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World File Search System负责任的
负责任的投资声明
以可持续性为重点的目标：这种方法强调可持续的管理实践，通常会改善ESG概况，同时利用公司自适应Alpha生成策略的好处。洛杉矶资本考虑并采取对可持续性成果采取的行动，这可能是由于投资行动对PEO PLE或PLA网络的积极或负面影响所带来的，以系统的方式与客户的Invesme nt Process an and dy Incection相关。可以设计公司的定量流程和客户指示的投资目标，以告知投资组合的建设流程，以增加积极的可持续性结果和/或通过投资绿色收入以及某些联合国可持续发展目标的管理来增加负面可持续性结果。该公司的方法涵盖了对影响和气候机会的专有建模，作为确定气候解决方案和再生公司的其他工具，该公司认为该公司认为具有积极的可持续性结果。这些工具还包含各种可持续性框架和数据，除了利用自然语言处理和机器学习技术来捕获可持续性结果。公司可以利用国际认可的框架来衡量向可持续性成果的进步。这些可能包括但不限于联合国可持续发展目标，欧盟分类法和联合国商业和人权指导原则（UNGPS）。通过其模型中的因素集成了投资组合中的ESG标准，该公司还为Cl Ients提供了定制的ESG Soluti Ons，以寻求更具限制性的投资者。该公司的报告功能支持有关可持续性成果的报告，既与不利影响和积极影响有关，包括与联合国可持续发展目标或公司的专有影响主题保持一致。net零：净零解决方案采用多方面的气候方法，并与客户合作，该公司定制了零净解决方案，认为脱碳合同，需要增加对气候解决方案的分配才能获得净零元素，以实现净零和使竞争组合以1.5°C的温度升高，每次均提高了PARIS一致性。
负责任的人工智能背景介绍
这就是我们发起这项倡议以制定人道主义行动中负责任的人工智能方法的原因。让我强调指导这项工作的三个关键原则：首先，我们致力于比例性和实用性。我们的目标不是创建一个过于复杂而束之高阁的框架。相反，我们希望制定一种人道主义行为者可以实施的方法——这种方法可以增强而不是阻碍他们有效提供援助的能力。但也要注意，有些工具可能会改变生活，我们应该相信它们不会造成伤害。其次，我们认识到我们不应该重新发明轮子。负责任的人工智能的重要工作已经在各个领域开展——从医疗保健到公共部门。我们希望在这些现有基础上再接再厉，调整和应用相关方法以适应人道主义环境。这不仅可以确保成本效益，还可以让我们从行之有效的实践和经验教训中受益。第三，也许最重要的是，这个框架必须合作开发。我们需要整个人道主义生态系统的见解——从大型国际组织到当地非政府组织，从技术提供商到受影响社区本身。只有通过这种广泛的视角，我们才能制定真正相关且有效的指导。征集提案列出了这项工作可能采取的步骤。它们旨在说明问题，毫无疑问，你们所有人都会对我们如何开展这项工作有自己的看法。
工程负责任的人工智能系统*
人工智能 (AI) 在我们生活的许多领域发挥着越来越重要的作用。我们的负责任人工智能系统工程硕士学位课程响应了这一趋势，专注于开发尊重道德准则、透明度和环境可持续性的先进人工智能系统。在计算机科学、可持续性和道德的交叉领域获得最先进的专业知识！
负责任的人工智能到底是什么？
为数百万用户训练和运行 ChatGPT 所需的计算机器可能会对环境产生重大的负面影响。另一个负面影响的例子涉及需要从地下挖出的关键矿物，以建造运行人工智能所需的数据中心和移动电话。第三个例子是使用非洲的低薪工人来训练 ChatGPT，他们被要求标记包含暴力、性别歧视和种族主义言论的文本，以便 ChatGPT 避免生成此类文本。4 更广泛的社会风险是最难管理的风险。它们往往是隐藏的，没有人谈论。系统思维是帮助理解和管理这些隐藏风险的一种方法。另一种方法是与技术学科以外的专家合作，比如律师、社会科学家和人类学家。这些专家通常会带来不同的视角，可以提出一些否则可能会被忽视的难题。尽管很难（甚至不可能）防范所有负面的意外后果，但真正负责任的人工智能开发和部署方法将涉及严格尝试，不仅要了解人工智能系统的风险，还要了解该人工智能系统在更广泛的环境和社会背景下的使用方式所产生的风险。
人工智能中负责任的数据共享
目前，对信任、安全性和对可用数据使用缺乏控制的担忧阻碍了大规模数据共享 [2]。所有这些都减缓了新人工智能应用的开发和推出，尽管当大量和不同类型的数据无处不在时，可能会实现显著的优势。因此，开发和使用来自多种来源的数据的人工智能应用程序并不是一件简单的事情。荷兰经济事务和气候部最近发布了各种政策指南 [3],[4]，以在经济部门和社会内部和之间共享数据。这些指南概述了共享数据的经济价值。一个适合共享数据的环境的重要性被强调为一个关键因素。虽然这些政策并不是针对人工智能应用的，但它们与人工智能非常相关。在欧盟政策中，数据共享和人工智能也是关注的焦点。最近，欧盟委员会发布了一份关于人工智能对欧洲重要性的通报 [5]、一项协调计划 [6] 以及一份关于欧洲人工智能的白皮书 [7] 和一份关于欧洲数据战略的通报 [8]。 NLAIC 内部“数据共享”工作组的目标是尽可能减少 AI 数据共享方面的障碍。一个重要的出发点是数据所有者必须控制其数据。最重要的术语是“数据主权”。这意味着，这并不是对“一切都会好起来”的信心，而是需要一个适当的环境来保证数据得到负责任的处理——在数据所有者确定的条件下。有很多事情需要考虑；然而，很多事情已经是可能的了。有时必须做出艰难的选择，但考虑到 AI 提供的可能性，这一切都是值得的。
负责任的人工智能测试与评估
缺乏与操作相关的背景的 T&E 将无法确保现场工具实现 RAI。任务成功取决于必须与复杂环境中的作战人员和其他系统交互的技术，同时受到流程和法规的限制。AI 系统对操作环境特别敏感，并将迫使 T&E 扩展其考虑范围。此外，尽管这些原则被明确划分为五个独立的类别，而其他 T&E 元素则是孤立的，但在操作中，这些原则和参数是相互依赖的。RAI 不能与系统有效性、安全性、网络安全或其他元素分开，因此利益相关者必须将这些关键背景交织到 RAI 实施和评估中。
支持安全且负责任的人工智能
虽然面向消费者的人工智能技术（尤其是生成式人工智能）的部署最近引起了全球关注，但人工智能技术已经在相当长的一段时间内应用于各个领域。在金融领域，人工智能算法可以分析市场趋势、优化交易策略和检测欺诈活动。在制造业，人工智能系统有助于自动执行重复性任务、优化生产流程并确保质量控制。对于研究、医疗、教育和公共安全等关键领域，人工智能已经推动了重大进步。它彻底改变了医疗诊断和治疗，使疾病检测更快、更准确，并为患者提供早期干预。就在去年，人工智能模型加速了科学进步，帮助产生新的抗体并促进氢聚变。利用人工智能变革潜力的能力也变得越来越重要，有助于解决一些最紧迫的社会和全球问题，如气候变化、能源安全和灾难响应。
负责任的 AI 指导原则
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