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World File Search System歧视
人工智能时代的歧视
摘要 在本文中，我将研究人工智能 (AI) 和自动决策 (ADM) 的使用是否会加剧歧视问题，正如几位作者所论证的那样。为此，我首先参与了关于歧视的激烈哲学辩论，并提出了我自己对这一概念的定义。有了这个解释，我随后回顾了一些关于使用 AI/ADM 和歧视的最新文献。我解释了我的歧视解释如何有助于理解，鉴于歧视加剧的一般说法是没有根据的。最后，我认为使用 AI/ADM 实际上可以增加歧视问题，但方式与大多数批评者认为的不同：正是由于其认识论的不透明性，AI/ADM 有可能破坏我们的道德审议，而道德审议对于达成关于什么应该算作歧视的共识至关重要。因此，事实证明算法实际上可能有助于检测隐藏的歧视形式。
量子网络歧视
歧视对象，特别是量子状态，是（量子）信息理论中最基本的任务之一。近年来，朝着将框架扩展到点对点量子通道的显着进展。但是，随着技术进步，该领域的重点正在转移到更复杂的结构：量子网络。与渠道相比，网络允许在可以接收，处理和重新引入网络的信息中进行中间访问点。在这项工作中，我们研究了量子网络及其基本局限性的歧视。尤其是当网络的多次用途即将到来时，可用策略的名册越来越复杂。最简单的量子网络是由量子超通道给出的结构。在考虑超通道的N副本时，我们讨论了可用的策略类别，并在不对称的判别设置中就渐近可实现的速率进行基本界限。此外，我们讨论可实现性，对称网络歧视，强大的逆向指数，对任意量子网络的概括，最后是对量子照明问题的活动版本的应用。