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ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency
ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency
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人工智能瞄准系统“Lavender”在加沙与平民伤亡有关
一篇新文章探讨了以色列在加沙使用人工智能辅助的瞄准系统“Lavender”的情况，并研究了这些系统与大量平民伤亡之间的潜在联系。该分析结合了计算机科学、科技研究（STS）和国际人道法（IHL）的专业知识，质疑这些专为有针对性地击杀哈马斯武装分子而设计的高级人工智能组件，可能如何导致平民伤亡。该研究旨在为理解人工智能在战争中的应用做出贡献，并为潜在的国际法违规行为提供证据。
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AI 招聘算法显示出明显的种族偏见，研究发现
一项对 AI 招聘算法的综合研究揭示了显著的种族差异，超过 25% 的黑人求职者的申请被算法标记，可能引发歧视审查。这项由斯坦福大学等机构进行的研究分析了超过 400 万份工作申请，发现一家供应商的算法被多家公司使用，并表现出相关的偏见。这种“算法单一文化”导致了“系统性拒绝”，即被一家公司拒绝的申请者，在使用同一供应商工具的其他公司那里被拒绝的可能性也更大。
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Rainer Rehak 在 ACM FAccT '25 会议上批判性地评估 AI 叙事
Rainer Rehak 发表了一篇题为“AI 叙事解析：对权力和承诺的批判性评估”的论文。该作品将在 ACM 公平、问责和透明度会议 (FAccT '25) 上发表。该论文批判性地审视了围绕人工智能的叙事，重点关注其权力动态和固有的承诺。