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我们对人工智能的依赖有多安全？我们应该对其进行监管吗？
就在我写这篇文章的几周前，也就是 2020 年 7 月下旬，新闻报道开始报道一种强大的新型人工智能。这种人工智能被称为生成式预训练 3 号 (GPT-3)，能够生成各种类型的文本——从推文到散文到诗歌，甚至计算机代码——只需一个句子甚至一个单词即可。还有其他类型的软件也类似，包括新闻机构在过去七年左右用来生成依赖数字和统计数据的新闻报道的软件，例如金融和体育报道。但这些是更简单的程序，主要依赖于将这些数字与通常在这些类型的报道中反复使用的预编程、固定短语相结合。另一方面，GPT-3 使用机器学习来查找和训练自己了解文本类型及其使用方法，从而学习如何在众多主题上创作自己的故事。受母公司 OpenAI 邀请进行实验的 Beta 测试人员感到惊讶，因为 GPT-3 代表了自然语言处理 (NLP) 方面的一大飞跃，尤其是在其生成的文本的广度和质量方面；其中很多文本很难与人类生成的文本区分开来。正如早期用户之一 Arram Sabeti 所说，“你所要做的就是写一个提示，它就会添加它认为可能遵循的文本。我用它写过歌曲、故事、新闻稿、吉他谱、采访、散文、技术手册。这既好笑又可怕。我觉得我看到了未来”[1]。曾在与 OpenAI 竞争的公司 DeepMind 工作的 Trevor Callaghan 更详细地阐述了 Sabeti 对未来的担忧，他说：“如果你假设我们将 NLP 发展到大多数人无法分辨的地步
大人工智能：云基础设施依赖和人工智能的产业化
摘要 批判学者认为“没有大型科技公司就没有人工智能”。本研究深入探讨了亚马逊、微软和谷歌 (Alphabet) 等大型科技集团在“人工智能工业化”中扮演的重要作用。这一概念概括了人工智能技术从研发阶段转向跨不同行业部门的实际应用，从而产生了新的依赖关系和相关投资。我们使用“大型人工智能”一词来概括人工智能和大型科技公司的结构性融合，其特点是人工智能与这些大型科技公司的基础设施、资源和投资之间存在深刻的相互依赖。我们的研究采用“技术图表”方法，仔细研究了大型科技公司在人工智能领域的基础设施支持和投资，重点关注企业合作伙伴关系、收购和金融投资。此外，我们还对亚马逊、微软和谷歌提供的全部云平台产品和服务进行了详细研究。我们表明，人工智能不仅仅是一个抽象的概念，而是一个实际的技术堆栈，包括基础设施、模型、应用程序以及依赖该堆栈的应用程序和公司的生态系统。值得注意的是，这些科技巨头已将堆栈的所有三个组件无缝集成到他们的云产品中。此外，他们还开发了以行业为中心的解决方案和市场，旨在吸引第三方开发人员和企业，促进更广泛的人工智能生态系统的发展。这项分析强调了人工智能和云基础设施之间错综复杂的相互依赖关系，强调了云人工智能的行业特定方面。
信任之前和之后：对医疗 AI 的依赖
摘要 人工智能 (AI) 正在改变医疗保健和医学实践，因为数据驱动的科学和机器学习技术尤其有助于各种医疗和临床任务。这些进步也引发了许多问题，尤其是关于公众信任的问题。为了应对这些问题，公共机构、政策制定者和引领人工智能发展的科技公司一直在集中精力解决所谓的“公众信任赤字”。本文认为，将信任作为这项新技术与公众之间建立关系的基础，在最好的情况下是无效的，在最坏的情况下是不恰当的甚至是危险的，因为它会分散人们对积极保证信任真正需要的东西的注意力。我们认为，与其为如何促进信任而苦恼，这种关系可能会让信任者变得脆弱和暴露，不如将精力集中在确保由强有力的法律和监管框架支持的依赖这一艰难而动态的过程上。从那里，信任可以出现，但不仅仅是一种达到目的的手段。相反，信任是实践中需要努力实现的目标；也就是说，这是持续的道德关系应有的结果，在这种关系中，有适当的、可执行的和可靠的监管基础设施，以便不断地解释和适当纠正问题、挑战和权力不对称。
能源安全、新的依赖关系和关键原材料……
关于作者：Álvaro Rangel 在西班牙卡斯特利翁的 Jaume I 大学 (UJI) 学习法律。他在加泰罗尼亚开放大学 (UOC) 主修国际关系，并在瓦伦西亚地区政府的奖学金下在布鲁日欧洲学院获得欧洲政治和治理研究文学硕士学位。他拥有律师头衔，自 2020 年起在欧盟委员会工作。本文基于作者在欧洲学院在 Wolfgang Wessels 教授指导下完成的硕士论文。联系方式：alvaro.rangel@coleurope.eu 编辑团队 Michele Chang、Andrea Delestrade、Eva Gerland、Oriane Gilloz、Lorenzo Giulietti、Aurelien Mornon-Afonso、Pauline Thinus、Raquel Ugarte Diez、Thijs Vandenbussche、Pablo Villatoro 和 Olivier Costa Dijver 11, B-8000 Bruges, Belgium 电话：+32 (0) 50 477 281 传真：+32 (0) 50 477 280 电子邮件：michele.chang@coleurope.eu 网站：www.coleurope.eu/pol 《布鲁日政治研究论文》中表达的观点仅代表作者本人，并不一定反映该系列编辑或欧洲学院的立场。如果您希望加入邮件列表并了解新出版物和部门活动，请发送电子邮件至 rina.balbaert@coleurope.eu。或者在 Twitter、Facebook 或 Instagram 上找到我们。
隐藏的暴露：测量美国供应链依赖
摘要供应链问题，以前降级为专业期刊，现在出现在G7领导人的公报中。我们的论文着眼于问题的三个核心要素：衡量将供应链暴露于中断的链接，导致破坏的冲击的性质以及减轻干扰影响的政策标准。利用全球投入输出数据，我们表明，我们对外国供应商，尤其是中国的接触“隐藏”，因为它比常规贸易数据所建议的要大得多。但是，在宏观水平上，鉴于超过80％的美国工业投入是在国内采购的，因此曝光仍然相对谦虚。我们认为，最近对供应链的许多冲击都是系统性的，而不是特质。此外，气候变化，地球经济紧张局势和数字破坏可能会引起系统性冲击。我们的主要结论是，有关供应链中断和解决这些问题的政策的担忧应集中在单个产品上，而不是整个制造业。
在轨服务：与空间监视的依赖关系……
• 对于受控物体（例如追踪器/服务器、旨在延长寿命的主动卫星）：位置数据的最佳来源经常被认为是卫星/航天器本身的数据，这些数据基于：遥测（姿态轨道控制系统 (AOCS)、数据收集系统 (DCS)、测距信号）、GPS/GNSS（如果配备接收器）、星体跟踪器（最准确，但价格昂贵）和太阳传感器（感知太阳的光强度和位置）。关于近距离操作的定位，机载传感器可以使用以下方法确认识别并提供准确的相对定位：热红外（红外摄像机适用于在寒冷背景下识别热物体）、雷达（无线电波）、激光雷达（光检测和测距）、光学和机器视觉（机载摄像机/望远镜，尽管不能保证照明并且物体移动非常快）。但是，如果无法直接从卫星/航天器获取数据（例如在服务任务之前的客户卫星），SST 也可用于识别、定位和跟踪（例如验证正确的目标）。
自主棉收成的GNSS的依赖成本
Bishop, R.L., Bart Ciastkowski, Alisa Coffin, Patricia Doherty, Terry W. Griffin, Steven W Lewis, William J Murtagh, Mark L Rentz, Stuart Riley, Stephen F Rounds, Robert Rutledge, Howard J Singer, Robert A Steenburgh, Ken Sudduth, Jehosafat J. Cabrera-guzman, Timothy B公会，T。PaulO'Brien和Endawoke Yizengaw。2022。太空环境工程和科学应用研讨会 - 电离层影响：精确应用（精密农业）航空航天公司航空航天报告号ATR-2022-00943 2022年3月1日。https：//agmanager.info/news/recent-videos/global-cost-cost-assessment-ansessment-gnsss-ustage-abricultural-agricultural-ricultural-fiterivity Federal-Prodoductivity Federal-Prodoductivity Federal-Prodoductivity Federal-Prodoductivity Federal Aviation Administration（FAA）。2024。U.S. Department of Transportation Federal Aviation Administration Safety Alert for Operators (SAFO) 24002 Washington, DC 25 January 2024. https://www.faa.gov/other_visit/aviation_industry/airline_operators/airline_safety/safo/all_safos/SAFO24002.pdf Federal Aviation Administration (FAA).2016。太阳辐射警报区域。联邦航空管理局。美国运输部。华盛顿特区。2016年2月13日https://www.faa.gov/data_research/research/med_humanfacs/aeromedical/radiobiology/solarradiation Griffin，T。2024.5月10日的GPS中断将如何影响美国农场的盈利能力？FarmDoc Daily（14）：103，伊利诺伊大学农业和消费者经济学系，伊利诺伊大学，乌尔巴纳 - 奇姆赛姆大学，2024年5月31日。 Lowenberg-Deboer，J.，Lambert，D.M。2005。J.V.Lightbar和Auto-Inguidance GPS导航技术的经济学。斯塔福德（ed。）精确农业'05。第五届欧洲精密农业会议，瑞典乌普萨拉。pp 581-587 Griffin，T.W.，Mark，T.B.，Dobbins，C.L.，Lowenberg-Deboer，J.2014。估计进行农场研究的整个农场成本：线性编程方法。国际农业管理杂志。4（1）：21-27 Griffin，T.W.，E.A. Yeager，Griffin，T.G.，Rains，G.C.，Raper，T.B.，Lindhorst，C.M。 2023。 评估棉花的多通选择性收获系统的盈利能力。 棉花工程的进步：生产，收获和处理ASABE AIM 2023，奥马哈内布拉斯加州2023年7月10日。 2024年3月7日的当前版本在https://drive.google.com/file/d/1uyvtaik6mgcclhxmns-cuk-i3zuc0lph/view langley，Richard B. 2024。 创新见解：GNSS干扰和欺骗。 GPS世界。 2024年5月24日https://www.gpsworld.com/innovation-innovation-insights-gnss-jamming-and-spoofing/太空天气预测中心（SWPC NOAA），2024。 美国航天天气预测中心，国家气象局。 美国。 https://www.swpc.noaa.gov4（1）：21-27 Griffin，T.W.，E.A. Yeager，Griffin，T.G.，Rains，G.C.，Raper，T.B.，Lindhorst，C.M。2023。评估棉花的多通选择性收获系统的盈利能力。棉花工程的进步：生产，收获和处理ASABE AIM 2023，奥马哈内布拉斯加州2023年7月10日。2024年3月7日的当前版本在https://drive.google.com/file/d/1uyvtaik6mgcclhxmns-cuk-i3zuc0lph/view langley，Richard B.2024。创新见解：GNSS干扰和欺骗。GPS世界。 2024年5月24日https://www.gpsworld.com/innovation-innovation-insights-gnss-jamming-and-spoofing/太空天气预测中心（SWPC NOAA），2024。 美国航天天气预测中心，国家气象局。 美国。 https://www.swpc.noaa.govGPS世界。2024年5月24日https://www.gpsworld.com/innovation-innovation-insights-gnss-jamming-and-spoofing/太空天气预测中心（SWPC NOAA），2024。美国航天天气预测中心，国家气象局。美国。https://www.swpc.noaa.govhttps://www.swpc.noaa.gov
人机决策中的解释、公平性和适当依赖
在这项工作中，我们研究了基于特征的解释对人工智能辅助决策分配公平性的影响，特别关注从简短的文本简历中预测职业的任务。我们还研究了任何影响是如何通过人类的公平感知及其对人工智能建议的依赖来调节的。我们的研究结果表明，解释会影响公平感知，而公平感知又与人类遵守人工智能建议的倾向有关。然而，我们发现这样的解释并不能让人类辨别正确和不正确的人工智能建议。相反，我们表明，无论人工智能建议的正确性如何，它们都可能影响依赖性。根据解释强调的特征，这可能会促进或阻碍分配公平：当解释强调与任务无关且显然与敏感属性相关的特征时，这会提示覆盖与性别刻板印象相符的 AI 建议。同时，如果解释看起来与任务相关，这会引发依赖行为，从而强化刻板印象一致的错误。这些结果表明基于特征的解释不是提高分配公平性的可靠机制。
针对雌激素的形成治疗激素依赖性疾病——现状
雌激素的局部形成和作用在激素依赖性癌症和子宫内膜异位症等良性疾病中起着至关重要的作用。目前用于治疗这些疾病的药物作用于受体和前受体水平，靶向雌激素的局部形成。自 1980 年代以来，芳香化酶抑制剂一直靶向雌激素的局部形成，该抑制剂催化雄激素形成雌激素。类固醇和非类固醇抑制剂已成功用于治疗绝经后乳腺癌，并在子宫内膜癌、卵巢癌和子宫内膜异位症患者的临床研究中进行了评估。在过去十年中，催化无活性雌激素硫酸盐水解的硫酸酯酶抑制剂也进入了治疗乳腺癌、子宫内膜癌和子宫内膜异位症的临床试验，临床效果主要在乳腺癌中观察到。最近，17β-羟基类固醇脱氢酶 1 抑制剂（一种负责形成最强效雌激素雌二醇的酶）在临床前研究中显示出良好的效果，并已进入子宫内膜异位症的临床评估。本综述旨在概述激素药物在治疗主要激素依赖性疾病方面的现状。此外，它还旨在解释这些药物有时观察到的微弱作用和低治疗效果背后的机制，以及针对局部雌激素形成中的几种酶或具有不同治疗机制的药物进行联合治疗的可能性和优势。
分析行业4.0技术解决依赖项
抽象行业4.0（I4.0）是高级制造的中心。在新颖的数字技术上构建，它可以通过在公司边界和产品生命周期阶段连接的系统实现智能和灵活的制造。尽管有益处，但I4.0的采用受到限制，尤其是在中小型企业中。关键挑战是I4.0的技术复杂性。虽然高级功能需要技术复杂性，但它使人们对哪些启用技术特别有用且要求的理解变得复杂。本文通过对I4.0溶液和基础I4.0技术的基于系统的依赖性分析，提供了一个框架，以支持整个产品生成过程中成功采用I4.0的框架。通过提高I4.0解决方案的技术复杂性的透明度，这项研究有助于更好地了解特定I4.0解决方案所需的技术以及哪些技术可以成为各种I4.0应用程序的战略推动力。知道这些技术依赖性支持现有I4.0解决方案的系统采用以及新的I4.0解决方案的开发。这也为未来的社会技术研究奠定了基础。