XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System困境
数据中心人工智能与机器学习三难困境
输出 • 适用的混合系统配置 • 多年期预测，包括 LCOE、NPV、IRR • 削减分析 • 针对当地激励措施的电池容量增加策略 • 要点摘要 • 混合资产性能的建模计算为混合运营提供了初步的可行性评估
与人工智能共同创作？道德困境和人工智能
人工智能（“AI”）革命有可能改变法律文章的写作方式。以前必须筛选大量学术资料的作者现在只需单击按钮即可从算法中获得快速答案。虽然这可能会加快法律写作速度，但也可能对透明度带来重大挑战：编辑还能信任作者提交的内容吗？AI 是否也会影响编辑审查提交内容的方式？当前的提交指南是否足以应对 AI？我们的文章通过三个步骤解决了这些问题。首先，我们在 ChatGPT（历史上增长最快的消费者应用程序）发布仅几天后就与其进行了接触。通过向 ChatGPT 提出有关使用 AI 的道德问题并要求其将答案转换成文章，我们对 AI 提供相关答案的优势以及其“幻觉”来源和有限准确性的弱点有了新的认识。其次，我们使用类似的练习将 ChatGPT 与 Microsoft Bing Chat 的互联网连接版本进行了比较。通过这种比较，我们能够确定在哪些情况下使用 AI 是有用的。最后，我们将我们的见解应用于主要出版商的不同指南，这些指南在对 AI 编写的文本的方法上存在分歧。本文的贡献有两方面：(1) 它对生成式 AI 如何用于法律写作以及此类实践的道德界限进行了新颖的考察，(2) 它比较了现有的出版指南并确定了这些指南如何影响作者和编辑的行为。我们发现
人工智能时代的道德困境：一种新方法
摘要：在本文中，我们分析了不断演变的道德困境的结构，并着眼于人工智能在这种背景下日益重要的作用。从分析菲利帕·富特（Philippa Foot）提出的著名电车难题实验开始，我们考虑了多年来对这一道德困境的后续变体，最终提出了有关人工智能的电车难题，其中自动驾驶汽车必须自主做出生死攸关的决定。在此过程中，我们从哲学、社会和神经科学的角度考虑了这个问题，探讨了为人类和机器构建困境问题的基础。在从功利主义和义务论的角度考虑和分析电车问题之后，我们追随 Rittel 和 Webber 的脚步，强调义务论和功利主义传统“唯一正确答案”方法的谬误，即解决方案无疑是正确或错误的，并声称道德问题由于其内在的困境性质而无法解决。通过拒绝“自相矛盾”的方法，我们发现自己正在考虑两种方法都不是绝对正确的可能性。鉴于这些前提，我们提出了一种不同的方法，主张悲剧作为一种新工具发挥核心和创造性的作用，以增强人类和自动驾驶汽车解决道德问题的方法。
坦桑尼亚能源的选择、挑战和困境......
政府正在制定国家清洁烹饪愿景，以解决非清洁烹饪解决方案带来的环境、健康和社会经济影响。坦桑尼亚还制定了国家木炭战略和行动计划（2021-2031 年），该计划设想了可持续的木炭价值，以改善生计。问题仍然是，鉴于该国的能源转型雄心和气候变化承诺，我们是否应该继续鼓励使用木炭作为能源。坦桑尼亚政府率先采取举措，通过扩大电网和推广离网解决方案，扩大农村地区的电力供应。这些努力对于减少能源贫困和支持经济发展具有不可估量的价值（Teske 等人，2023 年）。在农村能源发展中发挥关键作用的举措之一是世界银行下属的坦桑尼亚农村电气化扩展计划 (TREEP)。该计划帮助坦桑尼亚在过去十年中实现了全国范围内的电力供应扩大 2 。
应对菲律宾的能源三难困境
作者要感谢欧盟通过 ASEP 提供的财政支持以及 Joyce Marie P. Lagac 的出色研究协助。他们还要感谢 MERALCO PowerGen Corporation 允许使用 PLEXO 软件。本工作文件是一份正在进行的草稿，在线发布以激发讨论和批评意见。目的是挖掘读者的额外想法和贡献，以完成最终文件。本文表达的观点是作者的观点，并不一定反映马尼拉雅典耀大学的观点。通讯作者：Josef T. Yap 博士，雅典耀政府学院电子邮件：josef.t.yap@gmail.com | asep-cellspmo@ateneo.edu
AI在管理问题背景下的道德困境
Andrzej Sztandera 1，Dominik Borek 2，Kamil Nowacki 3摘要：目的：目的：本文的目的是分析与AI应用有关的选定的道德困境，然后在更广泛的文明环境中向他们展示，对管理人类团队有用。方法论基础：作者摆脱了经典的伦理解释，专注于当代情境伦理，使现代化的AI困境实现了现代方法。难题使您有可能在某种程度上“从内部”出现问题，并考虑到各种道德，心理，法律，文化背景。在分析现代世界的复杂问题中，古典伦理的不足促使人们寻找新的分析工具。结论：几乎每天都在确认为广泛使用AI的个人和人类团队做好准备的悲观论文，即我们不是作为个人和人类团队做好了准备。道德，法律，管理，教育，医学和许多其他领域并没有跟上数字化转型的快速发展。本文分析的案例研究说明了这一意见。ai是人类的绝佳机会，但是，如果我们不打开正确的“保险丝”，人类就可以用作机器的附加功能。实际含义：本文中介绍的每个案例研究都可以激发AI的实际应用。但是，这与特定的技术解决方案无关，而与人机关系有关。AI治理是一个非常重要的领域，它将组织中的技术和社会通信过程整合在一起。JEL代码：M14，O33，L86，D63，M15。团队管理越好，对AI应用程序的开放性越大。这是关于保护人类自主权与智能机器有关的应用。独创性/价值：AI辩论由操作方法的方法主导。本文介绍了一种与人类计算机界面伦理有关的上下文批评方法。关键词：AI道德困境，AI治理，管理科学，旅游业，医学，自我 - 驾驶汽车，情境伦理，可信赖的AI。纸质类型：研究文章。
混合动力团队如何解决集体风险困境
人们众所周知，人类合作的能力如何影响我们的特殊能力。但是，随着我们朝着混合人机的未来迈进，尚不清楚人工互动中的人造代理的引入如何影响这种合作能力。在一次性的集体风险困境中，必须合作，以避免集体灾难，我们研究了混合人群中合作的进化动态。在我们的模型中，我们考虑了由自适应和固定行为剂组成的杂种种群。后者是实施先前离线学习的随机策略的人工智能代理的机器式行为的代理。我们观察到，自适应个体可以调整其在群体中的人工毒剂的作用，以补偿其合作（或缺乏其努力）的努力。我们还发现，在评估我们是否应该组成混合动力团队以应对集体风险困境时，风险起着决定性作用。当集体灾难的风险很高时，自适应人群的合作会在合作人工制剂的存在下急剧下降。一个关于薪酬而不是合作的故事，当人造代理人不够合作时，自适应代理必须确保团体成功，而是其他人这样做，则不愿合作。相反，当集体灾难的风险较低时，成功的高度改善，而自适应人群内的合作水平保持不变。人造代理可以改善混合团队的集体成功。但是，他们的申请需要对情况进行真正的风险评估，以便实际使适应性人群受益（即人类）。
大型公司破产和财务困境的趋势
•由于高通货膨胀和利率而导致的成本上升，这是最常提到的因素，在24个Mega破产中的88％（21）中被确定。例如，全球专业制药制造商Mallinckrodt表示：“高利率的升级和持久性（对公司的可变利率债务）吸收了[其大部分现金流量》，并导致破产申请。6个国际海鲜餐厅连锁店Red Lobster Management指出，它“近年来一直由宏观经济因素压制”，包括通货膨胀压力，而2024年的最低小时工资增加给利率带来了压力。7 Enviva还指出，历史上高通货膨胀率降低了其长期合同的利润率。8
开放式人工智能聊天 GPT 的道德困境：它是对的还是......
学习和研究领域的数字化和创新正迅速成为社会可持续和进步增长的关键驱动力。人工智能的技术进步和前景具有显著的优势，近年来其多样性和质量不断提高。这促进了人工智能应用程序和软件的令人瞩目的发展，例如 ChatGPT，它已在全球流行起来。ChatGPT 是 OpenAI 为教育用户提供的一项服务，用于生成论文、歌词和故事。它是一种人工智能语言模型，可以理解和生成对文本输入的类似人类的响应，使其成为各种经济和文化应用的宝贵工具。本研究探讨了禁止 ChatGPT 的道德困境。我使用一系列论证性例子，讨论了 OpenAI 访问的道德义务概念及其局限性。使用人工智能聊天机器人可能出现的一些道德问题包括对数据隐私、算法偏见以及聊天机器人取代人类互动和支持的可能性的担忧。OpenAI 的尖端技术和工具真的能帮助企业运营和机构，并改善决策吗？它还能为学生和研究人员提供大量资源，帮助他们发展知识、批判性思维技能和对各个领域的理解吗？ 允许 ChatGPT 自由运行可能会导致意想不到的后果，但也可能促进人工智能领域的创新。归根结底，在监管和创新之间找到平衡是最大限度发挥 ChatGPT 优势同时最大限度减少其潜在危害的关键。 人工智能软件有可能降低和贬低我们的道德观，这与我们的批判性思维有着根本的不同。Chomsky, Roberts & Watumull1 担心的是，人工智能软件缺乏像人类一样理解和应用道德原则的能力，这可能会导致意想不到的后果和道德困境。 关键词：批判性思维；道德困境；对错；ChatGPT 简介 Open AI ChatGPT（生成式预训练 Transformer）和 GPT-4 的开发为自然语言处理、商业、教育和研究环境领域带来了重大进步。 ChatGPT 可以生成类似人类的文本，使其成为近年来最出色的 AI 工具之一。然而，随着数字化的这一新变化，需要解决一些道德问题 ∗ 英国考文垂阿登大学商学院基础研究学院讲师，博士。电子邮件：mcoltri@arden.ac.uk 1 Chomsky, Roberts & Watumull (2023)。
人工智能发展中的社会困境以及我们必须解决它的原因
AI 开发人员面临的困境。我们认为，当前 AI 开发中道德实践的方法未能解释开发人员在做正确的事情和保住工作之间做出选择的挑战。如果每个人都以某种方式行事，社会就会获得最佳结果，但实际实施这种行为会给个人带来不利影响，使他们无法做到这一点，这时就会出现社会困境。我们发现的问题是，当前的结构往往把拒绝不道德开发的负担放在开发人员的肩上，而由于他们的社会困境，他们不可能做到这一点。此外，这一挑战将变得越来越重要和普遍，因为人工智能正成为当前最具影响力的技术之一，对开发的需求巨大 [ 19 , 68 ]。人工智能领域的进步带来了数据分析和模式识别的空前进步，随后推动了该行业的进步。这一进步主要归功于机器学习，这是一种数据驱动的方法。在大多数情况下，所使用的数据都是历史数据，因此可以代表歧视性做法和不平等现象。因此，当前使用的许多机器学习模型巩固甚至加剧了现有的歧视性做法和不平等现象。此外，人工智能技术不必具有歧视性，其发展就是不道德的。基于面部识别、智能警务和安全城市系统的大规模监视已被多个国家使用 [ 29 ]，社交媒体使用的新闻推送模型会创建回音室并助长极端主义 [ 24 ]，自主武器系统正在生产中 [ 38 ]。