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World File Search System道德风险
平衡创新与道德：人工智能融合对教育领导力成果的影响 Zohaib Hassan Sain 1、Uthman Shehu Lawal 2、Chanda Chansa Thelma 3、Shahzadi Hina Sain 4
本研究调查了人工智能 (AI) 在教育领导中的整合，强调了最大化人工智能优势与管理其道德责任之间的平衡。该研究旨在分析管理人工智能的优势（例如行政效率（84% 同意）和数据驱动的决策（75% 同意））以及解决道德风险（包括隐私问题（85% 同意）和问责制（82% 同意））如何影响机构成果。采用混合方法，通过描述性统计、相关性和回归分析分析了 150 份调查回复的定量数据，揭示了人工智能管理与机构成果之间的正相关性（例如，行政效率的 r = 0.68）。对 20 次访谈的定性数据进行了主题分析，突出的主题包括隐私、公平和透明度。定量数据显示，有效的人工智能管理与改善机构成果显着相关，而定性见解则强调需要道德框架来指导人工智能的使用。平衡人工智能的运营优势与道德保障可提高机构效率，并支持在教育环境中负责任地整合人工智能。这些发现为促进人工智能驱动的教育领导的透明度、问责制和公平性的政策奠定了基础。关键词：人工智能、教育领导、道德责任、机构成果。简介
Lawfluencers：Tiktok和YouTube上的法律专业精神
本文调查了律师影响者或“律师事务所”的兴起，以及他们的到来对法律专业的含义。在当今的注意力经济中，“影响者”现在是中心参与者。有影响力的人在社交媒体上分享了他们的知识和生活方式，以积累“追随者”。这些有影响力的人随后将追随者对商业利益和/或文化资本的忠诚度进行了了解。我们的文章解释了什么是法律，重点是Tiktok和YouTube，这是两个最杰出的基于视频的社交媒体平台。它标识了背后的驱动因素，以及塑造的技术特征，法律影响力的外观。它还描述了律师正在创建的视频类型，以及他们引人注目的（真实且平易近人的个人）与业余（可信赖的专家）的融合。我们的文章着重于法律对“专业精神”的影响，即通常表征专业地位的身份，专业知识，价值观和安排。律法可能会为公众提供更大的司法权，并为律师提供创造力和职业发展的新模式。仍然，这项活动仍在大型技术的平台上进行。那么，这是对他们的商业要求和数字文化的主题，以及观众的观看偏好或所谓的“算法”。本文概述了影响客户和法律的构成构成的道德风险，以及法律专业和法律制度的合法性带来的挑战。在此过程中，我们确定负责任的法律实践。
人工智能系统分类模型
设计和部署人工智能 (AI) 系统的组织越来越多地致力于高层次的道德原则。然而，人工智能伦理的原则和实践之间仍然存在差距。组织在尝试实施人工智能伦理时面临的一个主要障碍是缺乏明确定义的物质范围。换句话说，人工智能伦理原则应该适用于哪些系统和流程的问题仍未得到解答。当然，人工智能并没有普遍接受的定义，不同的系统带来不同的道德挑战。然而，务实的解决问题要求对事物进行分类，以便它们的分组能够促进某些特定目的的成功行动。在本文中，我们回顾并比较了以前为在实践中实施人工智能治理而对人工智能系统进行分类的尝试。我们发现，以前文献中对人工智能系统进行分类的尝试使用了以下三种心智模型之一：转换模型，即一种二元方法，根据系统的特征将系统视为或不视为人工智能系统；阶梯模型，即一种基于风险的方法，根据系统所带来的道德风险对其进行分类；矩阵，即多维系统分类，考虑了各种方面，例如上下文、数据输入和决策模型。这些用于对人工智能系统进行分类的模型各有优缺点。通过将对人工智能系统进行分类的不同方式概念化为简单的心理模型，我们希望为设计、部署或监管人工智能系统的组织提供在实践中实施人工智能治理所需的概念工具。
独立保证声明
洛克希德·马丁公司可持续发展管理计划 (SMP) 中的 25 项可报告绩效指标（有效期为 2015 年至 2020 年）代表了其五大核心问题：商业诚信、产品影响、信息安全、员工福祉和资源效率 能源使用和温室气体 (GHG) 范围 1、2 和 3（类别 1-7 和 11）排放、绿色能源（REC 和现场可再生能源）、产生的废物和用水断言 可持续发展会计准则委员会 (SASB) 航空航天和国防可持续发展会计准则，版本 2018-10 与 SMP 一致的披露主题：o RT-AE-130a.1。总能耗、总可再生（绿色）能源 o RT-AE-230a.2。描述识别和解决 (1) 公司运营和 (2) 产品中数据安全风险的方法 o RT-AE-250a.2。检测到的假冒零件数量 o RT-AE-410a.2。描述方法并讨论解决产品燃油经济性和温室气体 (GHG) 排放的策略 o RT-AE-510a.3。讨论在整个价值链中管理商业道德风险的流程 GRI 指标 o 102-40：利益相关者群体名单；102-42：识别和选择利益相关者；102-43：利益相关者参与方法；102-46：报告内容和界限； 102-47：实质性主题 o 205-2：反腐败政策和程序的沟通与培训 o 302-1：能源消耗；302-4：减少能源消耗 o 305-1：直接（范围 1）温室气体排放；305-2：间接（范围 2）温室气体排放；305-3：其他间接（范围 3）温室气体排放；305-5：减少温室气体排放
电动汽车电池报废案例 - GUPEA
简介：随着电动汽车电池的资源密集型生产和集成，交通运输向无排放方式的转变也在持续进行。尽管电动汽车电池在运输行业脱碳方面具有环保潜力，但随着时间的推移和使用，电池容量会逐渐减小，在剩余容量达到 70% 到 80% 之前，电池只能用于运输目的。尽管剩余容量很高，但丢弃电动汽车电池是一种资源浪费，也不符合欧洲范围内的可持续发展目标。因此，已经确定了几种报废电动汽车电池的二次利用方案，并部分证明在技术上是可行的。欧洲法律要求汽车原始设备制造商 (OEM) 确保回收并充分回收报废电动汽车电池。尽管汽车 OEM 在电池价值链中发挥着重要作用，但他们希望专注于核心业务，而将再制造过程留给第三方，即二次利用制造商。因此，报废电动汽车电池市场预计将以中介机构为基础，汽车 OEM 将报废电动汽车电池转移给二次利用制造商。然而，汽车 OEM 和二次利用制造商在交易报废电动汽车电池时面临两个组织间不确定性，这可以通过委托代理理论来概念化：首先，事前，二次利用制造商无法评估电动汽车电池的质量，否则将面临高昂的成本（隐藏特性），这可能会阻止交易的发生（逆向选择）。其次，事后，汽车 OEM 无法完全监控二次利用制造商的行为（隐藏行为），二次利用制造商可能会采取不利于汽车 OEM 利益的行动（道德风险）。由于对电动汽车的需求不断增长，未来将有大量报废电动汽车电池可供二次利用。人们越来越需要一种跨部门的市场形式，以减少或防止汽车 OEM 和第二生命制造商之间的组织间不确定性，从而促进与第二生命相关的环境和经济潜力的开发。研究问题：本研究旨在回答在线 B2B 市场在多大程度上可以减少或防止汽车 OEM 和第二生命制造商之间的组织间不确定性。方法：进行了基于三个 B2B 市场的多案例研究，包括对运营商的两次半结构化访谈。此外，还分别对一家汽车 OEM 和一家第二人生制造商进行了两次半结构化访谈。最后，对 B2B 市场专家的半结构化访谈为整个研究奠定了基础。发现：确定并理论化了六个一般活动领域，以减少逆向选择和道德风险的代理问题：（i）市场法规的实施和维护；（ii）定义评估和分类产品质量的标准（iii）定义指定交易产品的标准；（iv）定义指定每种类型市场参与者的标准；（v）提供全面的客户支持；（vi）提供安全的支付系统。随后，在报废电动汽车电池市场上对所提出的理论进行了测试，揭示了所确定的活动领域在减少汽车 OEM 和二次生命制造商之间的组织间不确定性方面的可转移性。结论：尽管所确定的活动领域在减少汽车 OEM 和二次生命制造商之间的组织间不确定性方面具有潜力，但仍需要进一步研究来分析和衡量其有效性。关键词：电动汽车电池、再利用、二次生命、企业对企业、做市、市场、委托代理理论、新市场创造
基础模型和合理使用
现有的基础模型接受了受版权保护的材料的培训。当数据创建者未能获得适当的归因或补偿时，部署这些模型可能会构成法律和道德风险。在美国和其他几个国家 /地区，受版权保护的内容可用于建立基础模型，而不会因合理使用学说而产生责任。但是，有一个警告：如果该模型产生的输出类似于受版权保护的数据，尤其是在影响该数据市场的情况下，公平使用可能不再适用于模型的输出。在这项工作中，我们强调不能保证合理使用，并且在合理使用领域保持模型开发和部署可能需要其他工作。首先，我们调查了基于受版权保护的内容开发和部署基础模型的潜在风险。我们审查了相关的美国判例法，与现有和潜在的应用程序相似，以生成文本，源代码和视觉艺术。实验证实了流行基础模型可以生成与受版权保护的材料相似的内容。第二，我们讨论可以帮助基础模型与合理使用保持一致的技术缓解。我们认为，需要更多的研究来使缓解策略与当前法律状况保持一致。第三，我们建议法律和技术缓解应该共同发展。，例如，加上其他政策机制，法律可以更明确地考虑安全的港口，当使用强大的技术工具来减轻侵权危害。这种共同发展可能有助于在知识产权和创新之间取得平衡，这表明了公平使用的最初目标。，但我们强调，我们在这里描述的策略不是灵丹妙药，需要更多的工作来制定解决基础模型潜在危害的政策。