倫理與法律

人工智慧&電腦、資料科學 倫理與法律 可解釋性與公平性 機器學習 

AI管制的可能模式——內部程序、外部審計、公平交易

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AI是複雜的新興科技，未來會受到怎樣的管制難以預知。本文從既有的管制政策出發，提醒讀者可以注意三個主要的政策工具：內部程序、外部審計、公平交易。

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人工智慧&電腦、資料科學 人機互動 媒體識讀 資料探勘 

AI人資越來越強？用自然語言處理瞭解工作態度

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如果你想要瞭解一個人，你會怎麼做呢？其實最簡單也最好的方式，就是跟他聊聊天，傾聽他所說的話。在當今這個科技越發成熟的時代，自然語言處理技術可以幫我們分析、歸納很多事情，甚至是幫人資、主管判斷底下員工的工作態度！先別急著譴責AI只幫助資方！其實它也可以幫助求職者分析目前市場最需要的關鍵技術，並推薦相關的學習課程，讓你能成為大家搶著要的人才！總而言之，AI與人力資源領域的跨界合作，在未來還有很多很多值得期待的火花。

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人工智慧&電腦、資料科學 倫理與法律 

你相信AI嗎？AI仍需要人類「掛保證」

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單憑技術發展，並不足以讓人們信任AI，那麼，到底什麼才是讓人相信的關鍵？一篇2023年關於信任的社會學發表，調查橫跨17個國家的人們對於AI的態度是如何，研究結果發現有「值得信任的人」參與AI的研發、使用與管制，仍是AI取得信任的關鍵。

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AI用了我的創作，怎麼辦？──生成型AI的智慧財產權爭議

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生成型AI藉由原始資料訓練，進而有所產出，在這個過程中，是否會衍生智慧財產權的爭議？這篇文章區分兩個層次的問題：「輸入」層次上使用原始資料是否經授權，以及「輸出」層次上AI產出是否將與原作者競爭。

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人工智慧&電腦、資料科學 可解釋性與公平性 

預測準確就好了嗎？談人工智慧的不公平

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許多報導中提到AI的「不公平」，其實都是來自「原始資料中就已經存在的」群體差異。對於這個問題，有些討論強調「原始資料可能不準確，導致預測失準」，但在這個問題之外，我們也可以討論，預測準確真的是AI發展當前的唯一目標嗎？為此，文章中也介紹了「統計歧視」這個概念，幫助大家進一步思考這個問題⋯⋯

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人工智慧&電腦、資料科學 倫理與法律 媒體識讀 

不實資訊如何趁我們線上購物時被散播開來？

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自新冠肺炎爆發開始，各種關於到底要怎麼戴口罩、判斷症狀的依據或是接種疫苗到底有沒有幫助的資訊紛紛在社群網絡上散播開來，不實資訊在社群媒體上散播已不是新鮮事。不實資訊除了透過社群媒體散播開來之外，在現今幾乎成為我們生活中不可或缺的線上購物平台上，有沒有可能是另一個加速散播不實資訊的溫床？

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