摘要。本文描述了存在于2025年的社交网络中性别歧视识别的实验室,该实验室预计将在CLEF 2025会议上举行,代表了现有挑战的第五版。该实验室包括两种语言,英语和西班牙语的九项任务,这些任务与三种不同类型的数据相同的三个任务(性别歧视,来源意图检测和性别歧视分类)。这种多媒体方法将有助于确定跨媒体格式和用户互动的性别歧视的趋势和模式,从而有助于更深入地了解社会动态。与2023年和2024年存在一样,该版本将使用“以分歧”的方式使用“学习”。九个任务的数据集将包括来自多个注释的注释,显示不同甚至相互矛盾的意见。这有助于模型从不同的角度学习,使它们更好地理解一系列人类观点,并为有效的以人为本的解决方案发展。
马萨诸塞大学校长办公室(“校长办公室”)禁止在教育、录取、访问或在其计划、服务、福利、活动以及大学所有就业条款和条件方面的非法歧视、骚扰(包括性骚扰)和报复,并遵守州和联邦法律(包括第 IX 条、第 VII 条、1973 年《康复法》第 504 节、1990 年《美国残疾人法》修正案、1963 年《同工同酬法》和马萨诸塞州反歧视法。这些非歧视和骚扰程序(“程序”)提供了一种迅速而公平的机制,校长办公室可通过该机制识别、应对和防止违反校长办公室非歧视和骚扰政策(文件 T16-040)(“政策”)的歧视、骚扰和报复事件。
摘要 算法决策和其他类型的人工智能 (AI) 可用于预测谁会犯罪、谁会成为好员工、谁会拖欠贷款等。然而,算法决策也会威胁人权,例如不受歧视的权利。本文评估了欧洲目前针对歧视性算法决策的法律保护。本文表明,反歧视法,特别是通过间接歧视的概念,禁止多种类型的算法歧视。数据保护法也可以帮助人们免受歧视。正确执行反歧视法和数据保护法有助于保护人们。然而,本文表明,这两种法律文书在应用于人工智能时都存在严重的弱点。本文提出了如何改进现行规则的执行。本文还探讨了是否需要额外的规则。本文主张制定特定行业的规则而不是一般规则,并概述了一种规范算法决策的方法。
AI反偏见法案针对自动决策工具(ADTS)的监管。此类法案旨在解决围绕使用人工智能技术来做出可能对人的生活产生法律,物质或类似重大影响的相应决定的透明度和公平关注。在科罗拉多州制定了类似的措施 - (https://www.shrm.org/topics-tools/employment law-compliance/colorado-enacts-ai- law)2024年(sb 24-205-(sb 24-205-) https://www.shrm.org/topics-tools/news/talent-acquisition/nyc-ustlines-compliance-requriance-requirentess-equirentess-ai-bias law)在2023年(https://rules.cityofnewyork.us/wpp--us/wp-/wp-/wp-.us/wp-/wp-/wp-/wp-/wp--i-ai-bias law)内容/上载/2023/04/dcwp-noa for-automated-ophoy-ophoymated-ophoy-decision-decisionMaking-tools-2.pdf))。
根据发育障碍分工和个人的心理健康和成瘾服务支付的家庭护理津贴和按Diem费率,自2025年1月1日生效。CY2025将联邦SSI福利水平调整为2.5%。
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急性HBV感染的临床过程与其他类型的急性病毒肝炎没有区别。孵化期范围为45至160天(平均120天)。临床体征和症状在成年人中的发生频率比通常有无症状急性病程的婴儿或儿童更频繁。但是,有急性感染的成年人中约有50%是无症状的。从初始症状到黄疸发作的前片前或前驱相通常持续3至1天。它是非特异性的,其特征是不适,厌食症,恶心,呕吐,右上象限腹痛,发烧,头痛,肌痛,皮疹,肢管炎和关节炎和黑暗的尿液,以及黑暗的尿液,从Jaundice开始前1到2天。黄体相是可变的,但通常持续从L到3周,其特征是黄疸,轻或灰色的凳子,肝柔韧性和肝肿大(脾肿大较少)。在康复期间,不适和疲劳可能会持续数周或数月,而黄疸,厌食症和其他症状消失。成年人中大多数急性HBV感染导致完全恢复,从血液中消除HBSAG和抗HBS的产生,从而对未来感染产生免疫力。
避免歧视性地使用人工智能 美国教育部 (Department's) 民权办公室 (OCR) 提供此资源,以帮助学校社区确保人工智能 (AI) 在全国中小学和高等教育机构中以符合联邦民权法的非歧视性方式使用。i 在本资源中,AI 是指基于机器的系统,该系统可以针对给定的一组人类定义的目标,做出影响真实或虚拟环境的预测、建议或决策。ii 人工智能技术有可能为所有学生增加机会并提高教育公平性。与此同时,人工智能在学校中的使用越来越多,包括出于教学和学校安全目的,以及人工智能大规模运行的能力可能会造成或加剧歧视。
本文介绍了中国用于协助法官量刑的人工智能 (AI) 中存在系统性种族偏见的证据。通过对一款商业刑事量刑软件进行审计实验,我发现少数民族被告的预计刑期平均比被描述犯有完全相同罪行的汉族被告长 6.2%。姓名和民族身份等种族线索都会造成这种歧视效应。这些发现适用于多个族群和犯罪类型。除了主要结果之外,我还表明,使用人工智能可能会引入人类数据中可能未曾见过的新形式的偏见。无论刑事量刑人工智能中种族偏见的意图如何,它都指向一个令人不安的场所,即威权政治通过人工智能以新的、更阴险的形式表现出来。