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人工智能和机器学习的兴起
人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的兴起彻底改变了包括医疗保健行业在内的多个行业。世界各地的医院和护理提供者已经实施了先进的数字技术和设备，例如 AI、ML、智能传感器、机器人、大数据分析和物联网 (IoT)，以提高护理质量和运营效率。多项研究表明，包括机器学习、自然语言处理和智能机器人在内的 AI 支持技术为知识密集型医疗保健行业提供了大量创新机会。AI 因其在治疗人类疾病和公共卫生效率方面的变革性创新潜力而吸引了各个领域的研究人员、医生、程序开发人员和消费者的关注。本文分析了 AI 技术在医疗保健行业应用的一些现实案例，以了解 AI 如何影响护理服务、运营流程及其推荐的一套提高患者治疗效率的策略。尽管 AI 在医疗保健方面具有潜在优势，但仍有几个挑战需要解决，例如隐私问题、网络安全、数据完整性问题、数据所有权、医疗伦理问题、医疗错误责任以及系统故障风险。因此，评估人工智能在医疗保健领域发挥的作用、探索与其应用相关的机遇和挑战至关重要。
中国EV部门的兴起及其对世界的影响
市场。它在2022年在亚太地区出售了160万辆电动汽车。Byd从1995年开始开发可充电电池，并具有垂直集成的型号创建了车辆的大部分部分，这比其他需要购买电池的汽车制造商具有重要的优势。Byd现在专注于外部市场。它已经在欧洲（荷兰和英国）设有总部和售后，并于2017年在欧洲（匈牙利）建造了第一家公交工厂。现在认为在欧洲建立了第一家汽车工厂，并入围德国，法国，西班牙，波兰和匈牙利。中国汽车制造商还在泰国的东南亚建造了第一条电动汽车生产线。在拉丁美洲，自2015年以来，它已经在巴西建造了一家电动巴士工厂。它希望通过利用巴西的矿产资源来发展一些汽车工厂和电池生产工厂。
算法招聘的兴起：关于人工智能你需要了解些什么……
人们还希望算法能够帮助消除当今招聘中的一些偏见。人类容易产生各种偏见，甚至我们的无意识偏见也会影响我们的决策。尽管公众一直在推动改善多样性、公平性和包容性 (DEI)，但许多组织未能解决限制招聘多元化候选人的根本原因。一些人希望使用算法招聘可以帮助消除招聘决策中的无意识偏见，并有望增加招聘的多样性。另一方面，算法很有可能不会消除人类的偏见，而只是重现它们。算法只是“学习”并试图重现过去（人类）的决策，这意味着该数据集中的偏见很可能会在算法的决策中重新出现，从招聘广告开始，一直持续到整个过程。3
“零工经济”的兴起及其对商业和就业的影响
从您自己的经验中您无疑已经看到，选择每种零工类型的工人类型存在显著差异。从 IT 服务到送货服务，我们现在可以认为我们的方法是一种全球性方法。然而，公司需要了解如何从人力资源和会计的角度来处理这个问题，因为合作者的角色会随着时间的推移而迅速变化。当然，保护著名的“终身工作”合同是关键，但许多公司选择雇用自由职业者或将工作外包作为降低成本的最快方法。随着越来越多的法律法规出台并保护这些工人的权利，雇用和维护的成本自然会增加。
基于研究的评论_____________________________________________________ 聊天GPT和生成式人工智能的兴起及其对
ChatGPT 加入了快速增长的生成式人工智能服务列表，这些服务能够进行类似人类的对话，并根据基于文本的输入或提示创建新的文本、图像、视频、代码片段等。生成式人工智能在课堂和学校系统内外都显示出早期的前景，但在目前的迭代中，以及基于其训练的数据，也存在很大的局限性。与计算器、搜索引擎和其他创新一样，教育工作者应该意识到生成式人工智能的能力，并继续调整和改进教学和管理实践，以保持学习有意义和真实性。关键词人工智能、人工智能、人工智能、生成式人工智能、GPT-3、GPT-4、生成式预训练 Transformer、ChatGPT、OpenAI、Bard、Sparrow、DALL-E、Lensa
布雷特·金和理查德·佩蒂的《技术社会主义的兴起》
“布雷特·金和理查德·佩蒂强烈主张改革资本主义并用他们所谓的技术社会主义取而代之：未来大多数人类劳动都实现了自动化，技术进步使住房、医疗保健和教育等基本服务无处不在且成本低廉。他们提出了一些关于如何使用技术解决政府和经济问题的想法，包括使用人工智能缩小政府规模、创建智能基础设施和食品供应链，以及提供全民基本收入来弥补自动化带来的工资损失。任何关心我们当前的政府模式和技术趋势对社会的影响的人都会在这本书中找到很多值得思考的东西。”
美国侵权法兴起的开始与终结
以过失原则为基础的理论已被理查德·爱泼斯坦 2、罗伯特·拉宾 3 和迈克尔·特雷比尔科克 4 等侵权法学者接受为一般正确理论，但乔治·普里斯特可能对此持否定态度。普里斯特在 1985 年的一篇重要文章中指出，现代侵权法的思想史以“企业责任”理论为中心。 5 普里斯特认为，法院自 1960 年开始接受这一理论，该理论倾向于“绝对责任”的做法——即要求产品制造商对因使用其产品而造成的所有伤害或损害负责。 0 此外，在后续文章中，普里斯特声称，企业责任理念已经超出了产品范围，延伸到提供各种服务的机构和专业人士。因此，他至少在他的一些著作中提出，这些被告已经受到朝着绝对责任方向发展的做法的影响。 Priest 强调法律对绝对责任的态度，这当然可能与我自己强调过失作为责任标准的观点不一致。因此，本文的第二个目标是捍卫我自己的立场，并审查和批评 Priest 所提出的立场。
人工智能软件的兴起和学术诚信的潜在风险：QAA 为高等教育提供者提供的简报
• 学生声明 - 更新随评估提交的任何现有学生声明，以便学生证明这是他们自己的作品，所有来源都正确归因，并且任何辅助技术的贡献都得到充分承认。 • 政策和实践 - 反思您当前涵盖提交评估工作的学生的学术不端行为的政策和实践是否可以调整和更新以包括法学硕士提交的作品。 • 评估设计 - 与学生和教职员工交流真实和创新评估形式的好处，这种评估形式不会依赖于投资软件来检测法学硕士和其他人工智能来源生成的文本。这是一个与学生合作并建立对共同创造、迭代和支持批判性思维的评估过程的信任的机会。 • 检测工具 - 谨慎使用声称可以检测人工智能生成的文本的工具，并告知工作人员机构的立场。这些工具的输出未经验证，有证据表明人工智能生成的一些文本逃避了检测。此外，学生可能没有授权将他们的工作上传到这些工具或同意如何存储他们的数据。供应商可以使用哪些做法来促进学术诚信？ • 强调学生学习——帮助学生理解，如果他们不加批判地依赖人工智能工具，他们将错过培养批判性思维、证据评估和学术写作等关键技能，并扩展现有的机构数字素养策略以涵盖人工智能素养。 • 传达诚信的价值——与学生讨论知识的进步如何依赖于研究和学术实践中的诚信，以及学术不端行为如何破坏进步。这将帮助他们了解支撑其学科的价值观，并明确什么是学术不端行为以及它会产生什么后果。 • 确定支持网络——建立内部学术诚信支持网络以让学生参与进来，因为大多数学生强烈反对作弊行为，包括使用人工智能和论文工厂——这既是出于道德原因，也是因为他们认为这种不当行为对他们自身资格的价值构成威胁。 • 认识到所有人的责任——重申在机构背景下维护学术诚信需要“整个社区”的方法，这意味着每个人——无论是教职员工还是学生——都有责任。 • 重点介绍最新情况 - 定期向学生通报政策发展情况，让他们了解正在发生的事情以及对他们的期望。 • 指明支持来源 - 明确指明机构内可帮助和支持学生了解良好学术实践的个人和服务。个人导师也应获得这些信息。• 获取建议和指导- 利用可用的指导，例如QAA 提供的指导。