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白皮书 - 开发可信的人工智能应用
6 开发值得信赖的人工智能应用的步骤 �.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.�.� 24 6.1 目标功能和应用领域的定义 ���������������������������������������������������������������������������������������������� 25 6.2 特定应用的风险分析和指标确定 ���������������������������������������������������������������������������������������������� 25 6.3 选择合适的基础模型 �� ... �� ...
人工智能的可信度
人工智能生态系统的特点是其动态和快速发展的特性，从开发者到最终用户和监管机构，涉及广泛的利益相关者。人工智能技术的吸引力不仅在于目前展示的能力，还在于它们有望满足数字互联世界日益增长的需求。然而，这种前景也伴随着重大挑战，这些挑战对该技术的可靠性、安全性和伦理影响提出了质疑。人工智能结果缺乏可解释性，甚至开发人员也难以理解人工智能模型如何做出某些决策，这可能会阻碍人们对人工智能的信任和理解，这凸显了对透明和负责任的系统的需求。此外，人工智能开发人员的道德价值观受到其地区、文化和教育背景的影响，这进一步使情况复杂化，表明在道德人工智能开发方面迫切需要共同点。此外，一个关键的挑战是人工智能开发人员缺乏网络安全专业知识，导致人工智能系统容易受到潜在威胁和入侵。随着人工智能越来越多地融入各个领域，对强大的网络安全控制的需求对于保护敏感数据和确保人工智能应用程序的完整性至关重要。德国标准化研究所（Deutsches Institut für Normung）在标准化路线图中承认了这些挑战，该路线图旨在确定标准化方面的差距并为政策制定者提供信息。
基准测试信任：可信赖的机器学习的指标
摘要。在机器学习研究的不断发展的景观中，可信赖性的概念受到关注的数据和模型的关键考虑。但是，缺乏普遍同意对可信赖性概念的定义提出了一个巨大的挑战。缺乏这种定义会阻碍有意义的交换和评估信任的比较。使事情变得更糟，目前几乎不可能提出可量化的度量。因此，机器学习社区无法将术语运行，而不是其当前状态，这是一个几乎不可抓的概念。这一贡献是第一个提出评估机器学习模型和数据集的信任度的度量标准。我们的薯条信任得分基于五个关键方面，我们理解是机器学习信任的基础构建基础 - 公平，稳健性，完整性，可解释性和安全性。我们通过三个数据集和三个模型评估了我们的指标，从而探讨了该指标的可靠性，通过吸引了10位机器学习研究人员的专业知识。结果强调了我们方法的有用性和可靠性，看到参与者评级之间的分离重叠。
培育安全可信的人工智能
* 法学博士 (Nrb)、FCIArb（特许仲裁员）、OGW、LL。B (Hons) Nrb、LL.M（环境法）Nrb；文凭。法学 (KSL)；FCPS (K)；文凭。仲裁 (英国)；MKIM；调解员；顾问：首席专家 EIA/EA NEMA；BSI ISO/IEC 27001:2005 ISMS 首席审核员/实施者；ESG 顾问；肯尼亚高等法院律师；内罗毕大学法学院教授；常设仲裁法院 (PCA) 成员 [2024 年 4 月]。1 世界环境与发展委员会，“我们共同的未来。”牛津，（牛津大学出版社，1987 年）2 Giovannoni。E.，& Fabietti。G.，“什么是可持续性？”概念及其应用的回顾。'收录于：Busco, C.、Frigo, M.、Riccaboni, A.、Quattrone, P.（编辑）综合报告。Springer, Cham。可在 https://doi.org/10.1007/978-3-319-02168-3_2 获得（访问日期：2024 年 9 月 4 日）
基于量子的医疗物联网安全可信隐私保护技术：深入分析
量子密钥分发 (QKD) 和基于量子的隐私保护技术的出现为保护医疗物联网 (IoMT) 系统内的通信通道开启了一个新时代。在这项深入的调查中，我们将研究量子密码学在医疗数据安全方面的基本原理、用途和影响。旅程从对量子密码学的深入概述开始，揭示叠加、纠缠和量子门的概念，这些概念构成了量子计算的基础。在此过程中，我们将研究量子密码学的用途，重点介绍其对解决 IoMT 系统数据密集型和网络化特性所带来的特定问题的贡献。我们细致地剖析了 QKD 在确保 IoMT 内安全通信方面的相关性，并通过案例研究和实验证明了基于量子的隐私保护技术的实用性和有效性。从远程医疗网络到可穿戴健康设备，每个案例研究都为量子安全加密的应用提供了宝贵的见解，展示了其加强数据完整性和机密性的能力。对现有研究的细致调查，加上对量子密码学进展的分析，提供了当前形势的全景。从硬件限制到距离限制，这项研究探索了挑战和突破，为未来将量子技术集成到 IoMT 系统中提供了路线图。将基于量子的方法与传统密码学进行比较，揭示了计算复杂性、密钥分发方法和实时加密考虑因素的细微差别。这种比较分析可作为医疗从业者和技术人员在 IoMT 环境中采用基于量子的隐私保护技术方面做出明智决策的指南。案例研究和实验共同描绘了基于量子的隐私保护技术在 IoMT 场景中的实用性和前景。展望未来的发展，探索范围延伸到量子硬件改进、标准化工作以及量子技术与边缘计算和区块链等新兴趋势的融合。随着医疗保健行业站在量子革命的风口浪尖，本文提供的全面见解为通过量子密码学的视角理解、实施和塑造安全医疗保健通信的未来奠定了基础。
诚实的机器？儿童可信赖技术的跨学科观点
人类越来越多地与社会机器人和人工智力（AI）在日常生活中提供动力的数字助手。这些机器通常旨在唤起人类用户中社会代理和可信赖性的归因。对人机相互作用（HMI）的越来越多的研究表明，幼儿非常容易受到设计特征的设计特征，这些功能暗示了类似人类的社会代理和经验。年龄较大的儿童和成人不太可能过度归因于机器。同时，他们倾向于比年幼的孩子过度担任线人。基于这些发现，我们认为，迫切需要需要进行直接比较HMI设计特征对不同年龄段（包括婴儿和幼儿）的影响的研究。我们呼吁对HMI设计进行基于证据的评估，并在与社交机器人和基于AI的技术互动时考虑儿童的特定需求和敏感性。
放射技术—许可信息已更新
放射技术——许可信息 更新时间：2024 年 2 月 7 日 作为 SLCC 放射技术计划的一部分，学生准备参加美国国家放射技术人员注册中心 (ARRT) 认证考试。有关 SLCC 放射技术计划有效性数据的更多信息，可在此处获得。SLCC 放射技术计划由西北高校委员会和放射技术教育联合审查委员会 (JRCERT) 认证，并已获得 8 年全额奖项。参加认可的放射技术计划并通过 ARRT 国家认证考试是准备获得放射技术专业执照的步骤。为了成为一名放射技术员，学生必须满足各个州的要求，与 SLCC 毕业要求无关。强烈建议学生提前咨询犹他州职业和专业许可部门 (DOPL) 或其他州许可机构，以了解有关执照资格的更多信息。可以拨打 801-530-6628 或访问其网站联系 DOPL。可以在此处找到有关犹他州放射技术执照要求的信息。犹他州执照费用（截至 2024 年 2 月 20 日。费用随时可能更改。）放射技术员 DOPL 执照费 70 美元 ARRT 225 美元本文件重点介绍放射技术员的执照要求。各州可能要求其他专业（例如乳房 X 线照相检查）进行“初级后”认证考试。请注意，可能存在本文件中未概述的其他执照要求。除了下面列出的要求外，申请人可能还需要提交犯罪背景和指纹检查、支付执照费或其他认证费、遵守行为准则或满足本文件中未概述的其他独特要求。如果您在查找您所在州的执照要求时遇到困难，请联系您的学术顾问或 SLCC 的州授权人员寻求帮助。州和领地 SLCC 放射技术课程是否符合该州的学位要求？此列表最后更新于 2024 年 2 月 7 日。许可要求随时可能更改。请发送电子邮件以获取更多信息。阿拉巴马州决定：SLCC 放射技术课程符合阿拉巴马州的教育要求。董事会：阿拉巴马州公共卫生、辐射控制联系人：PO Box 303017，Montgomery，AL 36130-3017。电话：334-290-6244。在线联系表。法规：章节规则。其他信息：
DoDI 5200.44，“保护关键任务功能以实现可信系统和网络”，2024 年 2 月 16 日
保护任务关键功能以实现可信系统和网络 发起部门：国防部研究与工程副部长办公室 国防部首席信息官办公室 生效日期：2024 年 2 月 16 日 可发布性：已批准公开发布。可在指令司网站 https://www.esd.whs.mil/DD/ 上查阅。重新发布和取消：国防部指令 5200.44“保护关键任务功能以实现可信系统和网络 (TSN)”，2012 年 11 月 5 日，经修订 纳入：国防部副部长备忘录“支持国防部可信系统和网络的供应链风险管理程序”，2021 年 8 月 20 日 批准人：国防部负责研究和工程的副部长 Heidi Shyu 批准人：国防部首席信息官 John Sherman 目的：根据国防部指令 5137.02 和 5144.02 中的授权，本次发布：
可信人工智能到底有多空洞？《可信人工智能伦理准则》话语分析
摘要“可信赖的人工智能”（TAI）存在争议。考虑到科技巨头的日益强大，以及人们担心人工智能伦理缺乏足够的制度支持来在人工智能行业执行其规范，我们努力在人工智能发展中协调伦理和经济需求。为了在欧洲背景下建立这种融合，欧盟委员会发布了《可信赖人工智能伦理指南》（EGTAI），旨在加强伦理权威，并在人工智能行业、伦理学家和法律监管机构之间找到共同点。乍一看，这种尝试可以统一围绕人工智能发展的不同阵营，但我们质疑这种统一，认为它使伦理观点服从于行业利益。通过运用拉克劳关于空洞符号和批判性话语分析的研究，我们认为欧盟的努力并非毫无意义，而是通过推广“TAI”作为统一符号，在不同利益相关者之间建立了一系列等价关系，并保持开放，以便不同的利益相关者在共同的监管框架内统一他们的愿望。然而，通过仔细阅读 EGTAI，我们发现人工智能行业需求凌驾于道德之上。这使得人工智能伦理面临一个令人不安的选择：是肯定行业的霸权地位，破坏道德准则的目的，还是争夺行业霸权。