得益于美国国家标准与技术研究所 (NIST)、美国教育部、经济合作与发展组织 (OECD)、欧盟委员会和联合国教育、科学及文化组织 (UNESCO) 等组织的努力,人们对负责任地使用人工智能的含义已经达成了普遍共识。美国心理学会 (APA)、美国教育研究协会 (AERA)、美国国家教育测量委员会 (NCME) 和国际测试委员会 (ITC) 制定的联合标准也为教育测量的道德方法提供了重要指导。
在本文中,我们将探讨以下问题:负责任的 AI 的成功指标是什么?我们的主要目标是为商业读者提供指导,以便他们能够利用这些指标(大型企业以及中小型企业 (SMB)),同时告知政策制定者这些指标将为公民和买家带来的问题。我们建议组织在设计之初以及整个 AIS 生命周期中定义负责任的含义,并对扩展的关键绩效指标 (KPI) 负责。虽然常见的业务绩效指标主要关注财务指标,但如果组织在规划中没有优先考虑人类福祉或生态可持续性问题,则可能会造成意外伤害。2
算法系统通常基于人工智能 (AI) 2,越来越多地被政府和公司用来做出或推荐对个人、组织和社会具有深远影响的决策。就业、信贷、教育机会、医疗保健甚至刑事司法方面的许多决策都是由机器做出的,通常未经人类进一步实质性审查。虽然算法系统有望使社会更加公平、包容和高效,但这些结果并不会自动从自动化中产生。与人类做出的决策一样,机器做出的决策也可能无法尊重个人的权利,并导致有害的歧视和其他负面影响。因此,算法系统必须完全遵守既定的法律、道德和科学规范,并且其使用风险必须与正在解决的具体问题成正比。
人类历史上首次有可能创建能够执行复杂任务的自主系统,而此前这些任务被认为是自然智能的唯一领域。即处理大量信息、进行计算和预测、学习和适应不断变化的情况以及识别和分类物体。由于这些任务的非物质性质,以及它们与人类智能的相似性,我们将这些广泛的系统统称为人工智能。人工智能是科学技术进步的一部分,可以通过改善生活条件和健康、促进公正、创造财富、增强公共安全以及减少人类活动对环境和气候的影响来产生巨大的社会效益。智能机器不仅仅能比人类更好地进行计算。此外,我们能够与生物互动、交流并关心生物。
目前对化石燃料的依赖是菲律宾温室气体排放的主要因素,其中一半以上的温室气体排放来自能源部门。11 在菲律宾,煤炭发电占电力结构主导地位,贡献了 50% 以上的发电量(见图 1)。虽然预计到 2040 年其份额将下降到 24%,但目前预计天然气将作为“过渡燃料”发挥越来越大的作用,并占电力结构的 26%。然而,该国一半以上的发电量依赖进口燃料。12 作为能源净进口国,菲律宾淘汰化石燃料的动力比其邻国更大,后者是碳密集型能源的生产国和净出口国。菲律宾加快向可再生能源转型的必要性在 COVID-19 疫情和俄乌战争期间变得尤为明显。这两件事都凸显了可再生能源作为一种不易受物流中断影响的本土资源的价值。因此,菲律宾对可再生能源的重视很大程度上是出于加强能源安全的愿望——尤其是在石油成本不断上涨的情况下。13
重要的是,这些考虑因素不是技术领导者可以独自解决的。以人为本的人工智能需要在整个考虑过程中倾听关键利益相关者的意见,包括领导层、员工和受助者,他们可能会受到人工智能采用的影响或看到其使用的新潜力。此外,人工智能的使用是一个迭代过程,通常从一个试点项目开始,该项目包括开放的反馈循环、适应和扩展使用,只有当应用程序为组织及其人员提供真正的价值时才会开始。在该过程的多个点上,可以利用负责任的慈善人工智能采用框架来确保您在不断发展的路线图中纳入重要考虑因素。探索和采用人工智能不是一个线性过程,也不是一个孤立的过程。
人工智能将对整个医疗系统产生深远影响,改变医疗保健、公共卫生和研究。负责任的人工智能可以加速努力,使医疗系统更具弹性、可持续性、公平性和以人为本。本文概述了人工智能在医疗领域的背景和现状,以及对机遇、风险和成功障碍的看法。本文提出了几个可供政策制定者探索的领域,以推进负责任的人工智能在医疗领域的未来,这种人工智能能够适应变化、尊重个人、倡导公平,并为所有人实现更好的健康结果。有待探索的领域涉及信任、能力建设、评估和协作。这认识到,释放人工智能价值所需的主要力量是以人为本的,而不是技术。经合组织愿意支持合作学习和集体行动,以推动负责任的人工智能在卫生领域的应用。
技术负责任使用协议 道林天主教高中使用技术的主要目的是加强和支持学校的教育计划。技术的使用方式应与学校的教育目标和使命一致。技术的使用应支持学生成为以基督为中心的终身领袖®。学校技术的使用仅限于学术和行政目的,并且必须与学校的教育目标和使命一致。在使用技术时,学生应以天主教基督教价值观为榜样,并在遵守本政策和所有相关行政规则和准则的同时做出良好判断。道林天主教高中使用技术旨在加强而不是扰乱或削弱所有学生的学习体验。政策执行:信息技术部、级长、教职员工和管理人员将共同努力执行技术负责任使用协议。违反本协议的行为应报告给学生生活服务部,并将通过该部门执行。如果情况需要,将联系法律当局。
基于稳健的评估、验证和确认构建安全的人工智能系统。1. 微软将在发布之前以及持续使用红队测试和系统测量技术对其人工智能系统进行测试。对于高风险系统,微软承诺在部署前由独立于构建这些系统的产品团队的合格专家进行红队测试,并在适当的情况下与主要利益相关者分享该测试的摘要。2. 微软将与其他领先的人工智能开发人员一起参加一个专题论坛,以制定新出现的安全问题的评估标准,并将为生态系统功能的开发做出贡献,以增强人工智能系统的安全性、保障性和透明度。3. 微软将部署新的最先进的出处工具,帮助公众识别人工智能生成的视听内容并了解其出处。 4. 微软将实施 NIST AI 风险管理框架,并向客户证明其符合该框架。5. 微软将为其高风险模型和应用程序实施强大的可靠性和安全性实践,确保采用分层的安全设计方法,以便模型和应用程序保持安全、可靠并在人为控制范围内。
最近的过去。传统上,在“技术”的长期学徒期结束时,学生将获得一个开放的领域,以新颖的方式组合和组合技术。现在,在人工智能出现后,学生就具备了这种能力,配备了能够应用标准技术的无限代理人员。但在我们重视人类复杂思维的教育背景下,技术不仅仅是其各部分的总和。为了证明一个新的数学事实或提出一个复杂的论点,每个单独的步骤都是微不足道的。但要能够看到路径,看到需要应用的基本技术的顺序,需要很高的技能。应用基本技术的自由度是有限的,但通过按顺序招募技术所呈现的组合可能性几乎是无限的。在教育方面,我们仍然需要让学生经历一系列越来越具有挑战性的问题,训练他们巧妙地将基本部分组装成超越它们的结构的艺术。我们需要向学生展示目标,但目标如何实现并不明显。保护数据隐私
