ACM技术简报

本版的重点是促进AI信任的机制和指标的有效性，必须进行实证评估，以确定它们是否真的这样做。对AI的不信任意味着可信度，并要求对利益相关者的看法、担忧、，以及与人工智能及其特定应用相关的恐惧。培养公众对人工智能的信任需要决策者证明他们是如何让行业对公众负责的，以及他们的合法关切。

本版重点关注生成性人工智能（GenAI）的快速商业化，它给个人、社会和地球带来了多重大规模风险，需要快速、国际协调的应对措施来缓解。它还提出了有关AI政策的结论，该政策纳入了端到端治理方法，通过“设计”解决风险，并在AI产品的设计到部署生命周期的所有阶段对GenAI技术的治理机制进行监管。

本版的重点是一个关键挑战：如果不更好地理解数据驱动系统可能产生的不信任的根源，就无法实现其全部潜力。重要的是，TechBrief消除了一种普遍的误解，即公众对数据系统缺乏信任是由于数据素养差所致。然而，《技术简报》指出，识字率的提高往往会增加不信任。它还引用了一些研究，这些研究表明，对数据系统的信任因处理数据的环境和机构而异。

该版本指出，算法系统的普遍存在造成了严重的风险，而这些风险没有得到充分解决。TechBrief的一个反复出现的主题是，虽然它非常有用，而且通常是良性的，但在复杂系统中部署算法时，可能会对个人和社会造成各种深刻的伤害，威胁到机会、自由甚至生命本身。为此，它建议，实现更安全的算法系统必须是政府和所有利益相关者的高度研究和政策优先事项。

本版探讨了风险限制审计（RLA）的好处，该审计旨在确定必须手动检查多少选举后随机选票样本，以确保计票的准确性和完整性。TechBrief包括RLA的概述、使用RLA的不同技术、最佳利用所需的条件、RLA在维护公众信任方面的重要性以及其他好处。

这一版本的重点是量子计算和模拟的概念，这是一个快速发展的计算机科学领域，有可能影响现实世界中生活的许多不同和至关重要的方面。在这里，TPC探讨了这项技术可能带来的各种但深刻的社会和个人风险，其潜在利益，以及政府、私营部门和CS作为一个整体应如何在这一新兴领域中以不同的谨慎和信心组合进行。

本版重点介绍了智能城市的概念，以及如何在不损害个人或社会自由的情况下，部署信息和通信技术（ICT）来创建这样的城市。这些新兴技术引发的担忧包括：每个智能城市技术生命周期的每个阶段都存在网络安全风险；作为重要组成部分的有效隐私保护机制；对所有城市用户，而不仅仅是居民，透明和公平；以及了解智能城市基础设施在设计期间和部署后对气候的影响。

本技术简介主要关注面部识别以及政府和私营部门使用面部识别所引发的政策问题。注意到“尽管技术存在根本性的局限性，但面部识别的使用仍在增加，这给隐私和道德带来了巨大挑战”，《技术简报》涵盖了此类技术的无数问题，包括面部识别不是一种单一的、可靠的技术，对个人隐私的固有危险，有证据表明，面部识别系统中的偏见是普遍而深刻的，负责任地应用面部识别技术需要谨慎、科学、持续的治理。

第一份技术简报关注的是日益加深的气候变化危机，重点关注的是计算可以帮助缓解危机，但首先必须停止助长危机。TPC建议的政策含义包括，需要对信息和通信技术部门的碳排放进行全面测量，以评估减排目标是否实现，计算效率必须与大幅削减的能源需求相结合，以及协调、明确、，减少ICT碳排放需要可执行的政府政策和法律。