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项目责任矩阵规划

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本技能用于创建完整的RACI责任矩阵（负责、可问责、咨询、知情），适用于跨职能项目、产品发布或持续的业务流程。它能清晰界定项目中的各角色职责和决策权，避免职责不清和决策瓶颈，是项目治理和流程文档化的重要工具。

FAccT会议论文定位指南

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本技能是为目标投稿ACM FAccT（公平性、可问责性和透明度）会议的作者准备的。它指导用户如何将普通的AI/CS论文重构和定位，使其符合负责任AI的范式。内容涵盖了论文的结构、所需证据强度、社会技术背景融入，帮助作者提高投稿成功率。

人类学伦理、知情同意与问责

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本指南提供了一个全面的人类学研究伦理框架，强调问责制、知情同意和“关怀伦理”。它指导研究人员如何保护弱势群体、处理文化遗产、人类遗骸，并决定哪些数据可以分享。核心原则是：保护人的安全始终高于数据共享的要求。

研究伦理、知情同意与问责

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本技能指导研究人员处理人类学和社科文稿的伦理与问责问题。它强调“不伤害原则”，覆盖从项目规划到最终发表的整个生命周期，指导如何获取持续知情同意、保护弱势群体隐私、处理文化遗产和人骨归还等。确保所有数据共享和知识再利用始终以伦理道德为最高准则。

FAccT可问责性文档和产物评估

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本指南详细介绍了在AI研究领域，为提升论文的透明度和问责性所必须准备的配套文档和产物。核心包括数据集说明书（Datasheet）、模型卡（Model Card）、数据陈述和影响评估等，确保研究成果在伦理和技术层面都具有可追溯性和可验证性。

AI公平性审计与证据设计

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本指南为AI公平性、可问责性和透明度（FAccT）实证研究提供了严格的方法论标准。它指导研究人员如何将特定的研究声明与合适的证据类型（如分层指标、定性编码数据、伦理审批流程）相匹配，强调必须纳入伦理审查、处理受保护属性和明确方法局限性，确保研究的科学性和伦理性。

负责任AI项目投稿路径选择

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本指南帮助研究人员确定其负责任AI项目最合适的学术投稿路径。它提供了详细的评估标准和严格的测试方法，帮助作者判断公平性、可问责性或透明度是否是核心贡献，防止负责任AI的伦理论述流于表面。

FAccT论文撰写风格指南

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本指南用于指导作者修改提交给FAccT（公平性、可问责性、透明度）的学术论文。它教导作者如何构建社会技术贡献，确保其对计算机科学、法律和社科背景的跨学科审稿人清晰可读。核心要求包括明确受影响人群、论证潜在危害和限制，以及保持跨学科论述的严谨性。

ICCV会议审稿流程详解

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本指南全面模拟了ICCV的投稿、审稿到决策的完整流程（3月-6月）。内容详细介绍了作者在审稿过程中的责任、对审稿人滥用行为（如使用LLM）的问责制，以及如何根据不同类型的审稿意见制定策略，包括利用“Findings”工作坊。

AI代理权限与治理审计

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本技能提供了一个全面的审计框架，用于评估在法律、合规或商业运营中使用的AI代理的安全性。它着重评估了授权行为的风险，例如发送信息、提交文件或支付款项，通过检查足够的控制措施、日志记录、撤销机制和明确的问责制链条。这对于连接到CRM、法庭门户或金融账户等敏感系统的企业至关重要，以确保部署的安全性和合规性。

国际司法法律研究方法论

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本指南提供了一套验证先行、结构化的研究方法论，用于撰写和引用东帝汶特别严重罪行庭（SPSC）的法律文书。它详细指导用户如何验证判决书、起诉书和基础国际法规范的真实性，确保所有引文均追溯至权威的一级来源，适用于冲突后问责和过渡正义领域。

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