1.11 提出的问题并不反映 NPPF 中规定的政策方法。NPPF 第 11(b)(ii) 段指出,不满足客观评估的需求和邻近当局的任何未满足需求的原因可能是,满足这些需求的影响将显著且明显地超过收益。只有当这些不利影响显著且明显地超过收益(满足需求)时,才不应满足这些需求。HDC 所依赖的不利影响是对水中性的影响。如果可以避免这种不利影响,那么就不会有超过收益的重大不利影响,更不用说显著且明显地超过收益的不利影响了。因此,我们认为理事会应该满足客观评估的需求和邻近当局的一些未满足的需求
开发、部署和使用先进的人工智能系统,特别是基础模型和生成式人工智能。这些指导原则将成为开发先进人工智能系统的组织的国际行为准则的基础。我们还将继续考虑与知识产权有关的问题,例如版权保护和与数据保护有关的问题,作为这些原则的一部分。
下午好,舒默领袖、朗兹参议员、海因里希参议员和杨参议员。感谢您今天有机会与大家谈论影响深远的人工智能。我叫玛格丽特·米切尔,是人工智能初创公司 Hugging Face 的人工智能研究员和首席伦理科学家。过去 18 年来,我一直在学术研究实验室和私营科技公司从事现在所谓的“人工智能”工作。我致力于在整个科技行业实施符合道德规范的人工智能,包括两家“大型科技”公司微软和谷歌,以及最大的初创企业和学者开放社区平台 Hugging Face。我的道德工作重点是如何在整个人工智能开发过程中识别隐含的价值观和偏见,以及这些如何影响受人工智能系统影响的人。我的工作让我明白,评估人工智能系统对权利的影响至关重要,包括人权、公民权利和文化权利。它还让我明白,严谨、健全的文档,清晰阐述系统可能用于的任务、如何在不同情况下使用,以及评估系统在这些不同情况下的表现如何,是推动人工智能与人类价值观保持一致,同时最大限度地减少对个人的潜在伤害的关键。
标准化学业成绩测试针对多个教室和学校的学生,通常涉及整个学区或州,甚至多个州或国家。通常,标准化测试会定期(通常每年一次)使用,以监测随时间推移的变化。如果设计和使用得当,标准化测试可以提供有关学生个人学习以及学生群体成就模式的宝贵信息。除其他目的外,此类测试还用于描述学生个人的学业成绩和随时间推移的成长;根据“基础”、“熟练”或“高级”等标签标准判断学生的表现;跟踪不同人口群体的表现差异;比较和评估学校和教师的表现;评估教育课程、计划和政策。
接受 PPG 的儿童的出勤率低于未接受 PPG 的学生,这是因为尽管有其他机构的干预和支持,少数家庭仍未定期出勤。差异为 2.4%,低于上一学年。我们还发现接受 PPG 的学生的持续缺勤率有所下降。减少了 1.5%。然而,接受和未接受 PPG 的学生在总体出勤率方面的差距已扩大到 3.7%,因为非 PPG 的出勤率上升得更快。在持续缺勤方面,差距为 21.6% 被确认有心理健康问题的儿童和家庭在学校表现良好,并且很快乐。
对当前 AI 格局的简要调查证明了这一点。在经济的所有领域,企业、组织和个人用户都在决定是否采用 AI 工具和系统——他们需要对这些系统的设计、测试和部署方式有信心。今天,小企业主在决定是否使用自动化 AI 招聘工具时,没有有意义的评估标准或可见性来评估该工具是否会歧视某些求职者,从而使企业面临法律和声誉风险以及人才流失。决定是否使用生成式 AI 工具的人必须依赖公司关于准确性、偏见缓解、数据隐私和安全性的难以判断的断言。鉴于技术进步的快速步伐以及 AI 公司和客户之间权力和信息的不对称,立法将在制定赢得人们信任的基准标准方面发挥重要作用。
