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利用人工智能对法庭支持系统进行公开评估
该项目研究了人们支持在刑事法庭中使用人工智能的程度以及与这种支持相关的因素。2022 年 9 月进行的网络调查显示，支持率平均得分较低（1-5 分制中为 2.64 分），表明在刑事法庭中使用人工智能被认为是负面的。它还表明，人工智能被认为越“不人性化”和“不透明”，它得到的支持就越少。相反，它被认为越“公平”，它得到的支持就越多。我们打算跟进这次调查并计划其余的实验。
麻醉学中的人工智能支持系统及其迄今为止的观点——回顾
人工智能 (AI) 是一种使计算机能够解决问题并执行传统上需要人类智能的任务的技术。来自电子病历和功能强大的现代微型计算机的大量医疗数据的可用性促进了医学领域 AI 的发展。AI 已证明其适用于许多不同的医学领域，例如药物发现、诊断放射学和病理学，以及心脏病学和外科手术中的介入应用。然而，直到今天，AI 很少用于麻醉学的临床实践。尽管文献中已经发表了大量关于 AI 在麻醉学中的应用的研究，但已开发的用于商业用途或准备进行临床试验的机器人系统数量仍然有限。本文确定并讨论了 AI 系统的局限性，包括不正确的医疗数据格式、个体患者差异、当前 AI 系统能力不足、麻醉师缺乏使用 AI 的经验、系统不可靠、无法解释的 AI 结论和严格的规定。为了确保麻醉师对人工智能系统的信任并改善其在日常实践中的应用，应对系统和算法进行严格的质量控制。此外，麻醉学人员应该在人工智能系统的开发中发挥不可或缺的作用，然后我们才能看到更多的人工智能融入临床麻醉学。关键词
“人工智能在医疗保健领域的应用”案例研究
案例研究介绍 本案例研究的目的是更好地理解将预防原则应用于医疗保健领域人工智能（AI）的复杂性和争议。本案例的重点是人工智能在临床决策支持系统中的使用。临床决策支持系统（CDSS）是支持医疗专业人员决策的系统。例如，CDSS 为临床医生提供警报或提醒、强调护理期间的指导方针、提供建议的行动方案以及识别药物之间的相互作用。CDSS 历来是人工智能在医学领域的主要应用之一，其风险在许多方面都是人工智能在医疗保健领域普遍使用风险的典范。
临床推理与人工智能
背景：人工智能是指一组能够执行与人类智能功能相似的功能的系统。如今，人工智能已成功融入临床决策支持系统 (CDSS)。证据获取：本研究旨在简要介绍临床推理和人工智能的叙述性小型评论。数据来自 Google Scholar、ScienceDirect 和 PubMed 数据库，使用“临床决策支持系统、人工智能和临床推理”关键词。结果：临床决策支持系统分为两类：基于知识和数据驱动。第一类称为基于规则的专家系统，第二类也称为机器学习系统。上述系统和人工智能在解释算法和统计信息方面的用处在于，人为因素很容易犯错，但它们效率更高，错误更少。然而，在处理病人及其主诉和症状时，由于需要进行临床判断，人的因素在获取病人病情的心理意象方面更为有效。人工智能具体应用于诸如诊断电解质紊乱、解释心电图结果和识别心肌肥大的原因等场景。尽管如此，人工智能也存在挑战，例如缺乏对医疗决策和治疗错误的责任感。结论：鉴于人工智能的上述优势和挑战，人工智能和人类智能不能互相超越，两者在临床决策中都具有不可替代的作用。新的观点是，CDSS 的目标是通过将大量信息作为一个整体而不是单独处理来帮助医生做出更好的决策。
人工智能与可持续决策
摘要 在应对企业可持续发展挑战时，人工智能 (AI) 是一把双刃剑。人工智能可以在人类面临的最复杂的环境和社会问题上取得重大进展。另一方面，人工智能产生的效率和创新也可能带来新的风险，例如自动化偏见和与人类伦理的冲突。我们认为，公司和政府应该共同努力，应对人工智能带来的可持续发展挑战和风险。负责任和可持续的人工智能可以通过积极的监管框架实现，并由严格的公司政策和报告支持。鉴于这项技术的快速发展性质，我们提出了一种协调的、基于风险的监管方法，以适应不同的人工智能解决方案，实现共同利益。确保监管的适当技术中立性和相称性是减轻使用人工智能所固有的各种潜在风险的关键。不受监管的人工智能非但不能促进可持续发展，反而会成为一种威胁，因为不可能有效地监测其对经济、社会和环境的影响。这种合适的监管框架不仅会就避免哪些风险以及如何避免达成共识，而且还会包括执行机制，以确保董事会以值得信赖和合乎道德的方式使用人工智能。一旦实现这一目标，就有可能将这项技术发展本身视为一种共同利益，构成人类发展的重要资产。
军事决策过程
真实的故事。在国家训练中心 (NTC) 轮换期间，我是一名新晋少尉，从我的母营借调到 1-16 步兵团的 S-3 部门。工作人员已经证明了他们在理想环境中执行 MDMP 的能力。但是在执行下一个任务的 MDMP 时，营长故意切断了战术作战中心 (TOC) 的所有电源，只留下操作无线电和火力支援系统所需的电源。在 TOC 的观察员教练/培训师 (OC/Ts) 比 Wyatt Earp 拔出六发左轮手枪更快地拿出绿色笔记本，准备记录下他们认为将是一场史诗般的灾难。然而，营参谋们毫不犹豫地进行了一次经过精心排练的战斗演习，在恶劣的环境中实施了 MDMP。规划人员从计算机前退开，从规划桌下拿出了坚固的盒子，里面装有生产（和复制）关键部队战斗产品和作战命令（OPORD）所需的所有工具，无需电力。在营执行官（XO）和 S-3 的悉心指导下，工作人员制定了可行、可接受、合适且完整的 OPORD，使该营能够在第二天与黑马展开较量。
人工智能决策与法院
2.1 人工智能 AI 是一个广泛的总称，没有单一的含义。它起源于 20 世纪 50 年代，被广泛用于指代计算机科学的许多不同领域，例如机器学习、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器人技术、专家系统以及规划和优化。 2 “AI” 一词通常出现在与道德、风险、法规、人权和人类未来有关的社会和文化辩论中。AI 通常被理解为表现出类似人类智能的机器， 3 但这并不完全准确。计算机可以执行各种功能，但这并不意味着它们具有“智能”或对其操作具有自我意识。也有人认为，AI 不是“人工智能”，因为它是由自然和人力资源制成的，并且依赖于更广泛的政治和社会结构。 4 因此，如果我们的目标是创建解决人类难以解决的问题的系统，而不是复制人类智能，那么“互补”智能而不是“人工智能”一词可能更适合描述这种现象。 5
决策参考 DRN-4629400
企业根据不同的定价结构对两种不同的产品进行评级并不罕见或不常见。我承认 F 先生可能觉得这不公平，特别是考虑到两种产品之间的价格差异。但企业需要决定他们准备承保哪些风险以及对这些风险的权重——不同的保险公司会应用不同的因素。而同一个保险公司可能会对不同的产品应用不同的因素和负荷。这并不是说，如果同一家保险公司提供的单独产品更便宜，那么为特定产品提供更高保费的保险公司就犯了错误——而是，这反映了他们决定采取的不同风险处理方法。所以，如果个人计划和商业计划之间的定价存在差异，我不能说 Vitality 犯了错误。