开发算法,以帮助雇主评估,评估和做出有关工作申请人和雇员的其他决定。尽管该术语的公开用法正在发展,但国会将“ AI”定义为“基于机器的系统,该系统可以为给定的一组人为定义的目标,做出影响实际或虚拟环境的预测,建议或决定。” 2020年的《国家人工智能倡议法》第5002条(3)。在就业环境中,使用AI通常意味着开发人员部分依赖计算机自己的数据分析,以确定做出决策时要使用的标准。AI可能包括机器学习,计算机视觉,自然语言处理和理解,智能决策支持系统和自治系统。。。。(从某些问题中:评估在1964年《民权法》第VII条第VII标题中使用的软件,算法和人工智能的不利影响|美国平等就业机会委员会(EEOC.GOV)。)
●在奥地利:风险分数将最近的失业者分为(i)在接下来六个月中有良好前景的人; (ii)未来两年前景不良的人; (iii)其他所有人。支持措施针对第三组。仅提供对第一组和第二组的支持有限的支持(Allhutter等,2020)。
委员会对这个问题的回答是一个明显的“是,但是……”。得出的结论是,这三个指令提供了必要的监管确定性和消费者信任的最低限度,但可以将它们视为仅在数字环境中部分有效。5特别是,它确定了各种持续关注的问题,例如广告和合同前信息的透明度;与指令中没有具体规定的新兴技术和实践相关的问题;监管分裂,破坏了数字单市场;增加了针对消费者保护问题的更广泛的数字特定立法产生的监管复杂性;以及与不足,无效的执法和法律不确定性有关的更多一般性问题。
在彼得伯勒维多利亚诺森伯兰和克拉灵顿 (PVNC) 天主教区教育局,我们陪伴着一群多元化的学生和教职员工,这反映在《2021-2022 年每个学生都很重要人口普查》、《2023-2024 年学生人口普查》和《2022-2023 年教职员工普查》中。认识到我们实现公平的共同责任,这些反馈论坛展示了我们对协作决策的承诺,并为学生和教职员工提供了分享他们对学习和工作环境的看法的机会。对这些共享信息的分析使 PVNC 天主教学校对存在的结构性不平等和偏见有了更深入的了解,并确认需要继续进行系统变革和转型,以确保被边缘化和服务不足的学生和教职员工能够获得高质量的教育、公平的就业机会和安全,他们根据《教育法》(RSO 1990,c. E.2)、《1993 年就业公平法》(SO 1993,c)有权享有这些机会。 35及其他相关立法。
摘要 - 机器学习在决策过程中的广泛采用引起了人们对公平性的担忧,尤其是对敏感特征和对少数群体的潜在歧视的治疗。软件工程社区的反应是开发面向公平的指标,经验研究和方法。但是,在整个机器学习生命周期中,理解和分类工程公平的做法仍然存在差距。本文介绍了一种新颖的实践目录,以解决从系统的映射研究中得出的机器学习中的公平性。该研究确定并分类了现有文献中的28种实践,将它们映射到机器学习生命周期的不同阶段。从该目录中,作者提取了可操作的项目及其对软件工程研究人员和从业者的影响。这项工作旨在提供全面的资源,以将公平考虑因素整合到机器学习系统的开发和部署,增强其可靠性,问责制和信誉。
发件人:海军记录更正委员会主席 收件人:海军部长 主题:审查前美国海军成员 XXX-XX- 的海军记录 参考:(a) 10 USC § 1552 附件:(1) DD 表格 149 及附件 1. 根据参考 (a) 的规定,主体,以下称为请愿人,向海军记录更正委员会(委员会)提交了附件 (1),请求更正其退伍证书中的名字。附件 (1) 适用。 2. 委员会由 、 和 组成,于 2023 年 1 月 27 日审查了请愿人的错误和不公正指控,并根据其规定,决定应采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括申请人的申请书及其提交的所有支持材料、申请人海军记录的相关部分、适用的法规、规章和政策,包括参考资料。3. 委员会审查了与申请人指控的错误和不公正有关的所有记录事实,发现如下:a. 在向委员会提出申请之前,申请人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。尽管申请人的申请没有及时提交,但委员会认为,为了公平起见,应放弃诉讼时效并根据案情进行审议。
数据护理研讨会系列是跨学科和跨部门对话的动态论坛,旨在通过拥抱护理原则来解决公平AI开发和部署的障碍:集体利益,控制,责任和道德的权力。通过超越批评,该混合动力系列旨在激发可行的见解和创新策略,以建立负责任,可持续和包容的AI系统。重点关注多数世界和其他代表性不足的群体,该活动系列汇集了学术界,设计和技术行业的思想领袖,以及公民和政策领域,以探索为公平AI期货的合作创新的关键途径。这是数据护理研讨会系列的第一个,该系列的重点是生成AI工具对具有其他性别认同的妇女,女孩和人员的影响,特别关注全球南方的人群和其他在这些系统的设计和部署中的人口中的人口。我们关注Genai工具在加强和挑战性别不平等方面的含义,并关注工具对隐私,安全,自由和赋权的影响。这个就职研讨会探讨了减轻性别危害和暴力的跨文化,跨学科和跨部门的策略,目的是确保AI系统优先考虑妇女,女孩和边缘化性别群体的需求和权利,以支持其数字福祉和蓬勃发展。此外,我们将通过企业家创新,新颖的设计方法和激进运动来探索创造性的方法来恢复欲望和愉悦。这些鼓舞人心的努力将为可行的途径铺平道德,包容和性别响应的AI创新。
人工智能(AI)可以在向预测,预防和个性化医学转变的转变中发挥至关重要的作用,前提是我们受到患者投入的科学的指导。患者报告的结果指标(PROM)代表了一个独特的机会,可以从患有健康状况的人们那里捕捉经验知识,并使其与所有其他利益相关者具有科学意义。尽管如此,使用标准化结果的吸收有限,包括研究和医疗保健系统中的舞会。本观点文章讨论了大规模使用舞会的挑战,重点是多发性硬化症。AI方法可以通过检查目前提供的护理卫生系统以及加速研究和创新来实现学习卫生系统,从而改善护理质量。但是,我们认为,无论是与研究,临床实践还是卫生系统政策有关的AI的进步至关重要,不是孤立地开发出来,而是与他们合作地实施“对“人”。与患者投入的科学实施是全球多发性硬化症(PROM)倡议的核心,将确保我们最大程度地利用AI对MS的人的潜在利益,同时避免后果。
