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World File Search System尊重
推荐引用 推荐引用 Geiger, Christophe，“为生成式人工智能制定尊重人权的版权框架”（2024 年）。联合 PIJIP/TLS 研究论文系列。123。https://digitalcommons.wcl.american.edu/research/123
本文分析了与所谓的“生成式人工智能”系统有关的版权问题，并从人权角度回顾了目前提出的改变人工智能生成作品版权制度的论点。本文认为，由于版权适用的人权框架以及以人为中心的人权方法，在评估版权和生成式人工智能系统的未来改革时，必须将保护创作者和人类创造力作为参考点。因此，应极其谨慎地考虑人工智能生成成果的版权，并且只有当人工智能被用作创作者在创作过程中的技术工具时，即当它们为人类作者服务时，才应考虑版权。人权分析强调，版权应该是保护创造力和创作者的工具，而不是确保人工智能技术经济投资摊销的法律机制。
摘录退伍军人受到爱戴和尊重
1 https://www.npr.org/2021/06/24/1009846329/military-suicides-deaths-mental-health-crisis 2 https://www.psychologytoday.com/us/blog/insight-therapy/202107/why-are-us-soldiers-killing-themselves
新南威尔士州安全工作局尊重工作战略
工作场所性骚扰和性别骚扰对某些人群的影响更大。这包括女性、来自文化和语言多元化 (CALD) 或文化和种族边缘化 (CARM) 背景的工人、年轻人、LGBTIQA+、原住民和托雷斯海峡岛民工人、残疾工人和工作安排不稳定的工人，包括临时工、移民工和零工。该战略将考虑为这些工人提供有针对性的支持，以帮助确保他们免受健康和安全风险。
在工作策略摘要和行动计划中的尊重
基于性别的有害工作场所行为是由于性别，性别或性行为而导致或影响工作中的某人的行为，或者因为他们不遵守社会规定的性别角色（即，关于男人和女人的传统社会观念，应该如何“应该”或他们在工作或家庭中的角色或他们的角色或家乡。工作场所性骚扰是一种基于性别的有害工作场所行为。
逆约束强化学习（ICRL）旨在以数据驱动的方式恢复专家代理人尊重的基本约束。存在
逆约束强化学习（ICRL）旨在以数据驱动的方式恢复专家代理人尊重的基本约束。现有的ICRL算法通常假定演示数据是由单一类型的专家生成的。在实践中，示范通常包括从尊重不同约束的各种专家代理中收集的轨迹的混合物，这使得用统一约束功能解释专家行为变得具有挑战性。为了解决此问题，我们提出了一种多模式逆约束增强学习（MMICRL）算法，以同时估计与不同类型专家相对应的多个约束。mMICRL构建了一个基于流的否定估计器，该估计量可以从演示中实现无监督的专家识别，从而推断特定于特定的约束。按照这些约束，MMI-CRL模仿了新型多模式约束策略优化目标的专家政策，从而最大程度地减少了代理条件条件的策略熵并最大化无条件的秘诀。为了增强鲁棒性，我们将此目标纳入对比度学习框架中。这种方法使模仿政策能够限制专家代理人的行为多样性。在离散环境和连续环境中进行的广泛实验表明，在约束恢复和控制性能方面，MMICRL优于其他基线。我们的实现可在以下网址获得：https：//github.com/qiaoguanren/multi-modal-inverse-inverse-conconter-enversen-conference-Learning-Learning。
提案：以尊重权利的方式实施 NIST AI RMF
6 同上（第 8 页） 7 Eugene Gressman，《民权立法的不幸历史》，50 Mich. L. Rev. 1323、1332（1952 年）（描述了 1866-75 年民权法案和第十四修正案的宪法历史，并指出“民权被视为国家公民权的固有要素，因此有权受到联邦保护。而且，这种保护应以肯定的方式给予”）（着重强调）。 8 美国宪法第十四修正案（为 1866 年民权法案提供宪法基础并部分取代该法案，并定义国家公民身份：“所有在美国出生或归化美国并受美国司法管辖的人，都是美国公民，也是他们所居住州的公民。任何州不得制定或执行任何限制美国公民权利或豁免权的法律；任何州未经正当法律程序不得剥夺任何人的生命、自由或财产；也不得拒绝给予其管辖范围内的任何人平等的法律保护。”）（着重强调）。 9 例如，参见 1964 年民权法案；1990 年美国残疾人法案。 10 例如，参见 1964 年民权法案；1965 年投票权法案。