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关键词

依赖于准则

更重要是,这是一个行动召唤:AI,我们需要一套准则。随着革命不断加速,们正在开发新技术,以解决消费者、企业和整个世界面临种种。 这不可避免地会引发许多伦理,这些将影响深远,影响每个,包括公民,小型企业利用或企业家开发最新技术,无幸免。为了让尽可地可控,我们需要处理一些棘手伦理。 我现在还不知这些答案,但我目标是在简单常识基础上,让更多意识到这个话,并努力找到解决方案。以下是一些与和自动化有关,它们让我夜不寐。 无驾驶汽车随着汽车发明,车祸发生了。同样地,一辆爱车将我们必须准备面对和商业影响。研究员和程序员将不得不扪心自,在自动驾驶汽车中,如何在安全与机动性之间进行取舍。 但这一点处于危险边缘,在梦境和噩梦之间徘徊。为了防止炒作,并利用它变革性力量,我们必须从伦理出发,正确地对待

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性(CS AI)

原文目:On the Morality of Artificial Intelligence关于社会和伦理影响现有研究大多集中于定义机器学习(ML)和其他(AI)算法伦理原则和指导方针 虽然这对于帮助定义适当AI社会规范非常有用,但我们认为讨论ML潜在和风险并鼓励社区将ML用于有益目标同样重要。 在这篇专门针对ML从业者文章中,我们因此更关注后者,对现有高级伦理框架和指导原则进行了概述,但最重要是提出了ML研究和部署概念和实践原则和指导原则,坚持从业者可以采取具体行动,以追求ML更符合伦理和实践 ,旨在利用造福社会。

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    牛津治理手册:和治理中作用

    虽然国家、公司和国际组织在治理中作用已经被广泛理论化,但作用却很少受到关注。本章着眼于在识别和减轻技术危害方面所发挥作用。危害是对技术因果“影响”进行评估。 尽管存在技术上可靠性,但它们并不是技术疏忽结果,而是围绕复杂社会系统中安全和公平规范性不确定性结果。伦理界对减少伤害好处有很高共识,但对确定或处理伤害机制共识较少。 由于缺乏共识,们采取了一系列集体行动,抗议在作场所如何识别和处理危害。我们将治理中作用理论化,并构建了作场所伤害报告过程模型。 们利用三种类型主张论证对治理管辖权:服从、对劳动产品控制,以及对系统近似知识。 牛津治理手册 和治理中作用.pdf

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    +’了什么??(Ding)

    说2016年是VR元年、汽车落地年、机器飞跃之年,但上述三大领域何时够实现商业化、产业化、规模化等,仍没有一个确切答案。 中国程院院士李毅在全球技术大会中表示,AlphaGo突破了传统程序,构建了两模仿类思维深度卷积神经网络。第一个网络主要担当棋局态势评估,第二个网络是如何落子。 目前,虽然有很多相对廉价设备可以给用户提供VR内容观看浏览体验,但是它也一些相应。 此外,基于深度学习不仅为我们解决、还可以拯救生命,产生巨大商业和用户价值。比如,自动诊断+基因排序会达到个性化精准医疗、自动交易得到更高投资回报和并提示风险比例。 但是值得注意是,逻辑推理力远超类,而且没有任何感情因素影响判断,业内认为,AlphaGo这类”机器真正可危机,不是奴役类,而是让类丧失斗志。

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    演进:可以被编程吗?

    相反,他们会在一个更基本层面上,把重点放在如何确保系统够作出艰难、更接近标准选择,像日常决策一样。那么,该怎样才让AI够作出一个艰难决定呢? 然而,这里面存在一个主要,没错,是不客观 - 它既不是永恒,也不具有普遍性。 Contizer通过过去几十年发展很好阐述了这个,“如果我们在一百年前做同样测试,我们会从决定中发现更多种族歧视、性别歧视,以及各种从现在看并不是‘好’事情。 当然,上述提到了很多关于是多么复杂。“纯粹利他主义,在博弈论中是很容易解决,但也许你会觉得别亏欠于你。 为了解决这些,并帮助正确找出如何把编写进之中,该团队正在结合自计算机科学、哲学和心理学很多方法。“概括地说,这就是我们项目所要做事。”Contizer说到。

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    会给教育什么

    顾名思义,是技术对教育产业现象,本质是对教育增强和辅助,将教师和学生从低效重复作中解放出,进而提升教学与学习效率,解决了传统教育中以教师为核心成本高、效率低、不公平等 AIED对未教育行业影响 1.个性化学习成为时代主流 中国教育学会副会长,新教育实验发起朱永新教授 认为,“传统学校教育无法真正做到对每个孩子有教无类和因材施教,但了这样机会,通过跟踪记录学生所有学习过程 重复性、机械性作都可以交给,教师需要不断学习,及时关注最新技术进展,掌握如何运用技术分析教学过程中案例和。” “面对挑战,教师应该主动适应信息技术变革,认真反思、评估那些‘机器无而类有’力,从而有针对性地改进教育教学方式。唯有如此,才挑战转变为传统教育机遇。” 这种利用教学模式改变了以往教学中,受教案束缚,授课偏向保守,无法满足学生个性需求;老师作量大,导致学情分析准确度受影响等

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    影响,究竟该是谁责任?

    马克思对警告和脸书机器创造一种让类无法理解语言,可就会让们联想到机器征服世界画面。 虽然这样说会造成一场灾难,可会有些牵强,但后果已经产生了,并且值得们去关注:。 那么,现在就会产生一个新:机器学会准则吗?类想要同时驾驭科学方法和决策这两个领域还是很困难,而更难是让计算机算法让机器行为符合准则。 那么,了,制造出计算机够具有一定正直观念吗?是否包含公正理念?是否学会尊重?对于机器说,如果存在这种潜力,至少有四个关键急需解决:一.机器谈论吗? 在未,我相信选择正确观念将被编码应用到

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    或为教育新可

    对未生活、作方式将产生巨大改变,将会导致很多现在作岗位逐渐消失。这也是为何大家现在关注对教育行业影响,关心教育行业,关心怎样才培养起更适应未时代才。 比如,借助聊天机器或虚拟现实、增强现实(VRAR)技术,让学生主动掌握学习,主动提,主动挖掘各类,以更丰富手段,或游戏化、沉浸式方式,强化学生学习兴趣。 当然,这些只是很好地利用了技术。对未生活、作方式将产生巨大改变,将会导致很多现在作岗位逐渐消失。 这也是为何大家现在关注对教育行业影响,关心教育行业,关心怎样才培养起更适应未时代才。通过媒体报,我们知很多机器在许多单一技上已经迅速超越类。 比如机器翻译、计算类或记忆类或封闭性,再比如棋牌类,大抵都是已经超越类,或是正在超越路上。

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    外包与“黑箱”中算法歧视

    规则代码化不透明、不准确、不公平、难以审查等,需要认真思考和研究。 一、决策日益流行 网络存在,或者说数字存在(digital existence),日益受到算法左右。 当利用系统对犯罪进行犯罪风险评估,算法可以影响其刑罚;当自动驾驶汽车面临抉择两难困境,算法可以决定牺牲哪一方;当将技术应用于武器系统,算法可以决定攻击目标。 更重要是,是否可以依据秘密信息以及由此产生犯罪风险分数对犯罪进行判刑?所有这些都需要认真对待,否则利用系统对犯罪进行打分、计算刑期等,就可意想不到系统性歧视。 ,并提出是否可以让机器代替、法律等判断,其实就是公平否算法化。 在政府层面,为了削弱或者避免机器偏见,美国白宫报告将“理解并解决、法律和社会影响”列入国家战略,并建议AI从业者和学生都接受伦理培训。

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    水壶解法

    一、现有8升、5升、3升容器各一个,均无任何度量标记,其中8升容器装满啤酒,其他两个为空。要求用上述容器倒倒去,分成两份4升啤酒。 二、分析此是个很典型模型,涉及搜索策略最简单实现方法。用状态空间法,该求解过程为:(1)定义状态空间。本文用三个有序整数(X,Y,Z)表示三个容器啤酒量。 用求解该算子可以用如下6条规则描述。①由8升容器向3升容器倒啤酒(注意:要满足前提条件,即8升容器有啤酒、3升容器未满。 根据上面规则,就可以得到一个搜索策略。但显然,不无限制使用,否则,搜索树会趋向于无限庞大,加入了很多明显可以排除无用状态,丝毫无益于解决。 因此,对搜索树剪枝一个基本原则就是:在一条路径上,一个节点只出现一次。另外,搜索树深度也不没有限制,否则会需要过长时间。三、实现程序采用C++实现,在VC++6下编译通过。

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    将不再是“

    即便专家也并不总是完全理解一个系统是如何运转。实际上,随着技术影响日益增加,我们对这些影响理解力正在变得越越有限。这对动性意味着什么,对意味着什么呢? 正脱离类掌控不远,对将普遍变得不可触摸、不可分辨和难以理解。首先,并不一定需要一种可触摸具体化身。它可以通过图形用户界面或语音界面等不同中介物展现自己。 第二,通过战胜图灵测试或类似更加切测试,正在变得无法从类中分辨开。一个够模仿类水平交流、认知和情感系统将变得无法和类相区分。 我们系统存在着、在这里、在发挥作用,但我们不再完全理解这些系统在做什么、它们是怎么实现其目标、它们会什么确切后果。 因此,很难知或评估系统是如何塑造你在线上和线下生活。它们向你推荐最新歌曲,为你提供个性化保险策略,而股票市场算法交易正在塑造着全球市场经济,影响着现代生活方方面面。

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    :只有‘’,没有‘

    逐渐开始消失于无形中,可以是由外到内,反过由内到外也正经历这一过程。技术影响和作用对于说越越难以理解,难以感知。即便是专家们也不完全理解一套系统是如何运作。 实际上,随着技术影响越越大,们越越无法理解对我们作和生活方方面面所产生影响。这对于政府机构和意味着什么? 因此,要知或者评估系统如何在网上和网下影响你生活是很难,从你最近歌曲推荐到个保险险种,还有股票市场上算法交易,这都影响了全球市场经济,同时也几乎影响了现代生活方方面面。 机器学习专家佩罗多明戈斯在其新书《掌握算法》中指出,在1950年代科学家已经创造出一种算法,利用这种算法做事情类已经无法完全理解。 就像物联网一样,这样网络,们各种体验,在不同环境和产业中都可以应用,对思想者和专家同样开放,这将会大大改变我们理解方式或者我们与系统交互方式。

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    2019下岗潮,有你没?

    技术发展将引发大规模下岗潮!”类似言论如同梦魇,笼罩在未几年,甚至几十年可“取代”行业上空。 机器不需要发放资,只需要电力和网络,就可以全天候作,着实给广大从业者了巨大下岗恐惧。下面我们就讲讲可遭受冲击行业,看看有你没? 电销员初级电销员注定是面临被洗牌局面,现在市场上出现了一种叫做思谱云汇语音机器产品,可以完全实现无介入,自动呼叫,应答客户各种,通过系统算法高效筛选潜在客户,并实时通知到业务员手机端以便跟进 ,都可以使用制定相应解决方案,辅助类处理枯燥繁琐各种询作。 司机、飞行员在一些较为封闭式路,或者偏远长途地,无驾驶系统确实可以替代大部分司机,但在城市复杂路情况下,完全取代性不大。

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    原理 - 通过搜索求解1 求解2 实例

    1 求解?1.1 简单求解体算法?1.2 例:罗马尼亚部分公路图?1.2.1 相关术语?1.2.2 形式化五个要素?????2 实例2.1 真空吸尘器世界??? 2.2 8 - 数码难?

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    专家谈安全威胁

    英国网络安全公司Darktrace技术总监Dave Palmer在接受“Business Insider”杂志采访时谈到了安全威胁,包括:1病毒可通过业设备进行勒索目前一些地方出现了勒索软件 勒索软件会大大增加这些攻击风险——通过自组织使损失最大化并寻求新更有利可图目标。 2恶意软件将学习如何模仿行为软件已经实现了利用循环神经网络学习模仿写作风格,未恶意软件够查看某通信内容并学习此交流风格,然后通过模仿此去感染其他目标。 4革命阴暗面目前是技术革命早期阶段,涵盖了无驾驶汽车、癌症治疗等各个领域,而目前发展并不深入,随着这些技术变得更加先进、更加容易获取,难免会有将之用于作恶。 Palmer表示,只需要经过一年左右训练,一项就可以被用于网络攻击,而参考谷歌DeepMind团队在自然语言方面进展速度,以上情况在未几年内将成为现实。

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    将为传统制造业什么?

    作为新“生产要素”,对于制造业影响有几方面:(1)机器将部分取代作,实现自动化。在中国、日本等国家,可以弥补由于老龄化、力资源成本提升劳动力短缺。 (2)通过增强劳动力技生产效率提升,以提高效率,经过重新培训可以执行更高级设计、编程和维护任务或创造性作。 制造新产品无论在设计还是在生产过程中都是一个迭代过程,充满了微调。够显著缩短这一过程,提升制造行业效率。第四,确定产品质量源。 许多产品制造过程涉及到一系列步骤,因此,如果最终产品没有通过检验,有时难以确定源。、数据科学和数据分析将帮助自动识别生产中有步骤。 目前Landing.ai为制造行业合作伙伴提供了视觉检测、自动化控制、化校准以及根源分析等解决方案。除了吴恩达提到这些应用。未厂可会采用自动叉车和传送搬运材料和成品。

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    创业,你需要知 6 大核心

    迅雷创始、松禾远望基金创始合伙@程浩 老师结合自身经验,并从行业角度深度分析了创新时需要面对六大核心,给时代下产品经理了不同角度思维方式。 今天跟大家聊聊领域创业和创新,包括如何选择赛、团队搭配、以及如何应对巨头挑战。 为此我从投资视角,给大家总结了创业6大核心。 真正够提高社会生产力,解决供需关系不平衡就是 将给社会生产力提高,以及对影响将远远超过互联网。 我建议现在创业者更应该关注领域创业机会。 第二个 vs + 主要分三层。 第三个+ vs + 深入垂直行业+,又可细分为两类情况:即“+行业”和“行业+”,他们间有明显区别。

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    给未教育深刻变革

    因此,当教育信息化基础设施尚在普及完善、“互联网+”和教育尚在互相催化融合时,作为信息技术更高发展阶段,毫无疑会深层次推动教育教学改革与创新发展,进而给未教育机遇和挑战。 教师这一职业同时满足这三类特点,因为教师必须适应变化教学政策和教学环境,面向不同性格特点和需求学生,处理多样化教育教学。所以,并不轻易取代教师这个职业。 不断演进,去往何处尚未可知,否为类所驾驭亦引发伦理担忧,对未教育发展提供机遇同时也一系列挑战。从近期看,尤其要避免过度依赖和隐私泄露,这就需要教育避免过度依赖绝非万,涉及成教育领域绝不盲从。对一解法误判也许只影响一时,但对一个成长误判则可影响一生。 可以为未教育插上腾飞翅膀,但绝不以牺牲师生隐私为代价,必须保证师生对所收集数据知情权、选择权、访权、所有权和控制权,必须保证数据安全,防止泄露滥用。

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    驾驶汽车困难重重,原

    那么为什么Google驾驶汽车不在追尾即将发生时进行变而避免事故发生呢? 事实上,他们可以办到这一点,但是在这么做之前,他们还有一些上和法律上需要解决。 因为,这个时候可以认为你(或你车)应该对被无辜碾压负责,因为正是你(或你车)规避动作导致了这一事故发生。由此和法律后果就需要你(或车辆负责)承担。 看起和无驾驶汽车造成后果一样,但是类不是全然理性生物,在遇到紧急状况时并不做出理决定——类会感到惊慌。 当科技公司用机器取代做决定时候,也就给自己了新责任和义务。 困境 但是别急,这样在前端碰撞时就不存在吗?后端碰撞有什么不同? ,也没有给其他直接伤害,但是这种合法却是不,所以也就是说,仅仅让无驾驶汽车程序满足法律规范是不够

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    高等教育巨变

    该公司利用为美国军业提供解决方案。夸尔斯认为,在未会让医疗服务、娱乐、战争、高等教育发生翻天覆地变化。 教育科技:2016年,美国佐治亚理学院(Georgia Institute of Technology)一名教授使用助理响应日常,而学生没有区别出。夸尔斯:这并不新鲜。 我开始些奇怪——这就是我们如何打破这类系统——计算机不分辨要做什么,所以它就直接挂断,而类操作员会告诉你。我们打交或聊天机器比我们意识到要多。 如果使用了支持在线聊天,大多数时候是系统在回答我们。与互动时,我们对聊天机器说很具体,这就是为什么它很容易地为我们提供帮助。 教育科技:无驾驶汽车或班车等校园交通应用怎么样呢?夸尔斯:这是大多数校园热议是,们会搭乘自动驾驶车辆吗?答案似乎会是对半分。

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