工具和流程 Tele2 已建立起一种组织模式,为从事人工智能工作的员工提供清晰的升级渠道,以提出有关道德困境的担忧。我们的目标首先是为最接近人工智能系统的人提供相关的工具和流程,以确保他们自己能够做出必要的道德和合规考虑,以遵守治理框架并记录他们的决策。然而,由于人工智能的道德和合规影响可能很难确定,需要多功能视角,Tele2 还成立了一个人工智能道德与合规委员会来处理更复杂和高风险的案件。该委员会还负责更新详细的规则和指南。委员会由来自不同部门和职能的代表组成,包括代表技术、商业、法律和安全等方面的各种专业知识。任何高风险或业务关键决策都会上报到高管层面。
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人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 越来越多地进入我们的日常生活和德国商业银行的工作环境。AI 和 ML 开辟了广泛的机会,让我们能够更好地为客户服务,使银行业务流程更快、更好、更高效,并减少因风险、欺诈和金融犯罪造成的损失。同时,AI 和 ML 模型的实施改变了我们员工的工作流程。使用 AI 旨在支持员工的工作并使流程更高效。目标还在于确保员工有能力应对与 AI 相关的变化。出于这些原因,雇主和“Konzernbetriebsrat”(即集团工会)就德国商业银行使用人工智能和机器学习达成共识非常重要。共同的目标是认真对待对这个敏感话题的担忧和恐惧,将员工及其专业知识融入新流程和改变的工作条件中,使 AI 和 ML 的使用透明化并以适当的方式进行解释。在此基础上,可以利用这些技术的优势,同时避免错误和误用。“人工智能”和“机器学习”这两个术语通常没有得到一致使用。传统编程基于程序员设置的规则。相反,这里商定的原则使用术语 AI 系统来实现具有很大自主性和灵活性的模型,这些模型从可用数据中“学习”这些规则。2 原则
随着时间的推移,曾经用于实弹训练或演习的军事设施(包括设施上的财产)被用于不同的用途(例如公园、住宅或工业开发)。自然现象(例如风暴和冻胀)和建筑引起的侵蚀经常会发现曾经埋在地下的弹药。此外,有些人会将曾经作为纪念品保存的弹药丢弃在不同的地方(例如树林、公园或垃圾桶),而不顾他人的安全。
● 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)。
作为 CES 隐私中心,我们认为以负责任和合乎道德的方式使用人工智能 (AI) 技术对于听从这一启发性警告至关重要。为了有效地做到这一点,我们希望促进研究、评估和理解新的创新方法,将经过严格审查的 AI 技术和实践融入商业和学术活动。我们强烈建议采取慎重和负责任的方法,始终权衡效率、学习成果和其他胜利的潜在提升与可能损害我们机构管理的陷阱,以培养有能力和值得信赖的耶稣基督门徒。
英国 1、美国 2、中国 3、新加坡 4、日本 5 和澳大利亚 6 等多个政府的战略明确提到了人工智能能力,这些能力已经部署用于改善关键国家基础设施(如交通、医院、能源和供水)的安全性。北约在其 2020 年关于北约未来的报告中也将人工智能确定为保持对对手优势的关键技术(北约,2020 年)。人工智能在国防中的应用几乎是无限的,从支持物流和运输系统到目标识别、战斗模拟、训练和威胁监控。军事规划者越来越期望人工智能能够更快、更果断地击败对手。与其他领域的使用一样,人工智能的潜力也伴随着严重的道德问题,从可能的冲突升级、大规模监视措施的推广和错误信息的传播,到侵犯个人权利和侵犯尊严。如果这些问题得不到解决,将人工智能用于国防目的可能会破坏民主社会的基本价值观和国际稳定(Taddeo,2014b、2019a、b)。本文通过确定伦理原则为人工智能的设计、开发和用于国防目的提供指导,以解决这些问题。这些原则不应被视为国家和国际法律的替代品;相反,它们为在国防领域使用人工智能提供了指导,其方式与现有法规一致。从这个意义上说,提出的原则表明了应该做什么或不应该做什么。