包括迅速采取行动消除被禁止的虚假信息、明显虚假的信息和深度伪造。如果中介机构未能遵守 2021 年 IT 规则规定的法律义务，他们将失去《2000 年信息技术法》（“IT 法”）第 79 条规定的避风港保护，并应根据任何现行法律承担相应的诉讼或起诉。 《2023 年数字个人数据保护法》于 2023 年 8 月 11 日颁布，该法案规定数据受托人有义务保护数字个人数据，追究其责任，同时确保数据主体的权利和义务。政府已成立人工智能咨询小组，针对印度特定的监管人工智能框架，由印度总理首席科学顾问 (PSA) 担任主席，来自学术界、工业界和政府的不同利益相关者参与，目标是解决与制定负责任的人工智能框架有关的所有问题，以实现人工智能的安全和可信开发和部署。
解析人工智能中的偏见、责任和道德实践
本研究旨在了解文本转图像生成式人工智能平台如何延续种族主义和性别歧视等偏见，并解码这种偏见如何在大型语言模型和数据集中编程。在本研究中，生成式人工智能的结果通过情感和情感理论的视角进行分析，因为它们被用于研究生成式人工智能算法背后的机器学习和计算机理论。这项研究的目的是解释生成式人工智能为什么有偏见，以及这种偏见是由于当前趋势还是由于它从中提取信息的数据库中的缺陷和偏见而产生的。通过了解生成式人工智能的编码方式，我们试图了解生成式人工智能是否以及如何能够预测趋势，甚至超过人类的预测。这些对话都与生成式人工智能的伦理影响有关，以及随着文本转图像人工智能平台的扩展，我们是否应该实施问责机制，以确保这些平台以合乎道德和负责任的方式运行。本研究还通过分析当今世界社会和政治气候的趋势，探讨了人工智能的使用是否也会进一步加剧种族和性别歧视，要么是因为它的使用进一步鼓励了种族和性别歧视，要么是人工智能正在助长这种歧视。然而，这项研究的目的是了解生成式人工智能中偏见的起源和机制，特别是关于性别歧视和种族主义的比喻，并提出最佳实践建议，以帮助鼓励和实施指导方针，以更合乎道德和更认真地使用和应用生成式人工智能平台。
有偏见的C12A7电气的工作功能行为... -Opus
摘要。在未来的融合设备（例如ITER或DEMO）上为NNBI系统的离子源开发是基于负氢离子的表面产生。因此，低工作函数转换器表面是强制性的。除了在离子源操作过程中连续注射的最新技术外，还需要替代材料来克服挥发性CS涂层的缺点。在这项工作中，研究了C12A7电气材料，涉及离子源相关条件下氢和血浆环境中的功能行为。活动期间获得的最低测量工作功能为2。9±0。1 eV，具有优化潜力，可在更好的真空条件下降低值和更高的退火温度。在血浆操作过程中偏见样品对工作功能性能的影响很大，这取决于极性和施加的偏差潜力。该实验中使用的C12A7电气获得的最小工作函数大大高于原位促进（〜2 eV）所获得的最小工作函数，但样品在血浆弹性方面表现出了有希望的特性。
执法部门 - 国土安全部可以更好地解决偏见风险......
国土安全部 (DHS) 执法机构报告称，在 2023 财年使用了 20 多种检测、观察和监控技术。这包括机构拥有或租赁的技术，以及机构通过第三方（如商业供应商和其他执法机构）访问的技术。例如，所有三个选定的国土安全部执法机构都报告称，他们已达成协议，可以查询或查看来自第三方自动车牌阅读器的信息，从而使执法人员可以访问全国范围的车牌数据源。选定的国土安全部机构还报告称，他们使用了各种分析软件，包括一些基于人工智能 (AI) 的软件，这些软件可以增强其检测、观察和监控技术的能力。
MOCA 项目：解决对话式 AI 中的偏见
• 在整个过程中组建一支由不同的开发人员和同事组成的团队进行测试 • 明确定义目的和范围 • 为包容性和可访问性而设计 • 减轻和解决偏见 • 为用户和系统之间的道德互动而设计 • 广泛测试 • 定期监控和更新 • 问责和文档
算法偏见和种族不平等：批判性评论
算法偏见和公平性的大多数定义编码了决策者的利益，例如利润，而不是分散群体的利益（例如，种族少数群体）：偏见定义为偏离利润最大化的偏差。未来的研究应该集中于自动决策对跨组和内部福利分配的因果影响。文献强调了不同的公平概念以及公平与利润之间的明显矛盾。当利润最大化时，这些矛盾消失了。现有工作涉及偏见统计概念与错误分类错误，经济利润概念以及偏见和公平的规范概念之间的概念性滑倒。偏见的概念不再 - 如果我们将偏见和歧视是干预的机制和潜在点，则在我主张的福利范式中具有一定的利益。关键字：算法偏见，公平，歧视，人工智能，不平等。JEL代码：D63，J15，J70，D81。
命令；1.) 被告 BPD 的驳回动议 14 获准。2.) 被告奥格登警官的驳回动议 18 部分获准。3.) 被告警官的驳回动议 20 获准。4.) 原告对被告的平等保护索赔、过失索赔和蒙大拿州宪法索赔在此不带偏见地被驳回。原告对被告警官和奥格登的州法律索赔在此不带偏见地被驳回。原告对奥格登警官的 § 1983 索赔在此部分不带偏见地被驳回。由法官 Brian Morris 于 2024 年 11 月 18 日签署。（TLO）
根据本章第 1 至 3 部分的规定对政府实体提起的追偿完全禁止原告以相同事项为由对导致索赔的疏忽或其他可诉行为的员工提起任何诉讼或追偿损害赔偿。在针对政府实体的诉讼中，如果政府实体承认或受以下条款的约束，则导致诉讼的员工因相同事项免于承担责任：
非热相偏见的约瑟夫森连接
我们研究由非热相差的超导体形成的非热约瑟夫森连接，这在非热性下是有限的，这自然是由于与正常储层的耦合所致。取决于非热性的结构，以智障的自我能量捕获，低能频谱寄主在拓扑上稳定的异常点，即在零或有限的真实能量作为超导相位差的函数。有趣的是，相应的相位偏置的超级流可以在此类特殊点上获取发散的纤维。此实例是一种自然而独特的非热效应，它标志着一种可能增强约瑟夫森连接的敏感性的可能方法。我们的作品为实现独特的非温和现象而开辟了一种方法，这是由于非热门拓扑与约瑟夫森效应之间的相互作用所致。
人力资源决策系统中偏见和缓解的全面策略
摘要近年来，机器学习（ML）和人工智能（AI）模型已成为各种业务运营不可或缺的一部分，尤其是在人力资源（HR）系统中。这些模型主要用于在招聘，绩效评估和员工管理中自动化决策过程，从而提高效率和简化任务。然而，这些自动化系统的日益使用引起了人们对偏见的存在的重大关注，这可能导致歧视性实践。这样的偏见可能排除合格的候选人和减少机会，同时还为公司声誉带来了重大风险，并带来潜在的法律和道德后果。本文通过探索与人力资源相关的ML模型中偏见的根本原因并提出缓解措施的最佳实践来解决这些挑战。它在人力资源决策制定的背景下对公平概念和定义进行了彻底的研究，强调了基于所使用的特定模型和数据集选择适当缓解技术的复杂性质。通过对各种缓解策略的经验评估，该研究表明，没有任何一种方法能够完全满足所有公平指标，从而强调了准确性和公平性之间的固有权衡。这些发现为优化这些权衡提供了宝贵的见解，并为实现自动人力资源系统中更公平，公正的结果提供了可行的建议。此外，这项研究强调了进一步研究和讨论以提高ML模型中透明度和公平性的持续需求，从而有助于更公平的人力资源景观。
解决人工智能癌症检测中的偏见
近年来，人工智能 (AI) 与医疗保健的融合被誉为革命性力量，尤其是在癌症检测领域。头条新闻宣称 AI 系统在识别肿瘤方面的表现优于人类放射科医生，并预示着未来癌症诊断将更快、更准确、更普遍。然而，当我们站在这场由 AI 驱动的医疗革命的风口浪尖时，至关重要的是要看清炒作背后的真相，并解决一个重大挑战：AI 驱动的癌症检测系统中的偏见。AI 技术越来越多地用于从乳房 X 光检查、CT 扫描图像或活检图像中识别早期癌症。深度学习算法的应用范围正在不断扩大，新方法在癌症筛查、诊断、风险预测、预后、治疗策略、反应评估和随访方面表现出了卓越的能力 [1]。这些进步为早期发现癌症、改善治疗决策和计划以及降低发病率和死亡率带来了希望。