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小学生对人工智能的看法
摘要自2022年底以来，全球关于人工智能（AI）的讨论激增了，在各种社会群体（例如教师，学生和决策者）中流动。该案例研究的重点是瑞典小学11-12岁。目的是检查他们对AI及其当前用法的认知和情感看法。使用Mitcham的技术哲学框架与行为com的哲学框架以及AI素养的四个基本支柱，分析了包括测试前，焦点小组访谈和后森评估报告的数据。的结果表明，学生每次受到的认知能力包括AI作为机器和具有或没有人类属性的概念。情感看法混合在一起，学生对AI在研究和实际任务中的支持表达了积极的看法，以及对快速发展，失业，隐私入侵和潜在伤害的担忧。关于AI使用情况，学生最初探索了各种AI工具，强调了法规的需求减速和考虑CON序列。这项研究提供了对小学生的看法和使用AI的见解，为在教育环境和考虑方面进一步探索AI素养的基础，以便政策制定者考虑到孩子的声音。
公众对人工智能发展的看法
摘要 鉴于俄罗斯和其他国家在设计和实施人工智能 (AI) 设备方面发挥的积极作用，有必要研究不同社会群体对这项技术的看法以及使用该技术时出现的问题。这项工作的目的是分析俄罗斯和外国对人工智能的舆论，以及人工智能在人类活动的不同领域实施可能产生的后果。这项研究揭示了学生对人工智能设备的看法以及与俄罗斯发展人工智能相关的问题。采用的研究方法是对致力于研究人工智能舆论的外国出版物进行内容分析和问卷调查。总共采访了 190 名就读乌拉尔联邦大学的本科和硕士课程的学生。通过分析美国、日本和西欧的公众舆论研究出版物以及我们的调查结果，我们得出结论：大多数人对人工智能设备只有一个模糊的概念。我们的研究表明，23.6% 的受访者对人工智能一无所知。36% 的受访者认为，在不久的将来，劳动力市场上最需要的专家将是那些制造机器人并控制其工作的人。调查还表明，大众媒体以及普通和特殊教育机构在向民众宣传当超越人类心智能力的设备被制造出来并进入社会结构时出现的机遇和问题方面发挥着重要作用。
多模态人工智能中的偏见：公平自动招聘的试验台
决策算法在社会中的存在感如今正在迅速增加，同时人们也开始担心其透明度以及这些算法可能成为新的歧视来源。事实上，许多相关的自动化系统已被证明会根据敏感信息做出决策或歧视某些社会群体（例如，某些用于人员识别的生物特征识别系统）。为了研究当前基于异构信息源的多模态算法如何受到数据中的敏感元素和内部偏见的影响，我们提出了一个虚构的自动招聘测试平台：FairCVtest。我们使用一组有意识地以性别和种族偏见进行评分的多模态合成档案来训练自动招聘算法。FairCVtest 展示了此类招聘工具背后的人工智能（AI）从非结构化数据中提取敏感信息并以不良（不公平）的方式将其与数据偏见结合起来的能力。最后，我们列出了最近开发能够从深度学习架构的决策过程中删除敏感信息的技术的列表。我们使用其中一种算法（SensitiveNets）来实验歧视感知学习，以消除我们多模态 AI 框架中的敏感信息。我们的方法和结果展示了如何生成更公平的基于 AI 的工具，特别是更公平的自动招聘系统。
民航飞行安全：飞行员属性软计算
摘要。商业竞争导致航空事故。它迫使航空公司降低购买、租赁和维护飞机的成本。航空公司节省了人员的专业培训费用，任意增加工作量标准，使用经验最少且无法维持的慢性疲劳机组人员。专家特征的理论和方法仍不确定。统计数据和专业知识可能是分段定义的、不准确的和不一致的。有必要使用模糊度量来建立可接受精度的指标和值，以根据工作量和经验计算机组人员的可靠性。提出了用于计算危险职业管理中个人和社会群体属性的软计算、统计和专家方法。通过评估飞行安全风险水平，可以计算飞行员属性的可靠性，以便做出管理决策。这项工作的结果是建议民航机组人员工作量的新标准。获得了定性方法的结果，用于计算航空公司等组织对象管理中的效率、安全性和风险状态。获得了航空运输风险管理标准和决策工具的指标。计算出的飞行员可靠性值指标是制定航空公司战略、定量评估飞行专家、标准化专业活动和管理培训成本的模型。关键词：软计算、航空、事故、安全、飞行员、机组人员、工作量
佐治亚州国家复原力战略：经验教训……
本政策文件就格鲁吉亚应如何组织国家复原力建设进程以及这个黑海国家可以从北约及其成员国学到什么提出了一些想法。根据广泛的案头研究和与格鲁吉亚安全专家进行的焦点小组讨论，我们认为格鲁吉亚需要一项基于全社会方法的全面跨部门复原力战略。通过回顾北约和欧盟国家的最佳实践以及格鲁吉亚专家的意见，我们确定了复原力建设的重要组成部分四个维度：体制/法律、社会、政治和公私。复原力建设的体制和法律维度意味着精简战略文件和立法，以及改善公共治理和机构间协调。政治维度指的是修复格鲁吉亚政治体系中的弱点，如低政治信任、两极分化、激进化和不良治理实践。社会层面意味着将韧性建设的所有权扩大到包括所有社会群体，以确保全体民众都参与到韧性建设过程中。这还涉及提高公民的社会信任和心理韧性。最后，公私伙伴关系是指将韧性建设的所有权扩大到私营部门，私营部门通常拥有重要基础设施的很大一部分，是确保不间断运行的关键。
群体成员身份决定了社会乐观偏见的神经相关性
乐观偏见，即预期未来结果比不良结果更理想，也适用于我们喜欢或钦佩的人。然而，大脑如何产生这种社会乐观偏见仍不得而知。在这项研究中，受访者估计了一个内群体和三个外群体（热情无能、冷漠无能和冷漠无能）未来理想和不良结果的可能性。我们发现内群体和热情外群体存在强烈的社会乐观偏见，而冷漠无能外群体则呈现相反的模式。对于所有群体，社会乐观偏见的分数与受访者根据目标社会群体不同而参与的大脑结构活动相关。根据我们的假设，评估内群体会调动腹内侧前额叶皮质和楔前叶/后扣带皮层，而评估热情外群体会调动后岛叶、中扣带皮层和体感皮层。这些发现表明，尽管行为模式相似，但这些群体的社会乐观偏见的潜在认知机制却不同。考虑寒冷的外群体会激活右前颞叶和颞顶交界处。评估不耐寒的外群体还会激活前岛叶、下额叶皮层和背内侧额叶皮层。我们讨论了这些神经影像学发现及其假定的认知功能。
利用人工智能优化 COVID-19 疫情治疗供应链，影响高风险社区
摘要 - 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 大流行对全球社会的影响是历史上前所未有的。COVID-19 在美国各地迅速蔓延。包括非裔美国人和其他社会群体在内的弱势群体尤其受到该病毒的影响。随着药物被开发为可能的治疗和预防药物，挑战在于如何将这些重要药物送到风险最高的社区，尤其是代表性不足的少数族裔 (URM) 社区。本研究旨在创建一个供应链，优先考虑脆弱社区所在的地理区域，以防止和尽量减少 COVID-19 的影响。我们与休斯顿卫生和公共服务部合作，以获取建模面临这些挑战的社区所需的数据。我们为休斯顿市创建了一个供应链模型，该模型优先考虑该市脆弱社区所在的地理区域。我们定义了“COVID-19 社区健康指数”(C-19 CHI)，并用它来参数化供应链混合整数规划 (MIP)。这项研究的结果帮助我们优先考虑最需要药品的社区。这些信息可用于我们的医疗保健供应链模型，以确保及时向最脆弱的 COVID-19 患者提供药品和用品，从而最大限度地减少 COVID-19 的总体影响。关键词 – COVID-19、供应链建模、医疗保健供应链、社区地图、服务不足的社区、COVID-19 社区健康指数。
2025年国际春季学校关于气候和生物多样性
在过去两个半世纪中，生物及其环境受到西方社会工业化的影响越来越多。在最近的发展中，这些发展已全球化并大大加速。因此，相互关联的毁灭性环境问题现在正在繁殖：生物多样性越来越快，更快，全球变暖正在逐步升级，并在生物圈上造成了未预言的损害，以非常不同和不公正的方式影响世界的不同地区。今年春季学校提议将跨学科的研究人员汇集到对气候与生物多样性危机之间许多不同的含义和相互联系感兴趣的研究人员。这样做，其目的是促进跨学科的对话和反思这些危机的历史发展，其当前状态，未来情景以及解决方案的可能途径。简而言之：鉴于当前的背景，来自自然，社会科学和人文科学的研究人员如何共同解决气候变化和生物多样性丧失的原因和影响，以及他们如何与民间社会互动？这本夏季/春季学校的第二版将集中在上述危机的代表，叙事和想象中，以及我们社会所需要的社会学转变以面对这些挑战：它们在我们的各种学科，不同社会群体以及不同社会和世界之间的各个学科中如何代表？哪些乌托邦和反乌托邦与它们有关，它们如何塑造我们社会对这些危机的反应方式（还是不反应）？气候，生物多样性和社会的转变如何感知，这些感知会随着时间的流逝以及哪些后果的变化？
适用于不受束缚的恒河猴的家庭封闭式行为和无线神经记录装置
摘要 对行为非人类灵长类动物进行电生理学研究通常需要将动物与其社会群体分开，并限制其部分运动，以进行良好控制的实验。当研究目标本身并不要求限制动物的运动时，通常仍需要通过系留数据采集来满足实验需求。同时，最近的技术进步允许在有限尺寸的围栏内以高带宽进行无线神经生理学记录。在这里，我们展示了来自不受约束的恒河猴的单单位分辨率无线神经记录，当时它们在我们定制的独立触摸屏系统 [实验行为仪器 (XBI)] 上在其家庭环境中执行自定进度的结构化视觉运动任务。我们能够成功地表征神经对任务参数的调节，例如在运动规划和执行过程中的视觉空间选择性，这与通过基于设置的神经生理学记录获得的现有结果一致。我们得出结论，当出于科学原因不需要限制运动和/或高度控制、隔离的环境时，笼式无线神经记录是一种可行的选择。我们提出了一种方法，让动物能够以自定节奏的方式使用我们的 XBI 设备，既可以进行全自动训练和认知测试，也可以在熟悉的环境中获取神经数据，与同类保持听觉联系，有时还可以保持视觉联系。
冬季2025年 - 社会工作学院 - 卡尔加里大学
卡尔加里大学（UCALGARY）的社会工作学院（FSW）致力于促进和实现公平，种族正义，多样性，包容和非殖民化。我们确认多样性和独特性是丰富而有价值的，他们可以加强我们的教学，学习，研究，奖学金和社区联系。我们旨在为我们的学生，非学术和学术人员以及社区成员促进一个包容，繁荣和公平的环境。我们立场表明，公平并不意味着对人的治疗相同，而是需要对各种生活经验和环境的措施和适应，以确保在我们工作的各个方面都没有特定社会群体中的一个人处于不利地位，代表性不足或被忽视。我们打算解决由于社会地点相互交叉的联系，特别是对于那些是种族化社区，土著人民，黑人，残疾人，移民群体（包括难民和移民）的人，2SLGBTQ+社区，宗教和那些经历过社会的人或那些经历过社会的人，既有社会，残疾人，包括难民和移民）其教育和就业的文化障碍。我们还认识，荣誉并融入我们的工作各种观点，认识和做的方式，经验和优势。一种反压迫性镜头，尤其是交叉，抗殖民，反种族主义和非殖民化框架，将为我们的工作提供信息。