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人工智能、算法和言论自由
摘要 在审核暴力内容或明显新闻时，人工智能可以被视为盟友，但如果没有人工干预（将表达置于语境中并充分翻译）的使用，则存在预先审查的风险。目前，国际上正在对此进行辩论，因为人工智能缺乏将其审核的内容置于语境中的能力，因此它更多地被视为一种不加区分的预先审查工具，而不是一种保护言论自由的审核手段。因此，在分析了国际立法、国际组织的报告以及 Twitter 和 Facebook 的条款和条件后，我们提出了五项旨在改进算法内容审核的建议。首先，我们建议各国在尊重言论自由的国际标准的同时协调其国内法。我们还敦促他们制定与实施立法相一致的公共政策，以保护自动内容删除决定的人类监督者的工作条件。就其本身而言，我们理解社交网络必须提出明确一致的条款和条件，对人工智能在传播和删除在线内容方面的运作方式采取透明和问责的内部政策，最后，他们必须对人工智能对人权的影响进行事先评估。
![arXiv:2003.05823v1 [cs.RO] 2020 年 3 月 12 日](/simg/c\cf9e39bb81ef86eb692012c7befa2c3c970b4e31.webp)
arXiv:2003.05823v1 [cs.RO] 2020 年 3 月 12 日
摘要 — 基于监督的人机团队被部署在各种动态和极端环境中（例如太空探索）。在这样的环境中实现较高的任务绩效至关重要，因为错误可能会导致重大的金钱损失或人员伤害。由于工作量与任务绩效相关，因此可以通过根据人类监督者的工作量水平调整监督界面的交互或自主性级别来增强任务绩效。典型的自适应系统仅依靠人类的整体或认知工作量状态来选择实施哪种适应策略；然而，整体工作量包含许多维度（即认知、身体、视觉、听觉和语音），称为工作量组成部分。根据完整的人类工作量状态（而不是单个工作量维度）选择适当的适应策略可以实现更有效的适应，从而确保较高的任务绩效。介绍了一种基于监督的自适应人机协作架构 (SAHRTA)，该架构基于完整的实时多维工作量估计和预测的未来任务性能来选择适当的自主性或系统交互级别。SAHRTA 已被证明可以提高 NASA 多属性任务电池物理扩展版本的整体任务性能。索引术语 — 自适应系统、人机协作
在干草堆中找到针头：用于支付系统中异常检测的机器学习框架
，我们提出了一个高价值支付系统（HVP）实时交易监视的灵活机器学习（ML）框架，该框架是一个国家财务基础设施的中心部分。系统运营商和监督者可以使用此框架来检测异常交易，如果该交易是由网络攻击或操作中断引起的，并且未被发现 - 可能会对HVP，其参与者和财务系统产生严重影响。鉴于每天的大量付款和HVP中实际异常交易的稀缺性，发现异常类似于试图在干草堆中找到针头的尝试。因此，我们的框架使用了分层方法。在第一层中，有监督的ML算法用于识别和将“典型”付款与“异常”付款中分开。在第二层中，仅通过无监督的ML算法进行异常检测而运行“不寻常的”付款。我们使用加拿大HVP的人工操纵交易和付款数据来测试此框架。第一层中使用的ML算法达到93％的检测率，标志着对常用计量经济学模型的显着改善。此外，第二层中使用的ML算法标记了人工操纵的交易几乎是原始交易的两倍，证明了其效果。
了解印度尼西亚的网络安全政策
1 穆罕默迪亚大学 Prof DR Hamka，印度尼西亚 2 帕拉马迪纳大学，印度尼西亚 *通讯作者：hizra.marisa@paramadina.ac.id 摘要 本文将讨论对印度尼西亚网络安全政策的理解，包括技术方面和社会影响。数字化转型时代带来了新的风险和威胁，即网络安全。政府作为执行者和监督者，必须识别潜在的风险和威胁，以确保网络安全，并在数字化转型时代努力建立社区数字素养。为最大限度地降低风险和消除国家网络安全威胁而制定和实施的措施的效率取决于所实施政策的质量和适当性。从研究结果发现，需要采取一种全面的方法来分析数字化转型时代网络威胁带来的风险和威胁，并且必须涵盖所有相关过程，包括技术和非技术过程，特别是所涉及参与者之间的关系。这为印度尼西亚的未来创造了重大机遇和挑战，特别是在国防安全方面，免受黑客威胁和其他网络问题的影响。关键词：网络安全；数字化转型时代；机遇与挑战；政策 1. 引言
表格7：副监督临床经验计划
•确保遵守董事会当前的俄勒冈州行政规则。•在专业环境中提供持续的临床监督。•确保对监督者的监督面对面或通过现场同步的机密电子通信进行。•讨论和查看所有顾客的案例说明，图表，记录和可用的音频或视频。•审查并密切监督注册的同事和所有问题案例，特别注意评估，诊断，治疗计划，持续的病例管理，紧急干预，记录保存和终止。•专注于治疗计划的适当性，并根据注册助理的治疗技能来监视客户的适当性。指导注册合伙人推荐超出其能力水平的客户。•保持所有客户和监督材料的机密性。•审查俄勒冈许可法律（ORS 675.705 - 675.835），行政规则（OAR 833）和具有注册的同事的道德规范（OAR 833，100司）。•确保注册合伙人使用适当的标题，包括主管的姓名和名称为“主管”。•迅速通知董事会，关于注册合伙人有道德问题。
儿童社会保养学习和发展 - ...
发展机会•Asye Academy计划，包括定制归纳；专用评估员；直接观察到实践和实践中学习；季度评论；双月召回的日子，包括小组监督和有针对性的培训；受保护的案件和发展时间；针对PCF，KSS和SWEPS的整体评估•访问有关各种练习相关主题的全面培训和开发优惠•访问资源库中的研究和资源•作为团队冠军参与冠军团体•1：1教练/指导/指导/指导/指导专业标准和质量保证的成员•NQSW与他们的案例监督者•在他们的线路上进行监督，并在其线路上进行监督，并在其线路上进行监督，并支持其及其范围的管理人员，以及有效的效果，及其及其范围的教育效果，及其及其范围的教育效果，以及有条件的管理人员，及其及其范围的教育效果，及其范围的管理人员，以及有条件的管理人员，及其及其范围的教育效果，并在他们的线条上及其界限。有关参与行动学习集的参与•与经理的年度绩效对话确定学习和发展需求并创建个人发展计划，该计划在定期监督下进行审查
规范景观设计实践的规则和法规
注意：本 §3.1 的规定于 1990 年 2 月 28 日通过，15 TexReg 868；经修订，于 2003 年 3 月 6 日生效，28 TexReg 1870。3.5 本文定义的术语本章中使用下列词语、术语和首字母缩略词时，除非上下文另有明确含义，应具有下列含义。 (1) 法案——景观建筑师注册法。 (2) 行政程序法 (APA)——德克萨斯州政府法典§§2001.001 及以下条款。 (3) APA——行政程序法。 (4) 申请人——已提交注册或恢复申请但尚未完成注册或恢复程序的个人。 (5) 《建筑障碍法》——德克萨斯州政府法典，第 469 章。(6) 无障碍设计——设施设计或设施改建设计符合德克萨斯州无障碍标准、美国残疾人法、公平住房无障碍指南或类似公认的无障碍设计标准。(7) 委员会——德克萨斯州建筑审查委员会。(8) 取消、撤销或已撤销——德克萨斯州景观建筑注册证书到期两年后，如果证书持有人未续签，则依法终止其注册证书。(9) 候选人——经委员会批准参加 LARE 的申请人。(10) CEPH——继续教育计划小时数。(11) 主席——担任委员会主持人的委员会成员。(12) CLARB——景观建筑注册委员会理事会。(13) 施工文件——图纸；规格；以及为监管部门批准、许可或施工而准备的附录、变更单、施工变更指令和其他补充文件。（14）顾问——景观建筑师聘请的个人，负责准备或协助准备景观建筑师颁发的与景观建筑师的施工文件有关使用的技术设计文件。（15）争议案件——包括许可程序在内的程序，其中一方的合法权利、义务或特权将由国家机构在获得裁决听证机会后确定。（16）继续教育计划时间（CEPH）——至少五十（50）分钟的时间用于满足委员会的继续教育要求的活动。（17）景观建筑注册委员会理事会（CLARB）——一个国际非营利组织，其成员是向景观建筑师颁发许可证的美国各州和加拿大各省的景观建筑许可委员会。 （18）逾期——一种注册状态，表示景观建筑师：（A）未能向委员会汇交相应的续期费；并且（B）不再被授权在德克萨斯州从事景观建筑师工作或使用《景观建筑师注册法》限制的任何条款。（19）直接监督——一个人对另一个人的工作进行监督，监督者和被监督者在很近的地方工作
d. 副参谋长办公室，G-1（AG-1 CP），DAPE-CPZ，备忘录（重新设计主管和高级职位，以招募
d. 副参谋长办公室 G-1 (AG-1 CP)，DAPE-CPZ，备忘录（为招聘目的向下重组主管和高级职位），2023 年 8 月 18 日（附件）。2. 根据 1d，AG-1 CP 提供了有关情况的指导，这些情况描述并确保正确使用向下重组的主管和高级职位以进行招聘，并且通常有助于人才的获取、发展和保留，并讨论了向下设立主管职位的适当和不适当用法。3. 根据《通用计划监督指南》(GSSG) 的应用，其监督职责为等级控制的职位不应为招聘目的向下重组。 GSSG 的六个因素中有五个专门关注监督职责（即监督工作的性质、监督者的汇报链、监督工作的复杂性、与他人在指导工作中产生的联系以及在特定环境中监督相关的监督困难）。这些职责中的任何一个都不能为了设立见习或发展型监督职位而被取消。因此，设立发展型或见习型职业阶梯监督职位是不合适的，必须避免。4. GS-14 和 GS-15 级别的职位在一般行政指导下工作，对于需要特别困难和责任的工作，有非常大的自由度可以行使独立判断。重新设计 GS-14 或 GS-15
最准确的人工智能就是最好的队友吗？优化人工智能以促进团队合作
AI 从业者通常致力于开发最精确的系统，并隐含地假设 AI 系统将自主运行。然而在实践中，AI 系统通常用于为从刑事司法和金融到医疗保健等领域的人们提供建议。在这种 AI 建议的决策中，人类和机器组成一个团队，其中人类负责做出最终决策。但最准确的 AI 是最好的队友吗？我们认为“不一定”——可预测的性能可能值得稍微牺牲 AI 的准确性。相反，我们认为 AI 系统应该以以人为本的方式进行训练，直接针对团队表现进行优化。我们针对一种特定类型的人机合作研究了这一提议，其中人类监督者选择接受 AI 建议或自己解决任务。为了优化此设置下的团队绩效，我们最大化团队的预期效用，以最终决策的质量、验证成本以及人员和机器的个体准确性来表示。我们对现实世界的高风险数据集进行的线性和非线性模型实验表明，最准确的人工智能可能不会带来最高的团队绩效，并通过提高跨数据集的预期团队效用，显示了在训练期间对团队合作进行建模的好处，同时考虑到人类技能和错误成本等参数。我们讨论了当前优化方法的缺点，超出了对数损失等经过充分研究的损失函数，并鼓励未来研究由人机协作激发的人工智能优化问题。
自动化 Thomas B. Sheridan
自动化 Thomas B. Sheridan 麻省理工学院 从广义上讲，自动化包括计算机和机器能够为人类完成的所有任务，这些任务比直接由人完成的更快、更准确、更高效（在时间、资源和人力方面）。自动化本身始于 20 世纪 40 年代，在 60 年代和 70 年代得到了廉价计算机的推动，现在正处于尴尬的青春期。充满希望和用户容忍度的童年已经结束。事实上，人们对此感到失望，因为很多承诺（例如，用于制造业的多功能工业机器人、用于医疗诊断和语言翻译的人工智能）都没有实现。然而，自动化已经并将继续稳步发展。现在，工厂、加工厂、飞机、医院和市场的自动化已经很普遍，而家庭和汽车领域的自动化才刚刚起步。人们逐渐意识到，自动化并没有取代人类，也永远不会取代人类，将自动化和人类智能视为相互排斥（例如宇航员与太空中的机器人）是愚蠢的，人类和自动机器的某种组合一起工作比单独工作更好。这通常意味着人类补充机器，人类充当监督者。监督分为以下功能：（1）规划，（2）编程，（3）自动化监控，（4）诊断