● 使用范围:学区将允许教师和管理人员在一系列任务中使用生成式人工智能,包括但不限于个性化学习计划、课程开发、生成教育内容以及提高排班、资源分配和学校改进策略数据分析等领域的管理效率。 ● 透明度和归因:教师应透明地使用生成式人工智能。这包括在常规环境之外使用人工智能生成的内容时明确告知学生,并将其与人类生成的内容区分开来。这种透明度延伸到学术诚信,人工智能可用于自动执行常规评分任务,但不应将其用于完全执行需要教师特定专业知识和经验的任务(例如评分学生论文)。
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#2和解:对上帝的人,对人的和解的人是福音的核心。 首先,福音使人们与上帝,然后与其他人建立正确的关系。 这可以在这两个诫命中概括:爱上帝,爱你的邻居。 (MT 22:37-39)这两个都是任何长期变革事工的标志。#2和解:对上帝的人,对人的和解的人是福音的核心。首先,福音使人们与上帝,然后与其他人建立正确的关系。这可以在这两个诫命中概括:爱上帝,爱你的邻居。(MT 22:37-39)这两个都是任何长期变革事工的标志。
鉴于人工智能开发人员在确保人工智能系统、其成果和此类系统用户的责任方面发挥着重要作用,我们需要他们采取负责任、合乎道德和负责任的方法。因此,我们建议这些参与者参与旨在产生负责任的人工智能设计和使用的政策制定过程。根据我们的实证研究结果,我们提出了几项建议,以弥补当前在追求负责任的人工智能时将道德原则、认证标准和解释方法作为问责机制所发现的缺陷。我们希望这些建议能够有助于讨论如何在实践中确保问责制,同时兼顾开发人员、研究人员和公众的观点。
摘要本文探讨了生成AI在高等教育机构中的含义,重点是其对学术诚信和教育政策的影响。这项研究利用定性方法和基于办公桌的研究来研究在学术环境中采用生成的预训练的变压器和类似程序。由于对窃和道德含义的担忧,一些机构已经对生成AI实施了禁令,但其他机构则拥护其根据道德准则来增强教育实践的潜力。但是,这种禁令可能会忽略生成AI的优势,而忽略了学生与技术的不可避免的互动。本文通过提出指导原则来解决这些挑战,以实现在英国大学的道德和有效应用,尤其是在就业能力,教学和学习的领域。本文构成了三个主要部分:关于生成AI的现有文献的综述,对其收益和挑战的探索,实施指导原则的制定以及为未来的研究和实践实施的建议。通过此分析,该文章旨在为正在进行的高等教育中的生成AI做出贡献,从而深入了解其对教育政策和实践的影响。
应用于医疗技术的人工智能 (AI) 已经并将继续改变患者护理。这些进步可以使医生更好地了解疾病,获得更快、更准确的诊断结果,并确定适当的治疗途径。自 1995 年以来,FDA 已审查并批准了 600 多种支持人工智能和机器学习的医疗设备,预计未来几年将取得快速发展。以下原则将指导人工智能医疗技术的进一步创新、政策制定和监管。注意事项:公共政策和法规应促进患者获得创新的医疗保健人工智能技术。这些法规和政策应反映对技术开发和使用的全面理解,这是立法者、监管者、设备创新者、医疗从业者、患者和其他利益相关者之间密切沟通和合作的结果。 FDA 已经并将继续在监管 AI 医疗设备方面发挥重要领导作用,就像它对所有医疗技术所做的那样,国会将对 AI 技术政策需求进行适当的监督。注意事项:医生和医院部署和使用 AI 技术可以改善农村和服务不足患者社区的医疗服务。这些创新可能会让更多医疗机构更容易获得关键技术,并可能使医疗保健提供者能够为更多患者提供服务。例如,某些 AI 应用程序可以简化工作流程,提高资源受限的医疗保健实践的效率。资源(包括通过专家机构协商一致制定的指南)可用于评估和部署农村和服务不足社区的 AI 技术。政策制定者、监管机构、行业和其他利益相关者团体应促进 AI 设备的分发和使用,以造福这些患者。注意事项:许多调查显示,公众对 AI 及其众多应用的了解并不完整。公众对 AI 在医疗技术中的应用的信任度也各不相同。一些调查受访者担心 AI 会取代他们的医生、护士和专家。其他受访者表示担心人工智能会侵犯患者隐私、导致诊断或治疗错误,或者在医疗保健领域部署过快。其他受访者认为人工智能在医疗保健领域的应用速度太慢或太小,无法对他们的护理产生影响。