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莉兹·特拉斯是否导致经济崩溃？ 欧洲 经济
Europe Economics 利用人工智能来提升其为客户所做工作的价值。Europe Economics 可能已使用 OpenAI 的大规模语言生成模型 GPT-4o 生成了本报告中部分文本。在生成草稿语言后，Europe Economics 会审查、编辑和修改文本。Europe Economics 在英格兰注册，注册号为 03477100。注册办事处位于 Holborn Gate, 330 High Holborn, London WC1V 7QH。尽管已尽一切努力确保本报告所含信息/材料的准确性，但 Europe Economics 对报告中提供的信息/分析的准确性、完整性或时效性不承担任何责任，也不提供任何保证、承诺或担保，也不承担因任何错误或遗漏而产生的任何责任。© Europe Economics。保留所有权利。除出于批评或评论目的引用短文外，未经许可不得使用或复制任何部分。
b' CAP G1000 IP 认可培训是否要求豁免地面和/或飞行培训以进行 CAP 过渡/认可？如果是，请在下面的豁免部分详细说明所有豁免必须得到机翼标准化/评估官 (DOV) 的批准'
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您是否正在采用人工智能产品？社交
消费者是否接受基于人工智能的产品？哪些社会人口统计数据影响了这些产品的采用？本研究测试了影响创新与基于人工智能的产品之间关系的潜在用户的社会人口统计数据。后者包括机器人（例如聊天机器人）和人工智能（例如推荐系统等）。采用混合方法，使用定性和定量分析以及非度量多维尺度（NMDS）来绘制对数字密集型产品（例如机器人和人工智能）的看法以及对创新的态度。该研究使用了西班牙创新晴雨表调查（N = 3,005）中有关一般人群的数据。研究结果表明，对创新持消极态度的人对机器人和人工智能也持消极看法。在社会人口统计数据方面，年龄和经济条件会缓和这种影响，导致年轻人和社会经济水平较高的人对数字密集型产品的看法更为积极。性别的调节作用增强了这些影响。
Valentina Dragos、Bruce Forrester、Kellyn Rein。混合 AI 是否适合混合威胁？来自社交媒体分析的见解。2020 IEEE 第 23 届信息融合国际会议 (FUSION)，2020 年 7 月，南非鲁斯滕堡 (Virtuel)。 pp.1-7, 10.23919/FUSION45008.2020.9190465. hal- 03212312
摘要 — 社交媒体为真正互联的世界创造了机会，改变了人们沟通、交换思想和组织虚拟社区的方式。了解在线行为和处理在线内容对于安全应用都具有战略重要性。然而，大量、嘈杂的数据和主题的快速变化带来了挑战，阻碍了分类模型的有效性和语义模型的相关性。本文对用于分析社交数据流的监督、非监督和语义驱动方法进行了比较分析。本文的目标是确定实证研究结果是否支持增强决策支持和模式识别应用。本文报告了使用各种方法来识别社交数据集合中隐藏模式的研究，其中文本高度非结构化，带有多种模态，并且可能具有不正确的时空标记。结论报告指出，在挖掘社交媒体数据时，机器学习模型和语义驱动方法的脱节使用存在一些弱点。索引词 — 社交网络、混合人工智能、国防和安全
建议引用：Damioli, Giacomo；Van Roy, Vincent；Vertesy, Daniel；Vivarelli, Marco (2021)：人工智能革命是否有利于劳动力？供应方的一些微观证据，IZA 讨论文件，第 14309 号，波恩劳动经济研究所 (IZA)
本文表达的任何观点均为作者观点，而非 IZA 观点。本系列中发表的研究可能包括对政策的看法，但 IZA 不代表任何机构政策立场。IZA 研究网络致力于遵守 IZA 研究诚信指导原则。IZA 劳动经济研究所是一家独立的经济研究机构，开展劳动经济学研究，并针对劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德国邮政基金会的支持下，IZA 运营着世界上最大的经济学家网络，其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究、政策制定者和社会之间架起桥梁。IZA 讨论文件通常代表初步工作，并被分发以鼓励讨论。引用此类论文时应说明其临时性。修订版本可直接从作者处获得。
建议引用：Melnychenko, Oleksandr (2020)：人工智能是否已准备好评估企业的财务安全？，《风险与财务管理杂志》，ISSN 1911-8074，MDPI，巴塞尔，第 13 卷，第 9 期，第 1-19 页，https://doi.org/10.3390/jrfm13090191
摘要：本研究通过强调利益相关者的看法和由此产生的专业判断的相关性，为财务安全文献做出了贡献。在进行全面的财务安全研究时，仅使用经济指标来评估公司的财务安全（如现有文献中所建议的）是不准确的。具体而言，基于财务或管理报告在任何特定时间点计算的指数和指标仅提供肤浅的理解，甚至可能扭曲整体情况。还有人认为，专家评估是最客观的方法，尽管它具有与个人认知限制相关的缺点。这些限制并非人工智能所特有，它可以以较少偏见的方式评估企业的财务安全。然而，仅通过模仿人类的行为，它无法直观地感知和评估公司发展的动态，也无法整体评估财务状况——尽管具有学习和预测的可能性——因为人工智能无法思考和预测，而这在企业中是管理者最重要的技能。因此，开发人工智能来评估公司财务安全的风险在于对企业活动（尤其是财务安全）的评估存在偏差。
人工智能：在肾病学中是否有潜在作用？Hermsen, M.；Smeets, B.；Hilbrands, LB；Laak, JAWM van der 2022，文章/致编辑的信（肾脏病学、透析、移植，37，3，（2022），第 438-440 页）
通常需要进行肾活检以诊断肾脏疾病的类型和阶段，或确定肾移植功能障碍的原因。病理学家使用各种（免疫）组织化学染色对活检玻片进行目视评估，以识别有助于诊断的独特模式。此外，分级系统用于表示病理变化的严重程度，例如（无）瘢痕肾实质的炎症程度 [1]。尽管病理学家在这种模式识别和量化方面训练有素，但得到的评分仍然是半定量的，并不总是可重复的，并且在临床实践中的预测价值有限。此外，在大型研究环境中对组织玻片进行评分可能是一项繁琐的任务。因此，需要一些工具来促进肾脏病理学的客观、定量评分，从而可能发现可以（更好地）预测肾脏疾病病程或评估治疗反应的标志。人工智能（AI）有潜力产生这样的工具[2,3]。
Astrid Bertrand、Winston Maxwell、Xavier Vamparys。基于人工智能的反洗钱 (AML) 系统是否符合欧洲基本权利？。ICML 2020 法律与机器学习研讨会，2020 年 7 月，奥地利维埃纳。�hal-02884824v1�
反洗钱和打击恐怖主义融资 (AML) 法律要求银行部署交易监控系统 (TMS) 来检测银行客户的可疑活动并向执法机构报告该活动。由于监控客户数据以检测可疑活动会干扰基本权利，因此 AML 系统必须遵守欧洲基本权利法下的比例测试，正如欧洲联盟法院 (CJEU) 最近在爱尔兰数字权利案和瑞典 Tele2 - Watson 案中所表达的那样。据我们所知，尚未分析 AML 系统是否符合这些最新案件中所表达的比例测试。随着银行和监管机构考虑转向基于 AI 的工具来检测可疑交易，了解比例测试如何适用于当前的 AML 系统就显得更加重要。本文的目的有两个：研究当前的 AML 系统是否符合比例测试，以及研究 AML 系统中向 AI 的转变是否会加剧比例问题。在可能的情况下，我们建议对已发现的比例问题采取可能的补救措施。
Winston Maxwell、Astrid Bertrand、Xavier Vamparys。基于人工智能的反洗钱 (AML) 系统是否与欧洲基本权利兼容？ICML 2020 法律与机器学习研讨会，2020 年 7 月，奥地利维埃纳。hal-02884824v4
13 欧洲议会和欧洲理事会 2016 年 4 月 27 日颁布的 (EU) 2016/680 号指令，关于在主管当局为预防、调查、侦查或起诉刑事犯罪或执行刑事处罚而处理个人数据方面保护自然人，以及关于此类数据的自由流动，并废除理事会框架决定 2008/977/JHA、OJ L 119/89（警察 - 刑事司法指令）
物理理论的自我测试，或者量子理论对于某些信息处理任务来说是否最佳？
自测试通常是指采取一组给定的观察到的相关性，这些相关性被认为是通过量子理论准确描述的过程产生的，并试图推断量子态和测量值。换句话说，它关心的是我们是否可以通过仅查看量子黑盒设备的输入输出行为来判断它们在做什么，并且已知在几种情况下是可能的。在这里，我们提出一个更普遍的问题：是否有可能对一个理论，特别是量子理论进行自测试？更准确地说，我们问在特定的因果结构中是否存在只能在任何情况下具有与量子力学相同相关性的理论中执行的任务。我们提出了这种相关性自测试的候选任务，并在一系列广义概率理论 (GPT) 中对其进行了分析，结果表明这些理论都没有比量子理论表现更好。我们的研究结果概括起来就是，对于这项任务来说，所有非量子 GPT 都严格劣于量子力学，这将为公理化量子理论提供一种新方法，并能够通过实验测试同时排除此类 GPT。