XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System考量
电池和储能解决方案的战略知识产权考量
Fish & Richardson PC 的负责人 Daniel Tishman 代表原告和被告在联邦地区法院和国际贸易委员会处理复杂的专利诉讼，涉及广泛的技术，包括锂离子电池、混合动力汽车、半导体和软件。他的专利诉讼经验涵盖案件的所有阶段。该事务所的负责人 Ralph Phillips 是一名经验丰富的出庭律师，熟悉诉讼的所有阶段，曾在美国地区法院和国际贸易委员会的 337 条诉讼中出庭辩护。在执业期间，Phillips 先生处理过涉及多种技术的案件，包括智能手机、锂离子电池、LCD 和等离子显示器、数字电视、计算机硬件和软件、半导体制造、医疗设备和涡轮增压器。该事务所的负责人 Hyun Jin (HJ) In 博士在多个知识产权实践领域拥有丰富的经验。他主要专注于专利审判和上诉委员会的授权后程序，曾出庭超过 60 起诉讼。他还在美国专利商标局积极开展诉讼业务，并处理国际贸易委员会的诉讼。作者的联系方式分别为 tishman@fr.com 、 rphillips@fr.com 和 in@fr.com 。
美国政策的人工智能和数据权利考量 - NSF-PAR
人工智能 (AI) 的诞生可以追溯到 20 世纪 50 年代，最新一波人工智能具有前所未有的“机器学习”能力，包括“深度学习”。随着这些能力的增强，人工智能正在以有益和有害的方式颠覆社会，例如医学和科学进步以及压迫性监视 [1]。这波人工智能的采用速度和潜力是前所未有的，由人工智能驱动的新兴技术所带来的社会技术问题也是如此。人工智能已经无处不在，例如亚马逊的 Alexa，其特点是“大量标记数据构建了我们的个性、习惯、需求和愿望的详细档案” [2]。这些发展引发了人们对数字空间中个人信息保护和数据所有权的担忧，特别是随着人工智能扩展数据处理能力。根据印度 Dataquest 的数据，“全球约 90% 的数据是在过去几年内创建的，但其中只有 1%–3% 得到了分析”[3]。这些新的分析能力增加了人们对数字空间数据保护的担忧，并需要采取缓解措施。人工智能需要大量数据，通常称为“大数据”。企业将通过收集越来越多的数据来构建人工智能数据集，以实现利润最大化。大量收入是从数据中提取的，而企业并没有直接受益
种系基因组编辑的全球监管：伦理考量和国际人权法的应用
* 美国医学会高级研究员、AMA 伦理学杂志法律编辑。宾夕法尼亚大学 MBE；凯斯西储大学法学博士；圣路易斯华盛顿大学文学士。 我非常感谢 Cesare Romano 教授邀请我前往洛杉矶洛约拉法学院参加他们的研讨会“建立人类生殖基因组改造全球监管制度的挑战”。还要特别感谢我的同事 Sean McConnell 提供的有益建议和反馈。1. N AT'LA CADS. OF S CIS., E NG'G , & M ED., H UMAN G ENOME E DITING: S CIENCE, E THICS, AND G OVERNANCE 1（美国国家科学院出版社 2017 年），https://doi.org/10.17226/24623。本报告是对基因组编辑的极好介绍，并对所涉及的技术、关键治理和道德原则进行了精彩的总结。2. Julia Belluz，《CRISPR 婴儿争议是否是基因编辑领域一个可怕的新篇章的开始？》，V OX（2019 年 1 月 22 日，下午 12:40），https://www.vox.com/science-and-health/2018/11/30/18119589/crispr-gene-editing-he-jiankui；Antonio Regalado，《独家：中国科学家正在创造 CRISPR 婴儿》，MIT T ECH. R EV.（2018 年 11 月 25 日），https://www.technologyreview.com/s/612458/exclusive-chinese-scientists-are-creating-crispr-babies/。 3. David Baltimore 等人，《基因组工程和种系基因改造的审慎之路》，348 S CI . 36, 36-37 (2015)（“CRISPR-Cas9 技术以及其他基因组工程方法可用于改变生殖细胞核中的 DNA，从而将信息从一代传递到下一代（即生物体的种系）。”）。
揭盲并为 COVID-19 疫苗试验安慰剂组参与者接种疫苗的伦理考量
辉瑞-BioNTech、Moderna 和强生公司的 COVID-19 疫苗已获得美国食品药品监督管理局 (FDA) 的“紧急使用授权”。其他疫苗，例如 Sputnik V 和阿斯利康疫苗，在公布了有希望的有效性结果后，已开始在世界其他国家分发。随后可能还会有多种候选疫苗推出，仍需进行安全性和有效性测试。由于疫苗是分层次分发给公众的，因此关于过去或即将进行的试验的安慰剂组接种问题存在讨论和分歧 ( 1 )。有人认为，只有试验之外原本可以接种疫苗的试验参与者（安慰剂组）[即高危参与者或医护人员 (HCW)] 才应该揭盲并接种疫苗，而所有其他参与者应保持盲法 ( 2 , 3 )。我们认为，一旦证明有效，疫苗制造商和研究人员就有道德义务根据医学伦理的四项原则，揭开 COVID-19 疫苗试验安慰剂组的盲法，并向他们提供疫苗。
海军陆战队的人工智能考量
CNA 的自主和人工智能中心支持美国将自主、人工智能和相关技术有效纳入军事能力的目标。纵观历史，将技术进步应用于作战的能力已经导致战争方式和作战工具发生根本性变化。自主和人工智能代表了战争中的革命性技术，为美国提供了对抗和遏制新兴威胁、应对安全挑战和推进美国国家利益的机会。但这种机会绝非板上钉钉，因为自主也为近乎匹敌的竞争对手提供了潜在的不对称优势，其中一些竞争对手一直在积极追求这些能力。同样，私营部门和商业研发部门的快速创新远远超过美国军方，这也给美国带来了新的挑战，美国需要在这种迅速变化的环境中迅速识别和整合尖端技术发展。
金融领域的人工智能：法律、监管和治理考量
• 数据安全 • 客户界面 • 运营和风险管理 • 金融和投资：交易、投资、借贷 • 支付和基础设施 • 合规和监管：RegTech – 反洗钱/市场诚信
人工智能和自动驾驶：关键的道德考量
什么是自动驾驶汽车？它们如何使用人工智能？自动驾驶汽车的目标是在没有人类驾驶员干预的情况下以目标为导向的方式行驶。在这种情况下，由智能软件控制的传感器和执行器执行驾驶任务。根据 SAE（SAE International，2018 年），自动驾驶汽车分为五个级别。在 2 级之前，人类驾驶员仍处于控制状态，而从 3 级开始，整个驾驶任务将移交给软件。然而，在 3 级，人类驾驶员必须在预定义的时间范围内（例如 10 秒）准备好从系统接管驾驶任务。在 4 级，在一系列条件下（例如好天气），这不再是必要的。相比之下，在 5 级，软件可以在所有条件下驾驶。虽然目前量产车辆已经具备 2 级自动驾驶，但全球开发人员正在努力实现 3 级和 4 级自动驾驶。目前，所有主要汽车制造商（例如大众或丰田）、软件公司（例如谷歌的子公司 Waymo 或苹果）和初创公司（例如 Zoox）都在参与 3 级和 4 级系统的技术竞争。最近，Waymo 因其在 4 级方面的发展而备受关注，因为它放弃了凤凰城的自动驾驶出租车中的安全驾驶员（Waymo，2020 年）。他们的车辆现在仅受到远程监控。
美国强制儿童和成人接种新冠疫苗的考量因素
† Dorit R. Reiss 是加州大学黑斯廷斯法学院 James Edgar Hervey 诉讼教授 ‡ Arthur L. Caplan 是博士。纽约大学格罗斯曼医学院医学伦理学系创始人兼 William F. and Virginia Connolly Mitty 教授 1 美国病例：美国疾病控制与预防中心，《2019 年冠状病毒病 (COVID-19)：美国病例》，https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/cases-updates/cases-in-us.html（2020 年 3 月 30 日访问）。搜索响应：AndreC.Kalil，《治疗 COVID-19——大流行期间的标签外药物使用、同情使用和随机临床试验》，JAMA，（2020），DOI：10.1001/jama.2020.4742。 2 Damian Garde，《正在研发的冠状病毒药物和疫苗最新指南》，StatNews，https://www.statnews.com/2020/03/19/an-updated-guide-to-the-coronavirus-drugs-and-vaccines-in- development/（2020 年 3 月 19 日访问）；Jaimy Lee，《这 16 家公司正在研发冠状病毒治疗药物或疫苗——现状如下》，MarketWatch，https://www.marketwatch.com/story/these-nine-companies-are-working-on-coronavirus-treatments-or-vaccines-heres-where-things-sta nd-2020-03-06（2020 年 3 月 30 日访问）。
如何引用本文 Reiss, MJ (2021)《人工智能在教育中的应用：实用性和伦理考量》。《伦敦教育评论》，19 (1)，5，1-14。https://doi.org/10.14324/LRE.19.1.05
关于人工智能 (AI) 的潜力，人们有着各种各样的观点，从过度热情地宣称它即将改变我们的生活，到危言耸听地预测它将如何造成从大规模失业到毁灭我们所知生活的一切。在本文中，我将探讨人工智能在教育中的实用性以及它引发的道德问题。我的主要结论是，在近期到中期，人工智能有可能丰富学生的学习，补充（人类）教师的工作，但又不会取代他们。此外，人工智能应该越来越多地打破“学校与家庭”等传统的学习鸿沟。人工智能为教育的个性化提供了希望，但也伴随着学习变得不那么社会化的风险。我们可以从以前在学校引入新技术的经验中学到很多东西，以帮助最大限度地提高人工智能帮助学生成长和学习强大知识的可能性。展望未来，人工智能有可能改变教育，这种好处可能首先出现在有特殊教育需求的学生身上。这是值得欢迎的。
