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算法正义的框架
在本文中，我们通过通过社会福利功能来扩大现有的公平定义来提出一个基于公用事业的算法正义框架。在哲学背景下经常与彼此一起讨论正义与公平，尽管相关，但它们是不同的概念。在计算机科学中，一些公平的概念依赖于前安的解释：在高水平上，如果类似的人在期望方面经历了相似的结果，则算法是公平的。但是，由于这些公平性的定义不会对算法的事前行为施加限制，因此从公平算法中实现的结果可能与该算法的输入不符。我们认为，将约束放在算法的事前行为上是设计算法的必要步骤。我们通过介绍了几个算法的例子，这些算法在算法上是算法公平的，但表现出不公正的行为（对于某些正义概念）。然后，我们提出了一个正式的数学定义，以实现福利的公平性，植根于公认的正义哲学观念。我们的定义利用了社会福利功能，来自福利经济学的工具，这些工具为不同的结果如何影响社会提供了相对衡量。在介绍了此定义后，我们研究了公平与正义观念之间的关系，包括不可能的结果以及创建既公正又公正的算法的框架。
文章基于优化的*算法
摘要：随着智能驾驶技术的快速发展，实现无人车辆的准确路径计划变得越来越重要。但是，在处理复杂且不断变化的道路状况时，路径规划算法面临挑战。在本文中，提出了基于优化的全球编程算法，旨在提高生成路径的准确性和鲁棒性，同时保持了传统A*算法的效率。首先，将惩罚函数和障碍栅格系数集成到搜索成本函数中，以增加搜索路径的适应性和方向性。其次，提出了一种有效的搜索策略来解决轨迹将通过稀疏障碍的问题，同时降低空间复杂性。第三，基于离散平滑优化的冗余节点消除策略有效地减少了控制点和路径的总长度，并大大降低了随后的轨迹优化的难度。最后，基于实际地图栅格化的仿真结果突出了路径计划的高级性能以及基准之间的比较，而拟议的策略则表明了优化的A*算法可显着提高计划中路径的安全性和合理性。值得注意的是，它将遍历节点的数量减少了84％，总转弯角度降低了39％，并在一定程度上缩短了总路径长度。
工作场所算法管理
至少从理论上讲，北欧国家似乎比大多数人都更好地实现这种未来，在这种未来中，技术发展是由劳动和资本以互惠益处为基础的。北欧国家中更长期的劳动组织历史9使传统工作场所的行动解决新兴技术的影响，可能在较短的期限中更可行，并且能够充当更广泛的欧洲经济的示威者。正是由于这个原因，这项欧洲政策研究综合并扩展了一系列，探讨了AM和数字技术对北欧地区传统工人的影响。定性案例研究在芬兰，瑞典和挪威进行，以及在工作场所中AM的理论概述。其他地方，进行了大规模工作调查，并通过更广泛的概述来加强这一工作的发现。11这项政策研究特别借鉴了这项工作的定性部分，吸引了工会相关的工人和工会主义者。表1提供了研究的概述。
公共部门的算法透明度
数据是AI系统的骨干。算法治理的很大一部分是关于通过算法对数据进行透明和可解释的处理，直到最近才成为数据监管机构和公民的黑匣子。数据主权要求公民知道是否以及如何在AI系统中使用其数据。算法的透明度是道德和仅具有足够透明度的数据实践的一个方面。 GPAI数据治理工作组一直在研究工具，以提高透明度，并在公共部门部署AI技术。算法的透明度是道德和仅具有足够透明度的数据实践的一个方面。GPAI数据治理工作组一直在研究工具，以提高透明度，并在公共部门部署AI技术。
算法管理原则
请介绍给David Stark，dcs36@columbia.edu的所有信件。对本文较早草稿的评论，批评和建议，我们感谢克里斯·安德森，乔纳森·巴赫，乔纳森·巴赫，巴勃罗·博克斯科夫斯基，安吉尔·克里斯汀，乔普·科特里森，埃琳娜·柯西森，埃琳娜·埃斯皮西托，吉尔·艾尔，吉尔·艾尔，吉尔·艾尔，gernot liina moe，lina moe pais paim paim paim paim，拉赫曼（Rahman）和史蒂文·瓦拉斯（Steven Vallas）。我们特别感谢詹姆斯·麦克纳利（James McNally）在研究和写作阶段的帮助。我们还从朋友和同事的见解和反馈中受益，我们介绍了这项工作：哥伦比亚大学的代码研讨会；斯坦福大学的工作，技术和组织中心；哥本哈根商学院的组织系；巴黎Sciencespo组织社会学中心；以及智利圣地亚哥的Públicos中心。