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性(CS AI)

原文目:On the Morality of Artificial Intelligence 关于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规范非常有用,但我们认为讨论ML潜在和风险并鼓励区将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

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责任算法:、目和挑战(cs.cy)

在当前时代,们和(AI)技术依赖程度越来越高。有可推动我们走向一个全类繁荣未来。同时,它也伴随着压迫和灾难巨大风险。 近年来,关于我们是否应该(重新)信任AI讨论屡屡出现,并出现在业、学术、医疗、服务业等诸多领域。技术专家和研究员有责任开发值得信任系统。 他们已经做出了巨大回应,设计出更负责任算法。然而,现有技术方案范围狭窄,主要针对评分或分类任务算法,强调公平性和不需要偏见。 为了在类之间建立长久信任,我们认为,关键是要超越算法公平性思考,将可导致冷漠行为主要方面联系起来。 在这项调查中,我们提供了一个系统责任AI算法框架,旨在研究AI冷漠行为和对责任AI算法需求,定义目标,并介绍我们可实现这些目标手段。

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    未来依赖于准则

    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。 为了让未来尽可地可控,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。 当我们不再信任我们新闻来源和交媒体源时,发生什么? 将继续给算法带来重大影响,影响我们在日常生活中看到和看到东西。 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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    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带来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来论证对治理管辖权: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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    演进:可以被编程吗?

    或者可以转弯偏离路,撞上一棵树?还是继续向前,撞上那个骑车孩子? 每一种解决方案都产生一个:这可导致死亡。 相反,他们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? 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,我们决定中发现更多种族歧视、性别歧视,以及各种从现在看来并不是‘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,该团队正在结合来自计算机科学、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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    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,可们联想到机器征服世界画面。 虽然这样说造成一场灾难,可有些牵强,但后果已经产生了,并且值得们去关注:。 那么,现在就产生一个新:机器准则吗? 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,又来了,制造出计算机够具有一定正直观念吗?是否包含公正理念?是否尊重?对于机器来说,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? 值得让高兴是,已经对许多生活产生了影响,我们可以想象,更加先进应用成倍地增加这种积极影响。 在未来,我相信选择正确观念将被编码应用到

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    面向计算混合-研究

    随着现代计算技术和科学发展,计算理论研究和实际应用都在不断扩展。特别是随着(AI)蓬勃发展,交计算受到AI显着影响。 然而,传统技术在处理更复杂和动态方面具有缺点。这种缺陷可以通过混合(H-AI)加以纠正,该技术将和AI整合为一个统一体,从而形成了一种新增强型。 H-AI在处理方面显示出AI无法超越优势。本文首先介绍了H-AI概念。是H-AI过渡阶段,因此对AI在交计算领域最新研究进展进行了综述。 其次,它总结了交计算中面临典型挑战,并使得引入H-AI来解决这些挑战成为可。最后,本文提出了一种结合H-AI交计算整体框架,该框架由对象层,基础层,分析层和应用层四层组成。 它表示H-AI在解决方面比AI具有显着优势。 面向计算混合-研究.pdf

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    外包与“黑箱”中算法歧视

    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。 首先,公平是一个模糊概念,法律上公平被翻译成算法公平可存在困难,但在犯罪侦查、治安、刑事司法程序中,基于大数据系统正在将公平算法化,包括在犯罪嫌疑搜寻、治安维护、量刑等诸多方面 所使用数据模型是否导致偏见?基于大数据进行预测准确性如何?对大数据依赖是否导致或者公平性? ,并提出是否可以让机器代替类来做、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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    公益:一项调查(CS CY)

    公益(AI4SG)是一个研究主,旨在利用和促进来解决,改善世界福祉。在过去十年中,AI4SG得到了研究领域广泛关注,并取得了一些成功应用。 基于迄今为止最全面AI4SG文献收集和超过1000篇论文贡献,我们提供了一个详细帐户和分析作下如下。(1)定量分析了AI4SG文献在应用领域和AI技术方面分布和趋势。 (2)我们提出了三种概念方法来对现有文献进行系统分组,并在一个统一框架内对AI4SG八个应用领域进行分析。(3)我们提炼出五个研究主,它们代表了不同应用领域中AI4SG面临共同挑战。 (4)我们讨论了5个,希望够对AI4SG研究未来发展有所启发。 原文作者:Zheyuan Ryan Shi, Claire Wang, Fei Fang 原文地址:https://arxiv.org/abs/2001.01818 公益 一项调查(CS

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    李开复:真正威胁

    他们担心发展带来所谓“奇点”,即在类发展某一特定历史时刻,完全超越慧,继而将带入一场无法想象变革当中。 们甚至开始怀疑,是否最终控制类,使类沦为所谓“机械”。 这些值得探讨,但并非亟待解决。先不论这些是否发生,即使哪天真出现,也是数百年以后。 另一个方向则是弥补系统所欠缺际交往力”,发展出更多类似作者、酒保、按摩技师等需要际间微妙互动岗位。即便如此,另一个随之出现:我们对酒保或类似岗位又有多大需求呢? 按照我推测,要解决变革所带来大规模失业,需要是更多我所说所谓“关爱服务”。 这是无法完成,而又大量需要服务;更不用讲你我生而为所赖以使命感和荣誉感。 相较而言,其他国家面临两个难以克服。首先,大部分所创造财富流入美国和中国。

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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。要求用上述容器倒来倒去,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。 用来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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    伦理规范难如何走出困境?丨科技云·视角

    风险 归因于类认知力局限 坚持“技术具论”不过是个产品,怎么具有伦理属性,而还有一部分被称为“技术实体论”也坚持说力也有权利具有自主意识和情感。 伦理待规范 责任主体权利归属难 技术可以说是第一个对文伦理产生挑战技术应用,他极可或正在重塑着秩序和伦理规范。 随着自主动性提高,技术使用和监管责任才是最突出伦理难——如何确定技术活动机器后果责任主体,是发展必须考虑。 这方面涉及到哲学伦理,因而很难被大众讨论。 虽然嵌入技术暂未实现,但其一直被视为伦理风险规避主要手段。学家布鲁诺·阿图尔称其为“将装置化”,将规范对约束转变为对物嵌入”。 除了加紧对嵌入技术开发,还要在设计环节增强风险意识,在设计之初预测和评估产品可引发危害,从设计源头进行规范。现今暴露诸多失范,实则也是算法设计疏漏。

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    计算极限、与关系及发展方向探讨

    说远了,主要是看到这本书里王飞跃老师写译者前言中,把哥尔定理所涉及计算极限,以及对机器是否取代、AI未来发展方向等蛮透彻,直接搬过来给大家看看,这本书我还在看,有什么好思想再与大家分享 我们有必要担心机器比类聪明且将很快夺取我们作吗?以上这些都颇受关注,梅拉妮·米歇尔教授新著《AI 3.0》以最合适方式给出了以上答案。 借此机,我就本书中所提出一些基本,特别是对本书最后提出6个谈一些自己认识,希望有助于读者更加开阔地去思考技术影响与意义,以及如何推动科学健康发展,使其以更加安全可信方式促进发展与繁荣 实际上,我认为,对这类进行持续深入讨论应是哲学家或有闲阶级培养科学素质脑力练习,专业员更应关注探索技术及应用合法、合规、合理与合情。 这是随产业发展而来形态,也是我们研发新一代应该考虑

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    伦理学一知半解

    伦理学是关于科学,是将思想观点系统化和理论化。解决基本只有一个,就是和利益关系。对这一基本答案决定着各种体系原则,也决定着各种活动评判标准。 第三是隐私和保障,因为涉及到数据,所以总是引起个隐私和数据安全方面。 第四是必须考虑到包容性原则,要考虑到世界上各种功障碍群。 第五是透明度。 9)责任:高级系统设计者和建造者,是使用、误用和行为所产生影响参与者,有责任和机去塑造那些影响。 17)非颠覆:高级被授予权力应该尊重和改进健康所依赖和公民秩序,而不是颠覆。 18)军备竞赛:致命自动化武器装备竞赛应该被避免。 在国外,MIT媒体实验室(MIT Media Lab)和哈佛大学伯克曼克莱恩互联网及研究中心(Berkman Klein Center)共同成为了“伦理和监管基金”管理机构,用于解决所带来文及

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    危机期间可以帮助我们做出更好决策吗?

    这个病应该住院还是送回家? ? 这个简单答案可是最急需。然而,仔细一看,我们发现一堆相互矛盾伦理考量。 即使在更正常时候,医生和医院管理者也被要求迅速做出决定,而且也要同时考虑到所有这些伦理。经过许多小时高强度作,医生自身认知资源可因睡眠不足和疲劳而受损。 这类伦理在医学和医院伦理审查委员(由医学专业士和专家伦理学家组成)等领域长期存在,即使没有时间压力和睡眠剥夺等额外因素,也难以摆脱这些困境。 然而,我们可正处于革命边缘。 无论是用它来谋取私利还是危害对我们生活产生积极影响。 斯诺诺特-阿姆斯特朗认为,如果经过正确数据训练,可在做出复杂决策时提供宝贵帮助。

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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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    类正进入第三轴心时代?

    “直”,换平行超车,实现和平、幸福和奉献世界时代之“中国梦”,是一个十分重大且集哲学、科学、技术等一体综合性课业技术基本解决了类发展资源不对称,互联网信息技术很快解决信息不对称,接下来技术将面临解决力不对称艰巨任务。 通过消除不对称,使我们生活越来越美好,这就是发展根本动机和动力。 产业与 经济:从业5.0到知识自动化 毫无疑类已在信息基础上开始了建设。创立需要产业和经济来支撑。 未来,没有技术,我们将无法作。 实际上,从事研究第一位华王浩先生早就为我们研究过这个

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    如何赋予机器力?

    打造具备自主装置该负什么样责任?我们该如何透过有责任感方式,为机器添加力? 研究员将为这些链接机器程、巨量数据分析以及哲学目找出答案;它们正为程师们带来挑战,也不应该被忽视。 ,正与美国海军共同探索以上相关,目标是开发出成功植入机器算法。 在论文中,Scheutz表示机器开发者采取一些行动,减轻布署在机器面临判断情境可造成:"第一,机器设计者可以透过机器设计与编程,降低遭遇判断情境中潜在性,例如当机器回报交关系时 考虑到我们身为类,在评估我们自己交行为时,一直表现出许多前后不一致行为,无疑类需要为打造具备自主性负责。

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    如何赋予机器力?

    打造具备自主装置该负什么样责任?我们该如何透过有责任感方式,为机器添加力? 研究员将为这些链接机器程、巨量数据分析以及哲学目找出答案;它们正为程师们带来挑战,也不应该被忽视。 ,正与美国海军共同探索以上相关,目标是开发出成功植入机器算法。 在论文中,Scheutz表示机器开发者采取一些行动,减轻布署在机器面临判断情境可造成:“第一,机器设计者可以透过机器设计与编程,降低遭遇判断情境中潜在性,例如当机器回报交关系时 考虑到我们身为类,在评估我们自己交行为时,一直表现出许多前后不一致行为,无疑类需要为打造具备自主性负责。

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