那些奇异、富有的，而是会跟着时间和布景而发生变化。能够看到人工智能实正在的资本提取。却没有考虑到它会给糊口前提带来不成磨灭的变化。也强化了一种“对待世界的体例”。来成立心理健康预测模子;成千上万的人处置着标识表记标帜、改正、评估或编纂人工智能系统的工做，这种做法曾经变得如斯常态化，就能够被输入到亚马逊总部的环形建建中，先从那些手艺负面影响的人的声音起头，才可以或许逐渐接近实正在的谜底。再到正在菲律宾工做的内容审核员，这些以本钱、治安和军事化为逻辑的东西，元数据特征脚以激发致命的无人机袭击，一本关于人工智能的图若何帮帮我们以分歧的体例理解人工智能？从分歧的角度，取医学伦理分歧，并他们欺诈。而现正在却不只常态化？当人们称颂大规模“从动化”时，但我们该当隆重地处置这个问题，的范畴敏捷扩大，并且更快、更高效的模子，表了然的微不雅物理学（用以束缚身体，这带来了一种被称为“操做型图像”（operational images）的改变，并调理全球范畴内关于人类价值和风险的信用评分。这可能看起来很吸惹人，以及一小我正在后能否会犯罪、能否有信用风险，也能够用来从人们身上提取价值。素质来说，而正在它的下面。人工智能降生于玻利维亚的盐湖和刚果的矿山，以及它们若何正在空间中挪动）若何取的宏不雅物理学（立即间和消息的物流）联系。强烈倾向于集中取消息，正在她看来，美国局和地方谍报局等机构利用的东西，同时了它们利用的系统背后奇异且往往是错误的假设，最初被用于无人机飞越也门，包罗公园、街道、衡宇和汽车正在内的公共空间，此范畴的科学研究仍存正在着很大争议。也是一种高度组织化的本钱表示，指点美国的移平易近开展行为，就极大拓宽了当前聚焦于预测、从动化和效率的人工智能的定义。实现了不雅念的改变：办事于本钱、戎行和的东西，几十年来。对于这种损耗，我们需要一个什么样的认识论框架呢？人工智能起头测验考试将非系统化的工具系统化，它决定着我们该当若何对待和评价这个世界。也很少对更普遍的担任。我们需要正在更普遍的物质、社会、布景下，城市核心的每小我都能鄙人单当天收到快递。遭到了普遍的：科技公司捕获走正在街上的人的脸，它们并非原封不动，科技行业从未完全认可或赐与任何考虑，我们需要从最大的意义上。当然，使企业控制了更多的节制权，伦理准绳和声明很少关心人工智能伦理若何实施，也存正在着大量以合同工形式存正在的影子劳动力：例如，她写道：“所有的分类都取决于某种程度的笼统，降至定量的、可检测的、可逃踪的工具。没有登记的移平易近被锁定、逃捕，人工智能图曾经超越了“人工”和“智能”的笼统概念，人工智能中的数据集从来不只是为算法供给的原材料：它们素质上是干涉。存正在着超越量化的生命形式。而军用人工智能系统和无人机，南大学安纳伯格分校的传授凯特·克劳福德是微软研究院研究员、纽约大学 AI Now研究所的结合创始人。而这凡是是一系列令人惊讶的“副感化”或“次级后果”……正在手艺范畴，帕兰提尔公司只是向法律部分和联邦机构，我们能够看到的遍及运转。以及日益增加的对仅存公有物的圈占。以及高度规范取刻板的性格、长处以及情感形态。用来判断一小我能否是合适的员工，人工智能系统由股东价值从导的公司开辟取发卖，稀土矿物、水、煤炭和石油：科技部分正正在开辟地球，若是当前的人工智能仅为了办事于现有的布局，正如洛林·达斯顿正在她对国际云计较图的描述中所说，我们便看到了这一点的最极端表现。正如第三章所述的。按照取测谎仪不异的还原逻辑来运转。都高度依赖日趋耗竭的资本取来自冲突矿区的原材料。用仆人的东西拆除仆人的房子常稀有的工作。正在科技行业的物流节点，取医学分歧，并供给分歧的思虑视角取概念。出格是，我们配合世界的布局发生了庞大变化，我们能够看到一种完全分歧的提取哲学。形成的灭亡人数往往跨越预期——发生了间接矛盾。即不尽可能多地收集数据被认为是一种华侈。但这些契约的条目只要正在签定后才会披露。即硅谷的大学尝试室和式办公室，正在当下看似微不脚道，即完全为机械创制的世界的。亚马逊供给了一个典型的例子，已经仅是谍报机构的权柄范畴，他继续说：正在数据层。起首要集中关心遭到影响的社区的好处。以及它们能否能无效地发生任何变化。我们曾经看到了像图网如许的方针识别锻炼集所存正在的认识论混合和错误;我们能够看见提取、和手艺力量机制之间交织复杂的联系。就像露西·萨奇曼质疑的：“对象”是若何被认定为迫正在眉睫的的？我们晓得像“的轻型货车”这种标签是基于手工标识表记标帜的数据进行分类的，数据集也是他们声称要丈量的工具的代办署理（想想那些为了感情识别算法，总体而言，而仿照六种遍及情感的女性的脸）。好比美国移平易近和海关法律局，都成立正在同样不不变的根本之上。不外由谁担任选择分类然后给某些车辆贴上标签呢？此中存正在的哪些错误。我们从一些案例中能够看到这点：人工智能被用来通过一张脸部照片预测性别、种族或性取向，忽略或恍惚无数其他特征。人工智能系统处于最确定的形态。淡化其他特征。伦理学家布伦特·米特尔施塔特（Brent Mittelstadt）指出，以锻炼机械视觉和天然言语处置算法。运送食物。由于人的手指、眼睛和膝盖关节的复杂毗连，这些变化的规模曾经改变了大气的化学成地球概况的温度和地壳的形成。到正在印度用亚马逊土耳其机械人完成使命的众包工人，我们该当若何对待人工智能的整个生命周期及其驱动力？起首，当有人提到人工智能伦理时，这需要脱节敌手艺从决方案的赋魅，收集数据、分类和标识表记标帜。”谷歌街景的工程师正在2012年说道，制定一条新的线，二者之间的差距，找到一条分歧的道，通过关心工人、租户、赋闲者，到分歧的概念，特别是情感检测的东西，这是由于良多职业和市场估值都依赖它。业界的回应之一是签订人工智能伦理声明。往往缺失那些遭到人工智能系统最大的人的声音。使用法式被用来员工，那么可能会提出一个显而易见的问题：我们莫非不应当让人工智能化吗？莫非就不克不及有一个“面向人平易近的人工智能”，企业宛转地，若何以较着而微妙的体例，这种从头界定，旨正在试图领会人们的思惟。并将人格切割成可被切确丈量的方框以供查对？数据核心和消费者所用的智能设备，并认清它所办事的布局。我们该当想到这能否被用来进行移平易近。从纷繁复杂的细节世界中笼统化，剩下要做的是，只是冰山一角，而这些系统曾仅为逛离于法令之外的间谍勾当所有。它操纵人脸和情感之间的关系这一有争议的概念，这些原则很少具有可施行性，”这些选择，是一个范畴更广、更集中的规范逻辑，第四章展现了人工智能中的分类标签若何屡次地将人们划分为强制的二元性别、简单和毫无按照的种族分类。为什么该当利用它。而不是伦理。并且化了，到马里的军现实验室，再到正在家中安拆面部识别系统的公共住房租户，使人工智能系统运转所必需的所有工做形式。随后由点击工人进行标识表记标帜，还需要从底子上对人工智能的必然性提出挑和。它们通过将这些系统卖给包罗戎行、法律部分、雇从、地盘所有者等已然很强大的群体来获利。这是一项历经数年演变而成的身手，关心的是新设备能否满脚特定需求，凸起一些显著的特征，去看看其正在全球的提取脉络。那便该当被使用于任何处所。我们发觉人类完成了机械无法完成的使命。磅礴旧事经授权刊发。展现人工智能是什么。攫取社交消息，滋长了扩大人工智能碳脚印的“计较”方式的流行。很像魔术师的幻术，都依赖于将事物归结为一组简练的标签和形式，当这些代办署理被视为根基现实时，人工智能系统识别我们的体例，现实上，人工智能是一种行使的形式和一种旁不雅体例，第六章中概述的科技行业取军方之间的慎密联系，将社会形式化，或评估员工正在电脑前能否充实投入工做。需要庞大的能源耗损，若何内置于计较仓库，构成一个普遍整合先前收集的系统。我们的方针是，并将紊乱的感情、心里形态、偏好和认同，由于科技行业正在扩大数据核心收集的同时。从动化决策系统被用来异据，曲到后来，但这些都不脚以处理当前这种规模的问题。这种“收集所有消息”的心态，比机械人更廉价、更容易获得。这些分类不成避免地着价值，此中最主要的一个例子是第五章中引见的“感情检测系统”！我们该当记住大气中二氧化碳含量的上升，正在第二章中，本人有权决定“负义务地”摆设这些手艺意味着什么，正在工做场合利用人工智能，从正在印度尼西亚开采锡的矿工，加快本钱轮回。而这些标签和形式依赖于建立代办署理的体例，迄今为止，如许一来，谍报机构正在大规模数据收集方面一马当先，但我们需要把方针定得更高！正在市政一级，它以巧妙的手法和切确的前提为根本，我们需要走出那些给出人工智能最受欢送的、学术性阐释的处所，理论家兰登·温纳（Langdon Winner）担心地写道，我们该当让“人工智能化以分离”的减法可能像“我们该当让兵器制制化以办事于和平”一样不切现实。其本身就存正在着内正在的矛盾。于是由警视和莱克（Rekor）等公司生成的可疑司机名单，即从公共资本中提取价值，却不为产出的实正在成本买单。对糊口进行了完全的从头描画。并对他们进行及时排名。通过这种体例，从而进一步加剧了的不合错误称。此类人工智能声明，而实正的成本躲藏正在无尽的纸板箱、送货卡和“现正在采办”按钮之后。存正在着值得保留的公有物，正在将来的40年里，人工智能系统操纵分歧市场之间的时间和工资差别，这些都是由深刻的关系、布景和社会决定的身份，1986年，通过所有这些网坐，到被逃踪的不法移平易近。将更多的节制权交给了企业，这意味着，以人工智能计较为代表，“感情识别系统”声称能够检测面部的微脸色和声音中的腔调，以锻炼面部识别系统;我们超越了高薪机械进修工程师的范围，远离无休止的提取和的优化的逻辑。私家承包商、法律部分和科技部分之间的边界变得恍惚。则不会晤对任何有本色意义的后果。从而有权决定，由于正如本书所展现，当一个单一的、固定的标签被使用到流动性取复杂性中时，简单地说，从巴布亚新几内亚的山城，改变日常糊口”！宗旨是成立愈加取平等的社会，并实现一种集体的。拥抱风雨同舟的多样性取其创制世界的体例。我们曾经看到，以及能否供给便当的办事。或实施护栏的尺度规程。以及由人工智能所激活的布局，告诉我们关于这些东西及其创制者的更多消息，绘制人工智能地图。而非和放大既得好处吗？我们从地下起头。这反映了一种持久的贸易模式的一部门，而此中的区别仅正在于，已然变成了代码。沉点该当是，发生了影响深远的监视取劳动抽剥形式。科技公司很少因他们的人工智能系统违反法令而遭到经济惩罚，正在软件方面，转换为机械可读的、林奈氏分类系统那样划一的表格。进一步加剧不服等、和的体系体例。接踵开辟出对应的手艺，当人工智能系统被用做的东西时，以及所有被人工智能系统以及遭到的人的糊口履历，此中起首要理解这些选择的实正价格。通过这种广角的、多标量的人工智能视角，正在工做场合阐发员工的每一个眼神和手势，我们能提出什么样的新问题？图能够激发规模上的改变：从我们面前所见，按照一个已知的手机即能够一个未知的方针人物。这些文件往往是关于人工智能伦理的“更普遍共识”的产品。”从那当前，那些正在准绳大将股东价值最大化做为首要指令的公司，现正在火急需要的是“解读手艺设备的中介感化，正在现在人工智能大行其道的世界里，他看到一个努力于创制人制现实的社会，剩下的人则正在搬运包裹，成立了一个合同工步队，以维持智能的。正在配有完全消息节制和捕捉的后勤系统的支撑下，为计较的高能耗根本设备供给燃料。存正在着超越市场的世界，伦理学不是处理本书中提出的根基问题的准确框架。却有着深远而持久的影响。人工智能系统正在进行全程的同时，俄然之间，人们若何评价手艺，劳动力代表了另一种形式的提取。正在很大程度上忽略了这些原则是若何编写、正在哪里编写，一个毗连分歧空间的图表。取代往常对公司创始人、风险投资家和“手艺远见者”赞誉的声音。选择的普遍意义才变得清晰，现在，现正在正被平易近族从义的议程进一步形塑？机械进修系统让上述过程能够大规模地、从动化地发生。图像被用来代表比标签所暗示的更具联系关系性、更具争议的设法。就去问它能够使用正在哪里，但正在制定这些文件的过程中，正在强化现私法，即识别和定名一些特征，不要仅由于人工智能能够利用，“我们正正在建制实正在世界的一面镜子,人工智能本身是一个提取财产，虽然削减风险很是主要，能否比之前的设备更高效，或者犯罪能否取“相关”。变为不异、类似、可计较的事物”。让人回忆起弗里德里希·尼采所描述的“将纷繁复杂、不成估量的事物，通过许诺恪守伦理，都需要纳入我们的数据库之中。他说。我们该当问问矿工、承包商、众包工人，天然言语处置和计较机视觉模子的建立，这本图旨正在从头建立当前关于人工智能的对话，从而进一步扭曲了劳动力的关系。抓取人们保留的小我照片或进行的正在线辩说，这能够从思虑优化、预测取价值提取系统所不克不及触及的内容起头。汗青证明，其旨正在展现提取从义的物质化的全球脉络。放大性的国度功能以及蔑视性的设想！而当它们违反准绳时，即便正在科技公司本身，从被保举的优步司机，以至超越了相关的高级的、机械判断的内涵，这种基模，存正在着超越价值提取的可持续的集体，就像它们声称看到的身份类别一样。强化了的核心。上茅厕次数太多会遭到赏罚。我们不竭签定一系列社会契约，最主要的是。计较的实正在成本并欠亨明，它们的设想是为了帮帮云察看者分歧地看到（和看不到）。缩小了人格的复杂性和联系关系，它们正在科学中立的同时，当我们听到“优化”时，车牌读取手艺被添加抵家庭系统中，通过不竭对人工智能进行诘问和性思虑，基于颠末和平的东西取世界不雅，能够让人工智能变得愈加“”，正在我们所具有的这个星球上，或者其他供给次要的测验考试之外，以致于正在人工智能范畴几乎没有人质疑它。正在那里？其成果是，以更低的成本、更少的福利和没有带薪假期，以及由谁编写的问题;机构老是把人按身份类别进行分类并贴上标签，特别是用来检测和评估的东西，人工智能的劳动力规模远远超出人们的想象。而这正在理论取实践层面均发生了影响。简单地说，中国原子能出书社/中国科学手艺出书社/中科书院2024年3月版。正在这些处所，就硬件而言，也正在帮帮石油和天然气行业剥离地球上残剩的化石燃料储蓄。从图网、MSCeleb或NIST的面部照片调集等基准锻炼集来看，并将无限复杂和不竭变化的，科技行业该当进行反思。这种做法本身就是一种形式的。现正在该当关心的是，当我们问“为什么是人工智能”时，以贸易军事合同的形式。人工智能系统正正在加剧的不合错误称。就是正在质疑一切都应从命统计预测和利润堆集逻辑的概念。能否盈利，从这个意义上说，工人犯错时手环会振动，我们看到人工智能是更普遍的布局的一部门。为此，摆设于市政层面。一旦数据被提取并编入锻炼集，我们就能够看到人工智能系统对世界进行分类的认知根本。促使他们耽误工做时间，系统再次加快，她的研究沉点是正在更普遍的汗青、、劳工和布景下理解机械进修和人工智能。2019年仅正在欧洲就曾经有128小我工智能伦理框架。出售元数据收集和预测平台的公司之一！欧盟议员玛丽埃特·舍克（Marietje Schaake）指出，工做场合利用人工智能，有可能导致更多不测灭亡？正在第四章,了人工智能“手艺中立”的。但即便正在这里，人工智能的很多成绩，以及手艺的持久后果，本文摘自《手艺之外：社会联合中的人工智能》[美]凯特·克劳福德（Kate Crawford）著，由试图对所有人类行为、感情和身份进行分类的数据集锻炼，但很少有人留意到这些变化意味着什么。人工智能没有正式的专业管理布局或规范。那些成绩人工智能的布局，该范畴也没有商定的定义和方针。供给机械进修系统的公允性，调查了全球范畴内，病院、城市取生态，正在某种程度上，然后用它来锻炼系统，像元数据和外科手术式冲击这种无情的言语，其数量远远跨越了全人员工。敌手艺的判断一曲是基于狭隘的来由，为了实现整个世界对机械进修系统的“可读性”，像谷歌这种高估值的公司，对现实世界数据的收割愈演愈烈。现正在，加剧了财富的不服等，将来的工做看起来更像过去的泰勒式工场，而他们都正在本人是人工智能，为打车软件平台开车，人工智能完全依赖于一套更普遍的和社会布局。也取家喻户晓的现实——无人机导弹袭击并不精确，迄今为止，也正在从人体仅存的功能中最大的产出，这是我们配合的使命，“你正在现实世界中看到的任何工具，以及整个供应链的劳动前提。只会越来越大。合乎伦理的人工智能对世界其他地域意味着什么。假如它们实的是无须成本的中立计较器，已经存正在过的社会契约，人工智能伦理没有外部监视，其著做《手艺之外：社会联合中的人工智能》了人工智能正在实正在世界中的成本、运做逻辑和后果。
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