人工智能 (AI) 是一把双刃剑:一方面,人工智能有望带来巨大进步,造福人类;另一方面,人工智能也带来了巨大的(甚至是生存性的)风险。随着人工智能日新月异的发展,许多人越来越担心人工智能对他们生活的影响。为了确保人工智能取得有益的进步,一些研究人员提出将“福祉”作为管理人工智能的主要目标。本文探讨了为福祉而设计人工智能的关键挑战。我们将这些挑战归类为以下问题:根据具体情况建模福祉、根据具体情况评估福祉、设计干预措施以改善福祉以及长期保持人工智能与福祉的一致性。这些挑战的确定为努力确保人工智能发展与人类福祉保持一致提供了空间。
致相关人士:这是疯了还是愚蠢至极。对天然气和天然气生产征收更多税。联邦法令已经造成了 40 年来最严重的通货膨胀,并开始真正影响到经济和普通公民的生活。征收全美最高的天然气税,我们得到的是什么?全国最糟糕的道路,以及最慢、最浪费的交通改善项目。我们在获得更清洁的空气方面取得了巨大进步,试图通过提高石油税来抑制石油和石油基产品在经济中的更多旅行、商业和工业用途,这只会酿成经济灾难。让我们对这个提议有常识。让我们改善加州的经济,而不是摧毁它。问候,约翰·赫兹勒
课程目标在过去二十年中,在使用结构化光子介质(超材料)的光传播中取得了巨大进步,具有负面折射,超级成像和隐形性掩盖是最著名的例子。这些新发现是铺平光子结构的许多潜在应用的方法,包括成像,显示,全息和信息处理。本课程旨在提供对光线与光单元的相互作用的基本理解,其单位细胞比光的波长小得多,以及各种基于超材料的光子设备的设计和功能。课程文本主要是为高级本科生和研究生设计的,需要有关电磁和光学的知识。另一方面,研究生也将很感兴趣,因为它包括一些在超材料和纳米植物学领域的最新结果。
医疗保健和医学诊断领域取得了巨大进步。随着二十一世纪“人与机器相遇”现实的展开,出现了一些社会和法律挑战,而我们对此普遍准备不足。我们在此回顾个人利益与他人利益相冲突的社会困境,以及人工智能可能特别难以做出正确决策的社会困境。其中的例子包括众所周知的自动驾驶汽车和疫苗接种社会困境。我们还回顾了法律挑战,重点关注由于人工智能导致的侵权行为和产品责任,导致原告遭受损失或伤害。这里的挑战是确定谁应承担法律责任,以及承担多大程度的责任。最后,我们提出了展望和一套简短的指导方针,以建设性地缓解所描述的挑战,重点关注医学领域的人工智能。
人工智能机器翻译引擎在弥合语言差距方面取得了巨大进步,可以将文本几乎立即转换成不同的语言。同样,自动语音识别 (ASR) 和文本转语音 (TTS) 技术通过促进口头内容与文本之间的实时转换,彻底改变了口语翻译 2 。这些进步不仅加快了交流,而且在灾难响应、外交谈判和跨文化合作中发挥了至关重要的作用。在我们这个互联互通的世界里,弥合语言差距的能力至关重要,因为商业、外交、教育和医疗保健通常涉及跨语言互动。人工智能和机器学习技术提供了应对这些挑战的创新方法,从根本上改变了语言服务的提供方式。
人工智能的下一个十年——障碍、机遇和方向 过去十年,人工智能 (AI) 硬件、软件和模型取得了巨大进步,为影响我们日常生活诸多方面的人工智能应用铺平了道路。随着人工智能引领我们进入自主性、生产力和创造力的下一个繁荣时期,未来还面临着能源消耗、成本、数据可用性和政府监管等重大挑战。这些或其他哪些潜在障碍将限制未来十年人工智能的发展?人工智能的出现会带来哪些意想不到的后果?我们可以做些什么来遏制这些后果?创新解决方案可以带来哪些机会来克服这些挑战?我们来自行业、学术界和政府的专家组成的晚间小组就这些问题和其他将影响未来十年人工智能进程的重要问题提供了深刻的见解。
各国都在快速推进开放金融,通常以英国开放银行标准为起点,并聘请英国人才来推动这一进程。例如,巴西在开发新的支付系统 Pix 方面取得了巨大进步,同时还开发了开放金融和开放保险。澳大利亚已将其消费者数据权利从银行业扩展到能源领域,消费者金融保护局一直在就一项拟议规则进行磋商,以在美国为开放银行建立监管框架。在英国,联合监管监督委员会 (JROC) 有一个广泛的计划,将推动开放银行的发展,我们有机会在这些基础上利用开放金融。如果我们想保持领导地位,我们必须雄心勃勃。
CRISPR-Cas9 已为广泛应用的基因编辑带来了巨大进步。为了进一步发挥 Cas9 的效用,人们一直在努力实现对其核酸酶活性的时间控制。虽然不同的方法都侧重于调节哺乳动物细胞中的 CRISPR 干扰或编辑,但所有报道的方法都无法控制细菌中的核酸酶活性。在这里,我们开发了 RNA 接头,将茶碱和 3-甲基黄嘌呤 (3MX) 结合适体与 sgRNA 结合起来,从而实现大肠杆菌中的小分子依赖性编辑。这些可激活的向导 RNA 能够实现对体内基因编辑的时间和转录后控制。此外,它们还减少了因基因组切割而导致的宿主细胞死亡,这是 CRISPR 介导的细菌重组的主要限制。
现有有关算法交易的文献主要集中在其技术方面和直接市场影响上。但是,了解算法交易的更广泛的社会经济含义,包括其对市场完整性的影响,交易的民主化和系统性风险的潜力,存在一个显着的研究差距。此外,涉及算法交易的道德考虑因素(例如公平和透明度)在理解算法交易的机制和直接影响方面仍然取得了重要的巨大进步,仍然存在大量的研究差距。解决这些差距需要一种多学科的方法,该方法包括金融,技术,心理学和法律。通过弥合这些差距,研究人员可以更深入了解算法交易的复杂性及其对金融市场和社会的长期影响。