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人工智能（AI）描述性研究
人工智能的创造和使用充满了各种可能的问题和困难（AI）。其中一些是 - 不公平或歧视性的结果有时可能是由于人工智能系统反映了它们所训练数据的偏见。缺乏透明度和可解释性 - 一些人工智能模型很难或无法理解或解释，因此很难相信它们的判断或发现它们在操作过程中的任何偏见或错误。安全性和可靠性 - 人工智能系统可能会犯错误或表现出意外行为，这可能会在某些情况下产生负面影响（例如自动驾驶汽车）。安全性 - 人工智能系统有可能被滥用或攻击，它们也可能被用于破坏性或恶意的方式。根据目前对人工智能的研究，人们观察到人工智能有可能导致就业流失以及
推动行为还是提升能力？
深度学习 (DL) 是机器学习 (ML) 的一个子领域，专注于开发深度神经网络 (DNN) 模型 (Shahroudnejad，2021)。DNN 是能够在各种任务上实现高性能的复杂模型。许多深度神经网络模型都是不可解释的黑匣子，这通常导致用户对它们的信任度降低 (Miller，2019)。这种可解释性和信任度的缺乏可能会产生负面影响——人们可能会使用会犯错误的人工智能，或者不使用可以提高获得期望结果的机会的人工智能。为了提高黑盒模型的可解释性和可信度，可解释人工智能 (XAI) 研究专注于开发方法来以人类可以理解的方式解释这些模型的行为 (Molnar，2020)。
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事实：不，这些都不相似。在Tuskegee研究之后，政府改变了其研究实践，以防止塔斯基吉（Tuskegee）犯错误。Tuskegee的一个主要问题是缺乏透明度和同意。相比之下，在COVID-19试验中使用了最高的道德标准。va致力于透明度，并尽一切努力为您提供有关Covid-19-19疫苗的所有信息，因此您可以做出明智的选择。VA的主要目标是提供安全的医疗保健。 神话：“当前的Covid-19疫苗将无法与新变体对抗。”VA的主要目标是提供安全的医疗保健。神话：“当前的Covid-19疫苗将无法与新变体对抗。”
节制
一名分队的领导的证词 - LICORNE 行动 - RCI - 2005：“在一次情报巡逻中，我发现自己面对着一群大约五十人的人，他们高呼口号，表达对 LICORNE 部队的敌意。我的士兵们感觉到紧张局势正在加剧，开始准备应对可能出现的直接侵略。我毫不掩饰我对这群人的反应的担忧，其中的领导者特别激动，他们不断做出敌对手势来挑衅我们或强迫我们离开场地。我的翻译随后告诉巡逻队，他们正在鼓励在场的平民抗议 LICORNE 部队，而根据他们的说法，这支部队只不过是一支“占领军”。示威者现在正试图用民用车辆封锁道路，以阻止我方轻型装甲车的撤退行动。我的猎人们明白，尽管存在语言障碍，但最坚定的敌人正在呼吁我们与他们进行肉搏。面对紧张局势的加剧，我要求我的士兵靠近车辆并保持冷静，不要对侮辱做出反应。我很快就明白了，示威者是在试图迫使我们犯错误；他们只等待一件事：等待法国士兵失去冷静。在向正在准备派遣中队预备队进行干预的部队指挥官汇报了情况后，我再次向所有人发出指示，提醒他们在出发前在法国本土进行的人群控制训练中吸取的教训。猎人们完全控制住了局面，很快他们脸上的忧虑就消失了。我们的对手意识到他们无法成功地迫使我们犯错误，开始厌倦，示威游行也就解散了。民用车辆很快就被原本打算阻塞道路的司机驱走了。该排能够向留在大本营的部队指挥官提供准确的信息。我们的克制防止了紧张局势升级并引发骚乱。任何失误都会让这支部队失去信誉。因此，通过在与对手接触时表现出克制，我和我的部下才能够在复杂的环境中做出反应并重新占据上风。 »
LED 灯泡：为家禽业提供巨大帮助
发光二极管 (LED) 灯泡是家禽生产中常用的其他光源的节能替代品。在过去五年中，LED 技术的发展和改进以满足家禽业的照明需求是一项了不起的成就。现在有足够的数据表明家禽业正在采用 LED 技术及其为家禽生产商提供的节能效果。优质的 LED 灯泡比白炽灯泡的效率高 80-85%；但是，并非所有 LED 灯泡都一样，家禽生产商在购买 LED 之前应该进行研究。任何 LED 灯泡都比白炽灯泡贵，所以您不想犯错误。让我们仔细看看您应该问的问题、可能出现的问题以及 LED 技术可以带来的节能效果。
2022-2024 年战略计划
▪ 认可彼此的杰出成就。 ▪ 确定优先事项，确保得到适当支持和配备充足资源的工作人员能够高质量地提供关键/基本服务。 ▪ 满足法律和外部驱动政策的要求，但在存在灵活性的情况下始终保持创新。 ▪ 创新和创造力，承认会犯错误，我们可以从中吸取教训。 ▪ 信任和相互尊重。 ▪ 合乎道德和诚实地做正确的事情。 ▪ 发展和培训自己。 ▪ 超越正常职责去帮助他人，寻求并提供准确和有用的建议。 ▪ 公开交流机构计划和决定，从而认识到彼此对信息和理解的需求。 ▪ 承担工作质量的责任，同时承担无缝工作的责任。 ▪ 保持幽默感和“好风度”来处理棘手的情况。 ▪ 我们的安全和福祉。
调查国防部年度报告2022–23
与人类相比，机器人在其他方面存在局限性。武装冲突和IHL通常需要人类的判断力，常识，对大图，对人们行动背后的意图的理解，对价值观的理解以及对事件发生的方向发展的预期。对武装冲突中生死攸关的决定可能需要同情和直觉。人类 - 虽然易犯错误 - 至少可能具有这些品质，而机器人肯定没有。机器人在处理定量问题方面特别有效，但它们具有有限的能力来进行定性评估，这些评估通常是在处理人类生活时经常需要的。机器计算很难被某些矛盾经常基本的战场选择所构成。进一步的关注与机器人区分法律与非法命令的能力有关。21
