2024 年 4 月由 FSMB 众议院通过 执行摘要 人工智能 (AI) 具有巨大潜力,可帮助医疗保健提供者进行诊断、治疗选择、临床记录和其他任务,以提高质量、可及性和效率。但是,如果没有适当的“护栏”和理解,这些技术就会带来风险,这可能会影响临床实践中的考虑因素以及州医疗委员会的监管流程。通过采取以道德原则为基础的主动和标准化治理方法,州医疗委员会可以促进各种形式的人工智能的安全有效整合,同时优先考虑患者的健康。本报告总结了专家意见和程序,以制定 FSMB 道德和专业委员会的指导方针,以帮助医生和州医疗委员会引导负责任和合乎道德的人工智能融入,重点是 (1) 教育、(2) 强调人类责任、(3) 确保知情同意和数据隐私、(4) 主动解决责任和义务问题、(5) 与专家合作以及 (6) 将人工智能治理锚定在道德原则上。必须持续监控和改进使用人工智能的临床系统和流程。这不应在真空中进行,而应成为医生、卫生系统、数据科学家和监管机构(包括州医疗委员会)之间协作的重点。通过深思熟虑地应对人工智能在医疗保健领域带来的机遇和挑战,州医疗委员会可以促进人工智能的安全、有效和合乎道德的使用,将其作为一种工具来增强(但通常不会取代)医疗实践中人类的判断力和责任感。在履行其使命以确保患者从人工智能的应用中受益而不是受到伤害的过程中,州医疗委员会必须避免过度监管和监管过度,避免试图监管不属于其职权范围的领域。通过集中精力关注持照人使用人工智能的现状和未来,州医疗委员会可以保持监管效率,实现跨辖区在临床实践中对人工智能监管的一致性,帮助确保人工智能的益处,并在维护专业标准的同时积极保护患者。
生成人工智能(Genai)的出现和日益普及有可能改变法医精神病学和刑事司法的AI应用,传统上依赖于歧视性的AI算法。生成的AI模型标志着从以前流行的范式中通过生成看似新的现实数据并分析和集成了来自不同数据格式的大量非结构化内容的能力的显着转变。这种潜力不仅仅是重塑常规做法,例如风险评估,诊断支持以及治疗和康复计划,还可以在以前未经置换的领域(例如培训和教育)中创造新的机会。本文研究了生成人工智能对法医精神病学和刑事司法中AI应用的变革性影响。首先,它引入了生成AI及其普遍模型。之后,它回顾了法医精神病学中歧视性AI的当前应用。随后,它对生成AI的潜力进行了彻底的探索,可以通过多模式生成模型,数据生成和数据增强来改变既定的实践并引入新颖的应用。最后,它提供了与部署生成AI模型相关的道德和法律问题的全面概述,重点是他们对个人的影响以及其更广泛的社会影响。总而言之,本文旨在为在法医背景下生成AI应用的动态挑战的持续论述做出贡献,突出了潜在的机会,风险和挑战。它提倡跨学科的合作,并强调对生成AI模型进行彻底,负责任的评估的必要性,然后在广泛采用的决策中常规地做出了实质性的改变后果。
传统的自由模型通常会隔离自主权,从而导致概念上的显着差距。自由主义者的自由意志强调完全独立于外部决定因素,这是一种理想化和不受约束的代理形式。这种观点忽略了自主权固有地受到系统性和关系影响的方式。另一方面,兼容允许在确定性的边界内自由意志,但会降低自主权,仅与内部欲望相结合,无法说明能够实现道德化增长和反思性决策的机制(Wisniewski等人,2019年)。 坚硬的决定论认为所有人类行为都是由外部因素决定的,它否认了自由的存在。 虽然在逻辑上保持一致,但这种观点忽略了人类通过有意识的努力来反思和重塑其行为的可观察能力。 关系方法(例如关系自主权和集体意图)正确地强调了社会关系在塑造自主权中的作用,但经常将这些影响降低到次要重要性,忽略了人类决策的相互联系和系统性的维度(Christman,1990; Mackenzie&Stoljar,2000; 2000年)。 共同解决了自由意志的发展,关系和道德方面(Frankfurt,1971)。兼容允许在确定性的边界内自由意志,但会降低自主权,仅与内部欲望相结合,无法说明能够实现道德化增长和反思性决策的机制(Wisniewski等人,2019年)。坚硬的决定论认为所有人类行为都是由外部因素决定的,它否认了自由的存在。虽然在逻辑上保持一致,但这种观点忽略了人类通过有意识的努力来反思和重塑其行为的可观察能力。关系方法(例如关系自主权和集体意图)正确地强调了社会关系在塑造自主权中的作用,但经常将这些影响降低到次要重要性,忽略了人类决策的相互联系和系统性的维度(Christman,1990; Mackenzie&Stoljar,2000; 2000年)。共同解决了自由意志的发展,关系和道德方面(Frankfurt,1971)。
总而言之,关于“负责SDG专业人员的教育”的讨论是学生对可持续发展的复杂性以及可持续发展目标在应对当代全球挑战中的关键作用的宝贵见解的平台。Jen Dollin女士的专业知识和引人入胜的演讲风格有助于思想和知识传播的有意义的交流。 这一事件强调了跨学科教育,整体思维和有效沟通在培养有效的SDG专业人员方面的重要性,该专业人员准备应对现代世界的复杂性。 管理学院对Dollin女士的宝贵贡献表示感谢。 农业学生表示感谢,以积极的态度结束了这一事件。Jen Dollin女士的专业知识和引人入胜的演讲风格有助于思想和知识传播的有意义的交流。这一事件强调了跨学科教育,整体思维和有效沟通在培养有效的SDG专业人员方面的重要性,该专业人员准备应对现代世界的复杂性。管理学院对Dollin女士的宝贵贡献表示感谢。农业学生表示感谢,以积极的态度结束了这一事件。
课程大纲 讲师:Kyle Ferguson,环境研究系兼职教授 电子邮箱:kyle.ferguson@nyu.edu 办公室:285 Mercer Street,902 室 虚拟办公室:Zoom(会议 ID:398 318 6573;密码:420026) 办公时间:周一和周三,下午 12:30–1:30 及预约时间 课程网站:纽约大学课程 > 伦理与环境,第 001 节 [ URL ] 课程描述:环境哲学是一门大学科,涉及形而上学、科学哲学和哲学史的问题,也涉及伦理学、美学和政治哲学等规范领域。本课程主要讨论这些规范领域。从价值理论的一些基本概念开始,我们的目标不是找到具体环境问题的明确解决方案,而是 (i) 提高您的批判性思考能力、仔细阅读的能力以及就环境问题进行良好辩论的能力;(ii) 向您介绍环境哲学中的一些主要争议;(iii) 帮助您对正在讨论的问题形成自己理性而清晰的观点。课程材料:
Ankeny、Munsie 和 Leach (2022) 为 iBlastoids 提出的反思、预期和审议 (RAD) 方法虽然很有价值,但需要一个锚点来确保其方法的每个过程都已充分进行。否则,反思、预期和审议可能会偏离航向或过早结束。我们建议将 RAD 方法锚定到复杂性的道德原则上;(当前或潜在的) 类器官实体在本体论和认识论上越复杂,就越需要对该实体进行道德考量。基于 Preiser 和 Cilliers (2010) 的观点,类器官实体的复杂性可以有两个关键要素;类器官实体的特征和功能(本体论复杂性),以及我们目前对类器官实体的理解的功能(认识论复杂性)。这些复杂程度越高,RAD 方法就越需要关注这些要素——以免我们忽略潜在的道德显著特征、功能或知识。例如,对于肠道类器官,反思、预期和审议可能不需要像对于脑类器官、iBlastoids 或多细胞工程化生命系统 (M-CELS) 那样强大 (Sample 等人,2019)。这至少部分是因为脑类器官、iBlastoids 或 M-CELS 等类器官实体的复杂程度超过了肠道类器官。此外,它们的复杂特征和功能中有一些元素可能被视为道德显著的。因此,RAD 流程需要更多时间和精力来解决这些特征、功能和目前的理解。负责任的研究创新 (RRI) 框架的先前迭代将重点放在更好地
1. 了解人工智能的法律和伦理含义,以及它们如何影响社会、组织和个人。 2. 分析人工智能应用和技术对政府、行业和公众等各利益相关者的潜在影响。 3. 批判性地理解人工智能的潜在风险和好处,以及如何在最大化好处的同时降低风险。 4. 了解法律、法规和道德在塑造人工智能发展和使用方面的作用。 5. 了解如何将道德原则和框架应用于人工智能相关的决策。 6. 了解人工智能运行的社会、文化和政治背景,以及这些背景如何影响人工智能的发展和部署。 7. 了解公共政策在规范和塑造人工智能发展和使用方面的作用。 8. 了解研究伦理在人工智能中的作用以及人工智能研究人员的道德责任。 9. 了解不同观点和声音在塑造人工智能发展和使用方面的作用,包括代表性不足的群体和边缘化社区的观点。 10.了解人工智能在促进或阻碍社会公正和平等方面的作用。
● 算法决策缺乏透明度 ● 不法分子利用人工智能做坏事 ● 人工智能系统容易被篡改和出现数据安全问题 ● 系统容易受到偏见 ● 法律跟不上技术的发展 ● 我如何真正信任这些系统?
根据IT行业的最新趋势,并满足对网络安全的新技能和知识的不断增长的需求,EC-Council已开发了经过证明的伦理黑客培训。从入侵者的角度考虑对公司基础设施进行思考的一种非常规的方法是一种极其有效的学习机制,它使眼睛对我们工作的许多经常被忽视的领域睁开了眼睛。尽管这是“入门级”课程,但CEH包含许多材料和实践练习,也涉及它技术上非常高级的方面。