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关于人工智能就业问题的联合声明
• 提倡不歧视，特别是在平等机会、多样性和包容性问题方面； • 促进公平和不基于种族、性别、宗教或社会经济背景等一个或多个因素而做出偏见的决策； • 保护隐私和安全，人工智能系统中使用的个人数据的收集、存储和使用应合乎道德并符合数据隐私法规，也应符合监视、跟踪和监控方面的规定； • 确保人工智能系统的决策过程和影响的透明度和可理解性，允许人类监督、必要时干预，以及对使用算法或机器学习模型做出的决策的“解释权”； • 赋予人类权力和问责制，人类保留对人工智能系统的控制权并对其行为和结果负责； • 使工人具备人工智能素养； • 尊重人的尊严和自主权，不侵犯人权或自由，增强人的能力而不是取代它们； • 在人机交互中保护工人的安全。
国际特赦组织的全球战略框架
引言 在未来十年，国际特赦组织将不得不在一个动荡、不确定和日益复杂的世界中捍卫人权。挑战既有实质性的，也有规模性的：有些挑战对人类而言是生死攸关的。气候变化已经产生了灾难性的影响，对世界各地最弱势的人群产生了不成比例的影响，危及他们获得水、土地和食物的机会，并威胁到整个社区和文化的生存。数字和生物技术为人类活动的许多领域开辟了巨大的可能性，但也被用来颠覆公民自由和政治自由，破坏民主。全球化既创造了前所未有的财富，也产生了国家内部和国家之间更广泛、更根深蒂固的不平等，而新冠肺炎疫情又进一步加剧了这种不平等。有史以来最大的年轻人一代集中在相对贫困普遍存在的全球南方，而远富裕的全球北方正在经历前所未有的老龄化。国家的强人领导助长了歧视和偏见，妖魔化少数群体并分裂了人口。 独裁做法
战争、关系和社会生态系统 - Pure
摘要 战争研究正在发生变化。以人为中心的方法正受到越来越多的挑战，现在有许多研究正在探索战争对环境的影响。尽管这种研究极其重要，但它可能会强化人类/自然二元论，因为它在认识论上将对环境造成的损害与对“我们”造成的损害区分开来。我们需要的是更综合的分析，研究战争影响人类与超人类世界之间的联系和关系的多种方式。此外，令人惊讶的是，环境社会学很少关注战争，因此这种分析在很大程度上仍然缺失。这篇跨学科文章旨在解决这些差距，从而为战争学术和环境社会学做出新的贡献，通过特别关注人与鸟的关系，突出战争的多层次关系动态——并询问战争对它们的影响。它还旨在为社会生态系统 (SES) 研究做出原创贡献。通过讨论战争（SES 研究中被忽视的现象）如何破坏和加强人与鸟类的关系（包括听觉方面），并将这些关系定义为构成 SES 的众多连接层之一，本文提供了一种探索这些系统内关联性的不同方式。
神经适应技术和自我
摘要神经适应技术（NAT）是一种闭环神经技术，旨在增强人与计算机的相互作用。nat通过收集神经生理数据来起作用，这些数据通过自主算法进行分析以在用户界面上创建动作和适应性。本文涉及与NAT的互动如何介导自我相关的处理（SRP），例如自我意识，自我知识和代理。我们从对NAT闭环的后期分析开始，以突出机器诠释学的内置选择性，即将数据转换为心理状态/意图评估的算法的自主链。我们认为，这些算法对生活经验进行了评估，这些经验具有定量，还原性和高度简单化的评估。通过NAT接口处的反馈向用户提出了这种对生活经验的还原评估，然后将SRP介导。有人认为，系统反馈和SRP之间的一致性确定了人用户和系统之间变化关系的确切特征。如果反馈确认SRP，则该技术被视为准自动。如果SRP与系统反馈之间存在分歧，则NAT被认为是准中的。我们认为，用户界面的设计塑造了NAT可以介导SRP的精确方法。
通过自然人类互动的增强现实增强的机器人秘密系统
Telekinesis在科幻文学和电影中通常描绘，是一种超级力量，用户可以控制和操纵物理互动中没有物体。在现实世界中，增强人与机器人相互作用需要与机器人臂合成人类直觉过程。本文介绍了一个机器人的远程操作系统，该系统实现了电信作业的本质，将增强现实（AR）的深刻能力与机器人手臂的操作相结合。利用AR，提出的方法为操作员提供了视觉反馈，从而促进了一定程度的控制，超过了自然接口的能力。通过使用AR驱动的视觉识别，该系统在虚拟环境中实现了操作，随后通过机器人臂在现实世界中实现。通过多个实验，我们发现该系统在远程运动操作中的错误幅度很小，满足了远程操作的需求。此外，我们的系统可以在现实世界中的对象上运行。这些实验强调了遥控系统通过AR和机器人臂的整合来帮助人类完成更广泛的任务的能力，从而提供了一种天然的人类 - 机器人相互作用方法。
平原和格雷维的斑马的胃肠道线虫
均衡性被长期感染了寄生虫线虫。有关于马势力的丰富文献，但是它们很难在形态学上识别出关于感染其他等均等物种的强叶的遗传研究很少，这阻碍了对宿主特异性的研究。，我们对肯尼亚中部两个同胞斑马种的蠕虫进行了排序，以扩大强烈的系统发育，并使用对粪便样品上的DNA metabarcodode进行了遗传表征斑马nemabiomes的遗传表征。我们生成了新的与公共遗传参考数据库的几种物种的序列，所有这些物种都是野生斑马中的典型强人（即，三种cylopharynx和Cyathostomum montgomeryi），并确定了其最亲密的亲戚。我们还发现了一种明显的真菌感染了四分之一的被驱逐的crossocepephalus viviparus蠕虫，这是Atractidae家族中的过度生物线虫物种，暗示了Zebra宿主 - 寄生虫动力学可能涉及Zebra-parasite动力学的可能性。这两个斑马物种具有类似的五个斑马生物。我们在它们所携带的线虫物种列表中发现了一个完全重叠的重叠，并且针对不同线虫物种非常相似的患病率（即受感染的宿主的比例）。我们的研究表明，斑马强的宿主特异性有限，并且在平原斑马和濒危的格雷维（Grevy）的斑马之间进行跨跨任务的高潜力。
神经人体工程学与飞行安全 - ISAE-SUPAERO
从人为因素到神经人体工程学 众所周知，人为因素是核能、太空探索、医学或航空等许多关键领域发生事故和灾难的一个原因。就航空运输而言，估计约有 60% 至 80% 的航空事故涉及人为失误。自第二次世界大战以来，人为因素研究蓬勃发展。在航空领域，早期研究侧重于驾驶舱的设计（控制、显示……）以及高度和环境因素对飞行员的影响。随着计算机化驾驶舱的复杂性不断增加，研究越来越多地集中在操作员的认知上（例如心理需求）。此外，单人飞行员操作和地面驾驶的新发展构成了新的挑战，需要进行广泛的研究。因此，在 20 世纪，人为因素和人体工程学方法不断发展。传统上，人机交互分析主要侧重于主观和可观察的行为，以研究现场的人类工作。尽管这种方法为取得巨大进步铺平了道路，尤其是当观察结果导致描述性建模时，但飞行员大脑功能的一个重要部分仍然未知。自 21 世纪初以来，神经人体工程学（神经科学、认知工程和人为因素的交叉学科）通过研究人与技术交互之间相互作用背后的大脑机制，提供了一种替代方法来进一步扩展我们对可观察行为的理解。因此，在人为因素的连续性中，神经人体工程学的主要目标是通过使系统设计适合人脑来增强人与技术的耦合，并通过提供帮助、加强培训或改进操作员选择来支持活动。
行业中协作机器人AI的未来5.0
因此，为了促进人与机器人之间的协作互动，机器人必须熟练地进行登录任务，程序和人类行为。他们应在实时实时表现出快速，强大的学习能力，表现出对姿势变化的宽容以及跨相关任务的推广能力。这需要一个范式转向机器人更具人类的认知框架，从而适应人类的行为和工作环境。这包括通过观察人类示范和指示来学习对象识别的自主视觉探索和学习新任务的功能。为增强人与机器人之间的协作，结合了其他感觉方式，例如触觉反馈，自然语音和对话互动，超出了感知和计划至关重要。这种先进的人类机器人协作范式需要在机器人设计中采用一种新颖的方法，强调类似人类的属性，以期待和补充人类团队成员在工作场所环境中的行为。此外，使机器人拥有情境意识增强了他们在操作过程中辨别任务结构的能力。全面总结和保留操作信息的能力使机器人能够与人类合作检索任务完成的必要数据。随着时间的流逝，机器人可以在短暂缺勤或通过增强过程中预见人类的任务绩效。这种方法借鉴了心理理论，即使机器人技术AI超越了合作，从而整合了以人为中心的自主权。这确保了未来的工作场所，而不是完全自动化，因为害怕被替换而不是完全自动化，而是促进了机器人在人类机器人团队中模仿类似人类的任务的能力。
2018 年年度报告 - 被盗资产追回计划
从吉隆坡到比勒陀利亚，从伊斯兰堡到埃里温——对腐败的担忧在 2018 年引发了世界各地的政治变革。由于有关统治者无耻盗窃的信息越来越难以遏制，公民走上街头要求变革，新的统治者通过投票箱或权力移交站出来承诺建立廉洁的政府。对于 StAR 来说，全球反腐浪潮带来了充满新国家参与的一年：培训执法人员和检察官进行金融调查，帮助各国出台新立法以确保当权者申报资产，最重要的是，在财富被掠夺的国家和财富最终流向的金融中心之间建立新的关系。在乌克兰，StAR 开展了有关访问和使用登记册、金融调查、国际合作和资产追踪开源研究的培训。在阿根廷，我们帮助重新设计了公职人员的资产披露制度和相关立法。在马来西亚，当官员们追查历史上最大的腐败案件之一时，我们为他们引荐了持有部分被盗资产的金融中心的同行，帮助启动了漫长的资产追回程序。在尼日利亚，我们培训了 120 名执法官员如何在调查中使用社交媒体。民众的呼声没有减弱的迹象。就在最近，斯洛伐克选出了一位以反腐败资历为竞选口号的新领导人。欧洲最近发生的银行丑闻肯定会在可预见的未来让金钱和权力的关系成为新闻焦点。但腐败会反击——政治强人会争论、威胁和攻击，以保住权力。我们每前进两步，就会后退一步。我们需要打持久战。这就是为什么我们将继续在世界各地建立反腐败联盟，为各国的资产追回工作奠定坚实而可持续的基础。我们需要跨部门、跨机构、跨边界共同努力，确保私人转移的公共财富回到原主手中。这是我们的使命——这正是我们在 2019 年及以后打算做的事情。—Emile van der Does de Willebois 代表 StAR 团队
当团队拥抱AI：人类的协作策略时，以创造性设计任务提示生成策略
生成的AI（genai）已用于创意任务中，其中人类与AI在诸如Cretive Writing [15、42]，Drawing [28、34]，Performance [24]，Game Design [18]，Art展览[30、31]和音乐安排等方面与AI合作。生成的内容可以通过提供灵感，提供新颖的思想，促进人类的繁殖和执行艰苦的任务来促进人类的创造过程[15，18，47]。但是，Genai如何在人类合作者团队中工作？现有研究主要关注与Genai在创意任务中的个人提示，这是一项具有挑战性的努力，尤其是对于非专家单用户而言[63]。然而，提示过程对于在Genai中产生理想的产出至关重要。在与创意协作任务中的提示过程互动时，如何共同努力克服这些挑战？除了为我们提供生成含量以出于目的的目的，研究表明，Genai工具具有促进决策[14，49]和共识建设[53]时的潜力[53]。一项研究发现，与没有提高其随着时间的协调性的人类团队相比，与AI合作的团队能够稳步改善[40]。需要研究团队的详细动态 - AI协作需要了解如何最好地适应协作过程中的声音。这使我们能够制定策略，以优化越来越多地与Genai合作的团队中的决策，贡献和有效的合作。与AI合作时，我们是否可以实现最佳性能取决于多种因素，例如对AI的信任或ACCEPS [52]。例如，我们可以通过增加其可感知性或解释性来显着发展用户的信任并增加对AI的接受[12，13]，从而增强人AI的协作。研究一个团队对Genai performence的看法可能会导致设计，以提高和谐，有效的影响，例如对话干预措施或系统，以提高对可靠性或透明度的感知。团队合作通常是在多学科的范围任务中需要的，例如舞台演奏的艺术设计示例[32，33，46]。舞台设计涉及艺术家，导演，设计师，编剧和表演者在跨学科环境中工作，艺术家与表演者进行交谈，或者与设计师进行交谈。舞台设计中的结果既具有视觉和文本元素，并且经常从剧本中的电影等文本中发展出视觉效果。舞台表演的艺术设计提供了一个协作实践的案例研究，其中有必要进行集体意识。受到其协作性质和在创作过程中利用Genai的潜力的启发，我们选择了舞台设计作为研究的任务。我们将本研究的共同提及定义为一个过程，涉及在两个或更多个个体之间共享和讨论Genai系统的提示。我们采用了一种合理的方法来调查创意任务中的共同提及：