Privacy-Preserving Data Linkage Across Private and Public Datasets for Collaborative Agriculture Research
Case Western Reserve University(凯斯西储大学);Georgia Institute of Technology(佐治亚理工学院);University of Wisconsin–Madison(威斯康星大学麦迪逊分校)
本文提出隐私保护框架,在保护农场数据的同时联动私有农业数据与公共政策数据,并基于真实 Farmer's Market 数据验证其可支持定价与粮食不安全分析。
2024-09-09 cs.CR cs.CY cs.LG
Smart Policies for Artificial Intelligence
我们认为已经存在事实上的人工智能政策--一系列政策以各种方式影响人工智能发展领域。因此,与人工智能政策相关的关键问题不在于人工智能是否应该被治理,而在于它目前是如何被治理的,以及这种治理如何变得更加知情、整合、有效和具有预期性。我们描述了事实上的人工智能政策的主要组成部分,并借鉴其他科学和技术领域的经验教训,就如何改进人工智能政策提出了一些建议。
2016-08-29 cs.CY
Everything You wanted to Know about Smart Agriculture
预计到2050年,世界人口将增加近20亿,导致粮食需求迅速增加。最近的一项预测表明,尽管取得了一些进展,但世界在实现“零饥饿”目标方面仍处于落后状态。社会经济和福祉的后果将影响粮食安全。弱势群体将遭受营养不良。为了满足不断增长的人口的需求,农业需要现代化,变得智能化和自动化。传统农业可以通过采用现有技术改造为高效、可持续、生态友好的智慧农业。在这篇调查论文中,作者介绍了智能农业的应用、技术趋势、可用数据集、网络选项和挑战。农业网络物理系统是如何建立在互联网的农业物联网通过各种应用领域进行了讨论。农业4.0也是一个整体。我们专注于支持自动化的人工智能(AI)和机器学习(ML)等技术,以及提供数据完整性和安全性的分布式账本技术(DLT)。在深入研究了不同的体系结构之后,我们还提出了一个依赖于数据处理位置的智能农业框架。我们将智能农业的开放研究问题分为两组-从技术角度和网络角度。AI、ML、作为DLT的区块链以及基于物理不可克隆功能(PUF)的硬件安全属于技术组,而任何与网络相关的攻击、虚假数据注入和类似威胁都属于网络研究问题组。
2022-01-13 cs.CY
Prioritizing Policies for Furthering Responsible Artificial Intelligence in the United States
RTI International(RTI国际)
存在或已经提出了几种政策选择,以进一步推动负责任人工智能(AI)的开发和部署。包括美国政府机构、州、专业协会以及私营和公共部门企业在内的机构都有能力实施这些政策。然而,由于资源有限,并非所有政策都能够或应该得到同等的优先重视。我们定义并审查了九项建议政策,以促进负责任的人工智能,对每项政策的潜在使用和影响进行排名,并建议相对于每种机构类型的优先级。我们发现,部署前的审计和评估以及部署后的问责制可能会产生最大的影响,但也是采用的最高障碍。我们建议美国政府机构和公司高度重视部署前审计和评估的发展,而美国国家立法机构应高度重视部署后问责制。我们建议美国政府机构和专业协会应高度重视支持负责任的人工智能研究的政策,各州应高度重视支持负责任的人工智能教育。我们建议公司可以高度优先考虑让社区利益相关者参与开发工作,并支持人工智能开发的多样性。我们建议各机构对人工智能道德声明和人工智能技术或事件数据库的优先级较低。我们认识到,没有一项政策会导致负责任的人工智能,而是倡导跨机构实施战略政策。
2022-11-30 cs.AI cs.CY
A Comprehensive Review and Systematic Analysis of Artificial Intelligence Regulation Policies
针对全球AI监管因各国文化治理差异陷入混乱的问题,本文梳理不同地域文化的AI监管提案,构建分析框架并系统剖析提案的失效点,为监管机构以分治方式厘清乱象提供支持。
2023-07-23 cs.AI cs.CY
Explainability Needs in Agriculture: Exploring Dairy Farmers' User Personas
本文通过混合方法研究40名德国奶农,利用k-means聚类识别出五种用户画像,揭示年龄、技术经验等因素影响其对AI建议和数据隐私的可解释性需求,为需求工程师定制农业数字系统提供指导。
2025-09-17 cs.CY cs.HC
Mobile Technology: A Panacea to Food Insecurity In Nigeria -- A Case Study of SELL HARVEST Application
本文针对尼日利亚农业生产力低下导致的粮食不安全问题,回顾了多种农业技术,并提出名为Sell Harvest的移动解决方案,旨在通过数字化缩短供应链、减少贫困饥饿,实现农业可持续发展。
2024-07-23 cs.CY cs.ET
Generative Artificial Intelligence in Higher Education: Evidence from an Analysis of Institutional Policies and Guidelines
本研究分析116所美国R1大学的GenAI政策,发现多数机构鼓励使用并提供课堂指导,但活动侧重写作,伦理讨论广泛,且教师指导可能因要求大幅修订教学法而变得繁重。
2024-01-12 cs.AI cs.CY
Robots in the Garden: Artificial Intelligence and Adaptive Landscapes
City College of New York/CUNY(纽约城市学院(纽约城市大学));Hunter College/CUNY(亨特学院(纽约城市大学))
本文介绍了 ELUA 项目,通过配备双龙门机器人及传感器网络等设施,展示将人工智能融入城市生态系统的方法,并鼓励景观建筑师开发与环境长期互动的适应性设计框架。
2023-05-22 cs.AI cs.CV cs.CY
Agricultural 4.0 Leveraging on Technological Solutions: Study for Smart Farming Sector
本文探讨了农业4.0如何利用物联网和人工智能等新兴技术应对粮食需求与气候变化挑战,分析了其实施的益处、兼容性、可靠性及缓解挑战的策略。
2024-01-01 cs.CY cs.HC
Legally Binding but Unfair? Towards Assessing Fairness of Privacy Policies
Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence (ScaDS.AI)(可扩展数据分析与人工智能中心(ScaDS.AI))
本文提出从信息公平性、表征公平性和伦理/道德三维度,结合文本统计、语言学方法与AI自动评估隐私政策,并通过德语政策实验验证其可行性。
2024-05-08 cs.AI cs.CL cs.CY
A Practical SAFE-AI Framework for Small and Medium-Sized Enterprises Developing Medical Artificial Intelligence Ethics Policies
本文提出SAFE-AI框架,将伦理监督嵌入敏捷开发流程,通过验收标准、公平性与透明度指标及责任指标,帮助资源有限的中小型企业以业务对齐方式落地医疗AI伦理政策。
2025-07-03 cs.CY
Readiness of the South African Agricultural Sector to Implement IoT
随着世界人口的增加,对粮食的需求也在增加。这种对粮食的需求反过来又给许多国家的农业带来压力。气候变化对环境的影响使人们很难生产出满足不断增长的人口所需的粮食。由于这些问题,农业部门被迫转向更有效和可持续的耕作方法,以提高生产力。有证据表明,在农业中使用技术有可能提高粮食生产和粮食可持续性,从而解决粮食安全问题。物联网(IoT)被认为是农民克服气候变化对粮食安全影响的潜在工具。然而,关于南非农业部门实施物联网的准备情况缺乏研究。因此,本研究旨在探讨南非农业部门对广泛实施物联网的准备情况。本研究通过PEST框架对南非的特殊情况进行了桌面研究。一项专题文献和文件审查被部署,以研究可能促进或阻碍物联网在南非农业部门实施的政治、经济、社会和技术因素。调查结果表明,广泛的政治,经济,社会和技术结构使物联网在南非农业部门的实施成为可能。其中最重要的包括当前的政策、技术基础设施、互联网接入和移动技术,这使南非在农业中实施物联网方面处于有利地位。
2021-08-23 cs.CY
Expert Assessment: The Systemic Environmental Risks of Artficial Intelligence
本报告通过三级框架分析人工智能的系统性环境风险,揭示其对气候、生物多样性等的非线性影响,并通过案例研究展示风险放大机制与生态社会后果。
2025-12-05 cs.AI cs.CY
Empowering Africa: An In-depth Exploration of the Adoption of Artificial Intelligence Across the Continent
本文深入分析非洲AI应用格局,结合区域、文化与基础设施因素,通过多领域案例探讨其变革潜力、伦理政策挑战及本土创新与国际合作,倡导建设包容且合乎伦理的非洲AI生态系统。
2023-12-28 cs.CY
Responsible Artificial Intelligence (RAI) in U.S. Federal Government : Principles, Policies, and Practices
本文概述了美国联邦政府中负责任人工智能(RAI)的原则、政策与实践,分析了相关监管格局,并以人口普查局用例和评估工具包为例,探讨了联邦机构落实 RAI 的挑战与机遇。
2025-01-12 cs.CY
Analysis of Agricultural Policy Recommendations using Multi-Agent Systems
尽管农业是印度一半以上人口的主要生计来源,但在印度农业部门实施的一些社会经济政策没有充分注意这些政策可能产生的结果。一些政策的负面影响可以从一些研究报告和媒体定期报道的农民遭受的巨大痛苦中看出。在本文中,我们在印度的一个特定的麻烦农业子系统建模为多代理系统,并用它来分析一些政策的影响。理想情况下,我们应该能够模拟整个系统,包括所有来自其他系统的外部依赖关系-例如,劳动力或水的可用性可能取决于其他就业来源,水权等-但为了我们的目的,我们从一个相当基本的模型开始,不考虑这些外部影响。据我们所知,在印度没有考虑水位、信息可用性和市场模拟等因素的可用模型。因此,我们将各种实体插入模型中,使其足够接近观察到的现实,至少在印度的一些选定地区。我们评估了一些政策选择,以了解一旦实施这些政策可能发生的变化。根据仿真结果提出了相应的政策建议。
2020-08-11 cs.CY cs.GT cs.MA
Malaysia's AI-Driven Education Landscape: Policies, Applications, and Comparative Insights for a Digital Future
本文分析马来西亚AI教育政策与2021-2025年路线图,评估应用、挑战及与多国比较,提出治理和基建建议,助力其成为区域领导者。
2025-09-26 cs.CY
Brave new world: Artificial Intelligence in teaching and learning
Technical University of Cluj-Napoca(克卢日-纳波卡技术大学)
本文通过实例展示大型语言模型在教学与学习中的应用,讨论教育领域已发生的人工智能事故,并主张大学亟需制定人工智能政策以提升认识并降低风险。
2023-09-27 cs.AI cs.CY
From Trust to Truth: Actionable policies for the use of AI in fact-checking in Germany and Ukraine
本文以德国和乌克兰为案例,分析AI用于新闻事实核查的机遇与风险,并提出监管、资助、技术标准及协作方面的可执行政策建议。
2025-03-24 cs.CY
Artificial Intelligence and Innovation to Reduce the Impact of Extreme Weather Events on Sustainable Production
极端天气事件的频繁发生严重影响了我们社会中处境不利者的生活,特别是在以农业为主的经济体中。极端火灾、洪水、干旱、飓风和其他灾害的不可预测性危及陆地上的可持续生产和生活(可持续发展目标15),导致粮食不安全和人口贫困。幸运的是,人工智能(AI)、物联网(IoT)、区块链、3D打印以及虚拟和增强现实(VR和AR)等现代技术有望降低极端天气对我们社会的风险和影响。然而,关于这些技术如何帮助减少极端天气影响的研究方向尚不清楚。这使得在极端天气领域内探索数字技术具有挑战性。本文采用德尔菲最优最差法和机器学习方法对技术推动因素进行识别和评估。BWM评估显示,预测性是人工智能最重要的标准和作用,而大众市场潜力是次要的标准。在此基础上,我们测试了机器学习的预测能力在一个可获得的数据集上,以影响人工智能的预测能力。我们提出了这项研究的管理和方法的影响,这是研究和实践的关键。本研究所采用的方法可以帮助决策者制定战略和干预措施,以保障可持续生产。这也将有助于分配稀缺的资源和投资,以改善人工智能技术,减少极端事件的不利影响。相应地,我们提出了这一局限性,这需要未来的研究。
2022-09-21 cs.AI cs.CY
Empowering Agrifood System with Artificial Intelligence: A Survey of the Progress, Challenges and Opportunities
China University of Geosciences(中国地质大学);Wuhan University(武汉大学);The University of Sydney(悉尼大学);Nanyang Technolog(南洋理工大学)
本文综述了人工智能技术在农业食品系统中的变革性应用,涵盖数据获取方法及在农、牧、渔业等领域的进展,并指出了当前面临的挑战与未来研究机遇。
2024-09-26 cs.AI cs.CY eess.IV
Key Considerations for the Responsible Development and Fielding of Artificial Intelligence
我们回顾了未来工作的主要考虑因素、实践和领域,旨在负责任地开发和部署人工智能技术。我们描述了关键挑战,并就应优先考虑的主题、应实施的实践以及应定义或更新的政策提出建议,以反映人工智能技术的能力和用途的发展。主要考虑因素是由美国政府部门和对国家安全至关重要的机构采用的。然而,它们与人工智能系统的设计、构造和使用更广泛地相关。
2021-08-19 cs.CY
The impact of artificial intelligence: from cognitive costs to global inequality
该研究分析了人工智能对全球公平、认知能力与经济稳定的双重影响,指出其虽能推动多领域进步,但私营主导的快速发展或加剧不平等与认知依赖,呼吁学界参与制定治理伦理政策以平衡收益与风险。
2025-03-11 cs.CY physics.soc-ph
Unlocking the Black Box: Analysing the EU Artificial Intelligence Act's Framework for Explainability in AI
NUP Cyprus(塞浦路斯NUP大学)
本文针对AI可解释性不足的问题,梳理XAI发展方法与落地挑战,分析欧盟《AI法案》的可解释性框架及XAI入法的标准、监督与执法问题。
2025-01-24 cs.AI cs.CY
AI & Racial Equity: Understanding Sentiment Analysis Artificial Intelligence, Data Security, and Systemic Theory in Criminal Justice Systems
Systemic Justice Institute, Harvard Law School(哈佛法学院系统正义研究所)
人工智能的各种形式的影响,无论是加剧或减少种族系统的不公正已经在这个应用研究工作进行了探讨。以识别,分析和辩论系统性问题的每个主题领域为基础,研究了在种族敏感环境中使用算法自动化人类决策的优点和缺点。通过对历史系统模式、隐含偏见、现有算法风险和法律影响的分析,人们断言,基于自然语言处理的人工智能,如风险评估工具,具有种族差异的结果。它的结论是,需要更多的诉讼政策来规范和限制内部政府机构和企业如何利用算法,隐私和安全风险,以及审计要求,以偏离种族不公正的结果和过去的做法。
2022-01-03 cs.CL cs.CY
Data, Power and Bias in Artificial Intelligence
人工智能有可能加剧社会偏见,并使数十年来在平等权利和公民自由方面的进步倒退。用于训练机器学习算法的数据可能会捕捉到社会上可能会学到并延续下去的社会不公正、不平等或歧视性态度。从技术解决方案、社会正义和数据治理措施等不同角度迅速出现了解决这一问题的尝试。虽然这些方法中的每一种都是制定全面解决方案所必不可少的,但与每一种方法相关的讨论往往似乎是不同的。本文回顾了正在进行的工作,以确保数据公正,公平和偏见缓解人工智能系统从不同的领域探索相互关联的动态,并检查是否在人工智能训练数据偏见的不可避免性实际上可以用于社会公益。我们强调与定义处理偏见的政策相关的复杂性。我们还考虑了解决社会偏见问题的技术挑战。
2020-07-28 cs.CY
Assessing Privacy Policies with AI: Ethical, Legal, and Technical Challenges
该跨学科研究探讨了使用大型语言模型自动评估隐私政策在技术可行性、伦理影响和法律兼容性三方面的挑战,旨在促进讨论以帮助用户在AI驱动的数字经济中更好地履行决策者角色。
2024-10-10 cs.CY
Artificial Intelligence Policy Framework for Institutions
本文针对机构应用 AI 时的隐私、偏见、可解释性及环境影响等伦理问题,提出一个通用的 AI 政策制定框架,以帮助机构在坚守伦理原则的前提下利用 AI。
2024-12-03 cs.CY
An Efficient Data Warehouse for Crop Yield Prediction
如今,与现代信息和通信技术相结合的精准农业在农业活动中变得越来越普遍,例如自动灌溉系统,精确种植,养分和农药的变量应用以及农业决策支持系统。在后者中,基于机器学习和数据采掘的作物管理数据分析主要关注如何有效地预测和提高作物产量。近年来,原始和半加工的农业数据通常是使用传感器、机器人、卫星、气象站、农业设备、农民和农业综合企业收集的,而物联网(IoT)应该能够实现农业生态系统中物体和设备的无线连接。农业数据通常捕获有关农业实体和操作的信息。每个农业实体都封装了一个单独的农业概念,如田地、作物、种子、土壤、温度、湿度、害虫和杂草。农业数据集具有空间性、时间性、复杂性、异构性、非标准化性和庞大性等特点。特别是,农业数据在数量、种类、速度和准确性方面被认为是大数据。设计和开发面向精准农业的数据仓库是建立作物智能平台的重要基础,可以实现资源高效的农艺决策和建议。对这种农业数据仓库的一些要求是隐私、安全和其利益相关者之间的实时访问(例如,农民、农业设备制造商、农业综合企业、合作社、客户和可能的政府机构)。然而,目前文献中很少有报道关注设计高效的数据仓库,以实现农业大数据分析和数据采掘。在本文中...
2018-06-26 cs.CY cs.DB
The economic alignment problem of artificial intelligence
Universitat de Barcelona(巴塞罗那大学);University of Leeds(利兹大学);University of Sussex Business School(萨塞克斯大学商学院);Potsdam Institute for Climate Impact Research(波茨坦气候影响研究所);Leeds University Business School(利兹大学商学院)
本文探讨人工智能研究中的'对齐问题'亦为经济协调问题,提出后增长研究可降低AI风险,通过替代优化为满意化、利用社会与行星边界来指导发展,以及限制系统反弹。
2026-04-29 cs.CY econ.GN q-fin.EC
Regulating Artificial Intelligence: Proposal for a Global Solution
随着人工智能(AI)在现代社会中的日益普及,各个国家和国际社会都在努力创造一个创新友好但安全的监管环境。充分的监管是最大限度地提高AI技术的好处并最大限度地降低其风险的关键。然而,由于人工智能的全球影响力以及对监管概念的普遍误解,制定监管框架具有挑战性。我们认为,如果没有得到强有力、一致的国内和国际治理安排支持的真诚的国际协调,就无法有效应对与人工智能相关的挑战。在此背景下,我们建议建立一个国际人工智能治理框架,围绕一个新的人工智能监管机构组织,该机构利用跨学科的专业知识,可以帮助制定人工智能技术监管的统一标准,并为全球人工智能政策的制定提供信息。我们还认为,有必要从根本上改变对监管构成的观念,以消除阻碍当代发展人工智能监管制度的现有障碍,并就如何实现这一目标以及这样做的机会提出一些建议。
2020-05-22 cs.CY
Development of a Smart Autonomous Irrigation System Using Iot and AI
本研究结合IoT与AI改造传统滴灌系统,开发出可适配不同农业场景的智能自主灌溉系统,通过ESP32采集环境数据、LSTM模型预测、Blynk应用管控,实现节水增产、提升劳动效率,助力可持续农业发展。
2025-06-13 cs.CY cs.SY eess.SY