○ 人类的主导和监督:人工智能系统应该赋予人类权力 ○ 技术稳健性和安全性:人工智能系统需要具有弹性和安全性 ○ 隐私和数据治理:必须确保数据治理机制 ○ 透明度:数据、系统和人工智能商业模式应该透明 ○ 多样性、非歧视和公平性:人工智能系统应该对所有人都开放 ○ 社会和环境福祉:人工智能系统应该造福全人类 ○ 问责制:确保对人工智能系统及其结果的责任和问责
7月 *的Irina *,‡,,赫尔曼(Herman),丹尼尔·卡森伯(DanielKasenber§ Wei-Jen KO 3,Andrera Huber 1,Bretht Wastshire 1,Gall Elidan,Rabin 2,Roni Robinin 2,Robiviit Engelberg 2,Lydan Hackmon 2,Ravil 2,Rachel棕色1,绿色Chiir§,1,Grand Studina Grand We-Xin Dog 3,Marchal 1,Racsite Van Deman 4,儿童区,Abbhipolo 3,Striopolous 3,Annihe Hale 5,Wais Matatas 2,Ben Gomes 3特征1
摘要 — 为了在这个日益脆弱的世界中保护共同的文化遗产、个人自由和法治,民主国家必须能够在必要时“以机器速度”保卫自己。因此,人工智能在国防中的使用包括负责任的武器交战以及后勤、预测性维护、情报、监视或侦察等军事用例。这就提出了一个永恒的问题:如何根据公认的事实做出正确的决定?为了找到答案,负责任的可控性需要转化为系统工程的三个任务:(1)以人类在心理和情感上能够掌握每种情况的方式设计人工智能自动化。(2)确定技术设计原则,以促进人工智能在国防中的负责任使用。(3) 保证人类决策者始终拥有充分的信息、决策和行动选择优势。这里为防空提出的道德人工智能演示器 (E-AID) 正在铺平道路,让士兵尽可能真实地体验人工智能在瞄准周期中的使用以及相关的压力方面。
重要的是,符合负责任的人工智能 (RAI) 最佳实践并具有积极社会环境影响的人工智能系统应得到支持,以发展并惠及可能从中受益的潜在用户和社区。然而,新兴的人工智能项目在实际实施 RAI 原则以及扩展方面遇到了挑战。RAI 的主要挑战包括减轻偏见和歧视、确保代表性和情境适当性、流程和结果的透明度和可解释性、维护人权以及确保人工智能不会重现或加剧不平等。RAI 的框架已经激增,但往往停留在高水平,没有在各种用途和情境中实施的技术指南。同时,扩展过程本身可能会给实现或保持 RAI 遵守带来障碍和复杂性。
化学催化剂在许多行业中都起着重要作用,量子计算机可以帮助识别使关键过程更安全,更高效的催化剂,并使人们和环境受益。例如,氨是世界上最常见的工业化学物质之一,用作农业肥料以及化学制造和药品。没有氨,我们将无法维持世界当前的人口。但是,氨产生需要令人难以置信的高温和压力,并且仅贡献了全球温室气体排放的2-3%。更有效地模拟用于产生氨的化学反应可以帮助确定使氨制造过程更有效和降低排放的方法。
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1 澳大利亚道德框架 2019 https://www.industry.gov.au/publications/australias-artificial-intelligence-ethics-framework/australias-ai-ethics-principles
4参见ILO公约号29强迫劳动和ILO公约号105在废除强迫劳动时,“强迫劳动”是指任何形式的契约奴役,包括纪律或控制方法,例如保留雇员的身份证明,护照,工作许可证或存款作为就业条件。5参见ILO公约号182在最糟糕的童工形式上(1999年)。如果供应商雇用了年轻工人,则此类就业不应使他们面临可能损害身体,精神或情感发展的不必要的身体风险。6参见OECD打击国际商业交易中外国公职官员贿赂公约(1997年);和《联合国反腐败公约》(2004年)。7 Trafigura承诺根据《提取行业透明度倡议》(EITI)规定的原则披露此类付款。鼓励供应商这样做。
Barishal C DNA DNA SAVAR C 187 PM2.5不健康的Mymensingh C 185 PM2.5不健康的Rangpur C 280 PM2.5非常不健康的Cumilla C 216 PM2.5非常不健康的Narshindi C 195 PM2.5 PM2.5 PM2.5 Bogura