XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System工作互动
dogami 2024战略计划
公平我们承认为俄勒冈州的多元化社区带来了不同结果的系统性不平等，并了解我们在解决这些挑战方面的责任是建立在公平，尊重和平等原则的基础上的。我们坚定地承诺对公平和环境正义，认识到多样性在实现我们的使命，使俄勒冈州所有社区安全和繁荣的重要性。我们致力于在代理机构和更广泛的社区中创造和维持环境 - 所有个人，无论种族，种族，性别，性别，性别认同，年龄，残疾，性取向，宗教或社会经济地位如何，都可以与我们的工作互动并受益。
研究声明
机器学习（ML）正在从研究发展到现实世界的过程中改变了社会。可能会带来巨大的收益，但是在这种用途的公平性上也存在重大关注：不同的绩效，不公平的工作否认，刻板印象的搜索结果等等。到目前为止，我们倾向于在平等方面考虑公平性，这在数学上很方便地制定（例如，作为整个组的平等精度率）。但是，我相信我们现在需要更靠近公平，并认识到不同的人在不平等的情况下需要不同的需求。公平性作为公平性说明社会背景和历史不公正，因此在机器学习模型中量化和运作更加困难。，我们这样做至关重要，在我的工作中，我利用我的技术专长来以在现实世界中更好地实现这些规范性问题来互动这些规范性问题。我这样做是：（1）通过询问规范假设背后的道德问题来重新定位技术ML研究； （2）在计算机科学之外的学科中基础技术工作，例如心理学，具有悠久的研究不平等和伤害的历史； （3）面对研究中出现的实际问题。我因此使用我的技术专长与计算机科学家，社会科学家和现实世界从业者的工作互动，以开发现实且有影响力的ML公平干预措施。
计划-执行-检查-行动
我们还知道，人和机器都会发生故障，所以总会有不正常的情况。事实上，新的安全系统策略是基于故障是系统故障的理念（ASSP，2017）。因此，需要采用全面（系统）的方法来识别和控制故障，并确保我们的工作场所万无一失，也就是说，当故障发生时，不会造成危害。这些方法必须解决包括机械和结构（技术）、行为、人与工作互动（社会技术）、文化（包括组织和个人）和复杂系统（弹性；Pillay，2015）等因素。随着我们管理的系统变得越来越复杂，我们用来控制系统安全的管理系统也变得越来越复杂。事情偏离了我们的计划，我们得到了（通常是不幸的）意外。这给我们带来了如何系统地管理我们的安全管理系统的挑战。质量界为这一挑战提供了绝佳解决方案，特别是二战后质量先驱 Walter Shewhart 和 W. Edwards Deming。Shewhart 和 Deming 带来了计划-执行-检查-行动 (PDCA) 循环，这是许多成功质量计划所固有的循环。PDCA 源自伽利略和弗朗西斯·培根的科学方法。20 世纪 30 和 40 年代，Shewhart 将该方法改进为三个步骤：规范、生产和检查。在日本重建工作中，Deming 进一步发展了 Shewhart 的思想，使其成为 PDCA 的四个步骤 (Moen，2009)。从那时起，PDCA 不仅发展成为质量的基础，也成为所有类型管理系统的基础。ANSI/ASSP Z10、CSA Z1000 和 ISO 45001 均基于 PDCA 方法。不幸的是，通过工作场所受伤，我们了解到人们并没有按照我们想象的那样做。在这种情况下，伤害本身会关闭我们的反馈回路，并产生可能正确实施或可能不正确的（反）反应。