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推荐引用 推荐引用 McGraw, David K. (2024) “人工智能 (AI) 系统设计中的道德责任”，《国际责任期刊》：第 7 卷：第 1 期，第 4 篇文章。DOI：https://doi.org/10.62365/2576-0955.1114 可从以下网址获取：https://commons.lib.jmu.edu/ijr/vol7/iss1/4
人工智能 (AI) 系统设计中的道德责任 David K. McGraw 1 摘要 本文旨在概述人工智能 (AI) 系统设计者的责任所涉及的道德问题。首先，作者深入探讨了这一责任的哲学基础，研究了各种伦理理论，以了解个人对他人和社会的道德义务。作者认为，技术设计者有责任考虑其创作的更广泛社会影响。随后，作者仔细研究了人工智能系统与传统技术相比是否具有独特的道德问题这一基本问题，指出了复杂性、不透明性、自主性、不可预测性、不确定性以及重大社会影响的可能性等因素，并认为人工智能算法的独特特征可能会产生新的道德责任类别。最后，本文提出了一个框架和策略，用于对人工智能设计师的责任进行伦理考虑。关键词：人工智能（AI）伦理、负责任的人工智能设计、人工智能伦理框架、技术哲学 简介 近年来，人工智能（AI）引起了公众的关注，人们对这项快速发展的技术的变革潜力既感到兴奋又感到担忧。随着人工智能系统变得越来越复杂并融入我们的日常生活，人们越来越认识到，这些技术的开发和部署引发了深刻的伦理问题。突然之间，“人工智能伦理”话题成为一个热门话题，引起了政策制定者、行业领袖、学术研究人员和普通公众的关注。这种广泛关注的背后是人们对人工智能变得越来越普及可能产生的社会影响和意想不到的后果的共同担忧。那些创造、实施和使用这些强大且具有潜在破坏性的技术工具的人的道德义务是什么？这是围绕人工智能的人类伦理的新兴讨论的核心问题。在《国际责任期刊》（IJR）的创刊号上，创始主编 Terry Beitzel 解释说，“责任”一词可以涵盖从道德到法律概念的一系列含义。这次讨论的核心是道德的基本问题。然而，Beitzel 总结说，IJR 的重点大致是“由‘谁或什么负责为谁做什么以及为什么？’ (2017, p. 4) 这个问题定义和激发的各种复杂问题”。本文就该问题展开研究，但缩小了这一更广泛范围，以探讨与人工智能 (AI) 系统相关的具体道德责任。Rachels 将“最低限度的道德概念”定义为“至少，努力用理性指导一个人的行为——即
引用这篇文章为：KeleşHo，Omurtag A.视频游戏体验会影响腹腔镜手术中的性能，认知负荷和大脑活动
腹腔镜手术为患者带来了可观的好处，包括小切口，快速康复，住院短暂和减轻术后疼痛。这些转化为患者的安全性提高和对医疗保健系统的重大经济利益。但是，腹腔镜手术很困难，并且对外科医生的感知和认知能力施加了更多要求。腹腔镜外科医生以间接的，狭窄的视觉访问和最小的触觉反馈来运作。这样的条件需要以不同的学习曲线和新的培训方法的新技能。对于居民来说，在具有记录的标准的安全培训环境中获得专业知识至关重要。不仅表征观察到的表现，而且表征受训者的认知努力以及生理和大脑活动概况，其最终目的是设计更好的培训和评估方法（1-3）。直接观察可能表明学员的性能足够，但它可能无法预测培训环境以外的技能或实际表现的长期保留，而表现的受训者在随后的现实世界中的表现可能会有所不同。
推荐引用 推荐引用 UYGUN İ L İ KHAN, SEV İ L; ÖZER, MAHMUT; TANBERKAN, HANDE; 和 BOZKURT, VEYSEL (2024) “如何减轻在医学中部署人工智能的风险？”，土耳其医学科学杂志：第 54 卷：第 3 期，第 2 篇文章。https://doi.org/10.55730/1300-0144.5814 可在以下网址获取：https://journals.tubitak.gov.tr/medical/vol54/iss3/2
摘要：本研究旨在研究人工智能 (AI) 在医学领域的应用风险，并提出政策建议以降低这些风险并优化 AI 技术的优势。AI 是一项多方面的技术。如果得到有效利用，它有能力在健康领域以及其他几个领域对人类的未来产生重大影响。然而，这项技术的迅速传播也引发了重大的伦理、法律和社会问题。本研究通过回顾当前的科学工作并探索减轻这些风险的策略来研究 AI 在医学领域的整合的潜在危险。AI 系统数据集中的偏差可能导致医疗保健的不公平。基于人口统计群体狭隘代表的教育数据可能会导致 AI 系统对不属于该群体的人产生有偏见的结果。此外，人工智能系统中的可解释性和问责制概念可能会给医疗专业人员理解和评估人工智能生成的诊断或治疗建议带来挑战。这可能会危及患者安全并导致选择不适当的治疗方法。随着人工智能系统的普及，确保个人健康信息的安全将至关重要。因此，改进人工智能系统的患者隐私和安全协议势在必行。该报告提出了减少医疗领域越来越多地使用人工智能系统所带来的风险的建议。这些包括提高人工智能素养、实施参与式社会在环管理战略以及创建持续的教育和审计系统。将道德原则和文化价值观融入人工智能系统的设计中有助于减少医疗保健差距并改善患者护理。实施这些建议将确保人工智能系统在医学领域的高效和公平使用，提高医疗服务质量，并确保患者安全。
引用本文为：Gultekin O，Haspolat N，Cicek B，Havyarimana D，Akici A，Aydin V.基于调查/问卷调查的药物效率的系统审查 二肽基肽酶4抑制剂和... 的关联 肿瘤坏死因子-Alpha抑制剂：它们可以在中枢神经系统中诱导特发性炎症性脱髓鞘疾病吗？ 医学生物化学 老年腹腔镜胆囊切除术的结局 注意力缺陷多动障碍中特定学习障碍的合并症 请引用这篇文章为：Pratiwi RA，Avidhianita D，Margono A，Julianto I，Nyoman Putri Artiningsih DA，MegantoroA。 癌症检测和诊断的技术进步 Periferik SinirHasarıSonrasıNöroplastisite，NörogenezVeNörodaptasyonSüreçleri 回顾腺苷脱氨酶2 的缺乏症
调查和问卷的使用经常在学术研究以及诸如健康和教育等领域的各种实践应用中受到影响。众所周知，dus也从这些方法中受益匪浅[6]。当今电子数据库的广泛采用，对从开处方到DUS使用药物使用的数据的评估变得更加功能和全面。此外，提供有关药物利用率的现实世界数据，再加上信息技术的开发，使调查方法更加有价值，从而实现了大规模的调查[3，7]。然而，在Turkiye研究DU的文章稀缺似乎并没有提供有关基于调查或问卷调查的DU的评论，仅关注药物利用的特定方面[3,8,9]。在这项研究中，我们旨在描述在Turkiye进行的基于调查/问卷调查的DU。
如何引用这篇文章：Jetya Banothu，Sangeeta Nakhate（2024）基于数字转换器的高速GNRFET模拟设计。图书馆进度Inte
这项工作介绍了利用石墨烯纳米色带效果晶体管（GNRFET）的两，三位和四位模数转换器（ADC）的设计和仿真。该设计中使用的GNRFET设备的通道长度为16 nm，并以0.7 V的电源电压操作。高级设计系统（ADS）用作仿真平台。为了实现紧凑而有效的设计，实施了当前的镜像拓扑来偏置。根据功耗评估了每种ADC配置。在0.7 V电源电压内，设计表现出全范围线性输入特征。这些结果表明，这种ADC设计特别适合在高速纳米电机力学系统（NEM），内存单元和高级计算体系结构中应用。标准晶体管逻辑（STI）的延迟平均降低百分比分别为12％，ADC设计的平均百分比分别为32％。此外，功率优化的三元逻辑电路往往更快地运行。
如何引用这篇文章Mhammed A.，Zghair A.，Essa A.，Jawad A.，Abed M.，Batool M.，Jasim L.等速和热力学分析Azur C Dye AD
水污染是当今社会的关键挑战之一。染料是抗性降解的致癌污染物，从水中清除它们的吸附性需要一些吸附剂，具有较高的吸附效率。当前的研究重点是将硫糖染料的吸附去除到氧化石墨烯 - 羧甲基纤维素 - 丙烯酰胺（go/p（cmc-co-am））纳米复合材料通过自由基共聚过程合成的纳米复合材料。批处理吸附研究是为了苦苦理解染料浓度和温度对吸附效率的影响。浓度研究和温度的数据应用于不同的等温模型和热力学研究。结果表明，Freundlich等温模型最适合吸附数据（R²= 0.9219），突出了异质吸附。此外，高温会导致降低吸附能力，从而揭示了吸附过程的放热性质。热力学上，该过程本质上是自发的和放热的，在温度范围内熵的降低。总体而言，结果显示了GO/P（CMC-CO-AM）纳米复合材料对从水吸附的Azure C染料的有效性。
如何引用这篇文章：Irshadullah Asim Mohammed，n。 Madhumithaa（2024）改变决策 - AI和机器学习对Stra
ABSTRAC人工智能（AI）和机器学习（ML）的出现已经显着改变了业务运营中的战略决策过程。本文探讨了这些技术对优化运营效率，提高决策准确性和促进创新的深远影响。AI和ML使组织能够处理大量数据，得出可行的见解，并以无与伦比的精度预测趋势。这些功能通过提供具有适应性和响应动态市场需求的数据驱动策略来重新定义传统业务模型。本文在战略运营中深入研究AI和ML的各种应用，包括预测分析，自动化过程和智能决策支持系统。关键的进步，例如自然语言处理，深度学习和强化学习，有助于提炼决策框架，确保可扩展性和减轻人类偏见。通过整合AI和ML，企业可以在迅速发展的全球经济中实现增强的敏捷性，改善客户体验以及竞争优势。此外，本文批判性地研究了与采用AI和ML相关的挑战，例如数据隐私问题，算法偏见以及自主决策系统的道德含义。它还强调了培养持续学习和协作文化以有效利用这些技术的重要性。这项研究强调了对强大的治理框架和监管标准的需求，以应对AI和ML带来的道德和运营风险。通过综合最近的研究和行业实践的见解，本文对AI和ML如何塑造战略业务运营的未来，为可持续和知情的决策实践铺平了道路。关键字：人工智能，机器学习，战略决策，业务运营，预测分析，智能系统，运营效率，数据驱动的策略，算法偏见，道德含义，创新，数字化转型。在数字化转型，人工智能（AI）和机器学习（ML）时代的引言已成为创新的关键驱动力，重塑了战略业务运营的景观。各行业的组织正在利用这些高级技术来增强决策过程，优化资源分配并在日益复杂的全球市场中获得竞争优势。通过分析大量数据集，AI和ML使企业能够发现可行的见解，预测趋势并以前所未有的准确性和速度做出明智的决策。战略业务运营包括广泛的活动，包括供应链管理，客户关系管理，财务计划和营销策略。管理这些操作的传统方法通常依赖手动流程和静态模型，从而限制了它们适应业务环境快速变化的能力。AI和ML通过提供动态，数据驱动的解决方案来应对这些挑战，从而使组织能够积极回应市场波动，客户偏好和新兴风险。
推荐引用 推荐引用 Cruz, Jonas Preposi；Sembekova, Anara；Omirzakova, Dinara；Bolla, Srinivasa Rao；和 Balay-odao, Ejercito Mangawa (2024) “医学和健康科学学生对医学人工智能的态度和准备程度”，《健康职业教育》：第 10 卷：第 3 期，第 15 篇文章。DOI：10.55890/2452-3011.1296 可从以下网址获取：https://hpe.researchcommons.org/journal/vol10/iss3/15
目的：本研究评估了医学和健康科学专业学生对人工智能的总体态度和医学人工智能准备情况，并研究了影响学生医学人工智能准备情况的因素。方法：对医学和健康科学专业学生进行了描述性横断面定量在线调查。我们使用“人工智能总体态度量表”（GAAIS）来评估学生的人工智能态度，并使用“医学生医学人工智能准备量表”（MAIRS-MS）来衡量学生对医学人工智能的准备情况。结果：几乎所有学生都没有接受过/参加过医学院（95.3%）或医学院以外（85.0%）的任何人工智能教育经历，他们中的大多数人从媒体（74.8%）获得有关人工智能的信息。学生们报告说他们对人工智能及其在医疗保健中的应用了解甚少。学生对人工智能表现出消极到中立的总体态度，对医学人工智能的总体准备程度较差。对医疗保健中人工智能应用的了解和对人工智能的普遍积极态度与学生对医学人工智能的准备程度提高有关。结论：研究结果可以为教育政策制定者和医学与健康科学教授提供有关在医学院创建、引入和整合涉及人工智能的新课程内容的信息。在医学和健康科学课程中加入医学人工智能内容将提高学生的准备程度，并提高其在更高级患者护理中的应用。
推荐引用 推荐引用 Lorek, Laura A. (2024) “AI 法律创新：聊天-GPT 和生成式 AI 在法律行业的优势和缺点”，俄亥俄北方大学法律评论：第 50 卷：第 3 期，第 4 篇文章。可访问以下网址：https://digitalcommons.onu.edu/onu_law_review/vol50/iss3/4
“法律和技术共同产生了一种我们从未见过的创造力监管，”——劳伦斯·莱西格。1 这无疑是关于席卷法律行业的最新技术浪潮的真实陈述。过去几年来，一场海啸袭来：这场颠覆性的风暴被称为生成式或对话式人工智能（“AI”），ChatGPT 应用程序于 2022 年 11 月 30 日推出。ChatGPT 和其他大型语言模型正在颠覆全球的律师事务所和工作场所。2 Damien A. Riehl 说，这项技术正在导致律师执业方式的根本变化。Riehl 是一名律师，也是 vLex 的副总裁，该公司为法律行业创建了大型语言模型（“LLM”）Vincent。3 “有了 Vincent，如果有人问一个法律问题，应用程序可以在几分钟内起草一份备忘录来回答这个法律问题，”Riehl 说。4 vLex 组织总部位于西班牙巴塞罗那，因此该技术适用于多个不同的司法管辖区。5 在讨论法学硕士时，Vincent Riehl 表示，“人类可能需要十多个小时才能完成的事情，我们可以在两分钟内完成。” 6 它使律师更有效率：
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根据WHO建立的全球抗菌耐药行动计划，目的是获得比传统抗生素更有效的更好治疗剂，我们评估了两种含有磷酸盐的合成有机化合物的抗菌活性，即（（（（（（氰基甲基）（乙氧基）磷酸））氧）锌（II）氯化物（化合物I）和（Z）和（Z） - （1-（1-（3-（3-（二氯磷）-3-甲基-4-4-氧气）-2-甲基-4-氧乙烯 - 2-2-2-2-2-2-乙基）乙基）乙基二氯酸磷酸二氯化物（复合II），包括十字级传播剂，涉及杂种。 Acinetobacter baumannii, Escherichia coli, Klebsiella pneumoniae and Pseudomonas aeruginisa ), three Gram-positive bacteria ( Bacillus mesentericus, Bacillus subtilis and Staphylococcus aureus ) and three yeasts ( Candida albicans, Candida guilliermondii and Candida tropicalis ).琼脂井扩散方法被应用于抑制的估计区域，并使用化合物的双稀释方法来确定两种测试化合物的最小抑制浓度（MIC）。获得的结果表明，化合物对化合物I的抑制区域具有出色的抗菌潜力，对于革兰氏阴性和革兰氏阳性细菌，化合物I的抑制区域范围从34.2 mm至39.3 mm，从35.5 mm到41.2 mm。化合物I的抗真菌活性抑制区域的抑制区域从26.3 mm至28.0 mm不等，对于念珠菌物种，化合物II的抑制区域从30.3 mm到31.0 mm。MIC值表明，与革兰氏阴性菌和革兰氏阳性细菌相比，念珠菌属对两种测试化合物非常敏感。疾病是全球死亡的主要原因之一（WHO，2017年），每年大约有70万人因耐药感染而死亡（Francesca等，2015）。受抗菌抗性病原体感染的人会受到免疫系统的损害，并且可能在短时间内和短时间内发生死亡（Michele等，2015）。除了这些令人震惊的健康后果，耐药性具有重大的经济影响（WHO，2017年）。的确，抗菌抵抗造成的经济负担将在2050年达到1亿美元（Michele等，2015； O'Neill，2016）。如果没有采取任何措施来控制这一全球公共卫生祸害（Renzo and Maurizio，2020;