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对AI支持AI的合成生物学的WHACK-A-A-MOL治理挑战：文学评论和新兴框架
支持AI的合成生物学具有巨大的潜力，但也显着增加了生物风格，并带来了一系列新的双重使用问题。鉴于通过结合新兴技术所设想的巨大创新，随着AI支持的合成生物学可能将生物工程扩展到工业生物制造中，因此情况变得复杂。但是，文献综述表明，诸如保持合理的创新范围或更加雄心勃勃的目标以促进巨大的生物经济性不一定与生物安全对比，但需要齐头并进。本文介绍了这些问题的文献综述，并描述了新兴的政策和实践框架，这些框架横渡了指挥和控制，管理，自下而上和自由放任的选择。如何实现预防和缓解未来AI支持的Biohazards，故意滥用或公共领域的预防和缓解未来的生物危害的方法，将不断发展，并且应不断发展，并且应出现自适应，互动方法。尽管生物风格受到既定的治理制度的约束，而且科学家通常遵守生物安全方案，甚至实验性，但科学家的合法使用可能会导致意外的发展。生成AI实现的聊天机器人的最新进展激起了人们对先进的生物学见解更容易获得恶性个人或组织的恐惧。鉴于这些问题，社会需要重新考虑应如何控制AI支持AI的合成生物学。建议可视化手头挑战的建议方法是whack-a摩尔治理，尽管新兴解决方案也许也没有那么不同。
数据策略和治理框架
简介3什么是数据策略？3为什么要数据策略？3数据策略和人工智能4理解数据策略5数据策略5 1。防御5 2。进攻6从数据创造价值：四个角度 - 价值创建框架8开发成功的数据策略路线图 - 导航数据驱动的未来9个关键阶段，用于开发数据策略路线图9 1。定义数据目标以与业务目标保持一致9 2。评估并绘制当前数据格局10 3。拥抱数据治理10 4。数据收集和集成10 5。数据管理，存储和基础架构10 6。实施，执行和更改管理10 7。衡量和优化11构建有效的数据治理计划12数据治理和治理框架12步骤构建有效的数据治理计划13 1。安全的执行支持和所有权13 2。定义数据治理策略/目标13 3.建立数据治理团队13 4。评估当前数据资产和数据实践14 5。评估数据管理成熟度14 6。创建数据治理过程14 7。建立数据管家社区14 8。数据治理工具15 9。监视，测量和改进15个下一步15
太空治理大爆炸
1967 年至 1979 年间，共出台了五项太空法条约。此后再无新条约，在可预见的未来也预计不会有新条约。虽然国际规则制定经历了数十年的僵局，但航天机构和商业公司开展的太空活动却一直在开辟新天地。结果是，尽管治理市场不断增长，但规则供应不足。显然存在制度创新的需求，这正在激发制度创业精神，甚至激发各种“治理供应商”之间的竞争。随着利益相关者和专家建立各种论坛（“治理中心”），建议、采用或游说一系列规则和标准，太空治理正趋向于多中心模式。结果是太空治理的分散化、渐进式演变。例如，2020 年 10 月，由美国牵头、由八个国家签署的《阿尔忒弥斯协定》旨在创建一个半独立的太空治理生态系统，有可能为子孙后代治理人类太空栖息地奠定基础。本文分别基于国际法、国际关系和政治经济学的去中心化治理、“碎片化”、“体制复合体”和“多中心治理”理论，认为在太空活动监管背景下，多中心治理既是不可避免的，也是有利的。本文认为，自下而上的太空治理发展将比自上而下的治理体系更全面、更灵活、更现代化。本文部分借鉴了埃莉诺·奥斯特罗姆的诺贝尔获奖研究，认为接受和促进多中心主义，并将更多的治理建设工作转向这个方向，同时减轻不利影响，将加强国家和非国家行为者的太空治理和太空探索。本文进一步否认太空治理是或应该以太空是“全人类的领域”、“人类的共同遗产”或“全球公域”为基础。
通过机器学习检测财务报表欺诈：会计信息和公司治理指标的检查
对财务报表欺诈的检测仍然是监管机构，投资者和组织致力于为财务报告中的透明度和准确性而关注的关键问题。本研究探讨了机器学习技术以增强财务报表欺诈的识别，重点是集成会计信息和公司治理指标。通过利用先进的算法和数据驱动的方法，该研究旨在发现财务报表中欺诈活动的模式和异常。该研究采用了一个全面的数据集，其中包括历史财务记录和治理指标，应用了各种机器学习模型，例如决策树，支持向量机和神经网络。这些模型的性能是根据准确性，精度和召回来评估的，以确定它们在区分欺诈和非欺骗性财务报表方面的有效性。这些发现突出了机器学习以改善欺诈检测过程的潜力，为会计数据和治理结构在减轻财务风险中的作用提供了宝贵的见解。这项研究有助于开发更强大和自动化的系统以进行欺诈检测，从而提高财务报告和公司治理实践的可靠性。
EDP集团的风险治理模型
委员会/审计委员会负责永久监控风险管理系统的有效性，即在风险识别，评估，控制和管理方面，评估内部对公司风险管理系统的内部遵守程度，不断监控其绩效和效率，在与执行委员会的阐明中，对董事会的阐明，以及识别风险的识别（KRI），并确定了批准，并确定了风险的识别（KRI）。并在执行董事会最终批准之前，就EDP集团的战略准则和公司风险管理政策发表了意见。 FMC/ AUDC在其专门针对风险管理问题的年度计划会议中定义，以监视集团主要暴露和关键风险指标的演变，并解决与财务，战略，ESG，业务，业务和运营风险有关的问题。 •董事会执行委员会（EBD）最终负责该决定，委员会/审计委员会负责永久监控风险管理系统的有效性，即在风险识别，评估，控制和管理方面，评估内部对公司风险管理系统的内部遵守程度，不断监控其绩效和效率，在与执行委员会的阐明中，对董事会的阐明，以及识别风险的识别（KRI），并确定了批准，并确定了风险的识别（KRI）。并在执行董事会最终批准之前，就EDP集团的战略准则和公司风险管理政策发表了意见。FMC/ AUDC在其专门针对风险管理问题的年度计划会议中定义，以监视集团主要暴露和关键风险指标的演变，并解决与财务，战略，ESG，业务，业务和运营风险有关的问题。•董事会执行委员会（EBD）最终负责该决定，
治理平台经济中的隐形现象
“社会再生产危机”和数字平台的作用（Altenried 等人，2021 年），而 Ticona 和 Mateescu（2018 年）强调了美国家庭平台工人作为“文化企业家”的作用，Bauriedl 和 Strüver（2020 年）通过移动和护理平台研究了公共和私人空间的生产以及社会空间不平等。从女性主义地理学的角度来看，Schwiter 和 Steiner 讨论了护理工作如何通过数字技术的矛盾效应进行转变，以及家庭如何变成女性化和不稳定的工作场所（Schwiter 和 Steiner，2020 年）。然而，这些分析将受益于一个伴随的跨学科解释，该解释重新审视再生产劳动的模糊性，以捕捉旨在解决多种“护理危机”的技术解决方案（Dowling，2021 年；Hester，2018 年）。
一、数字世界治理的全球挑战
如第 2.3 节所述，联合国目前正在开展多项关于数字技术和发展的协调与治理的进程，特别是在《未来公约》框架内围绕全球数字契约 (GDC) 的谈判以及 WSIS+20 审查。它们包括进一步发展互联网和更广泛的数字生态系统的建议和潜在途径，有助于实现可持续发展目标 (SDG)。作为一场旨在阐明互联网和数字治理多利益相关方主义具体途径的独特聚会，NETmundial+10 向这些进程提出了具体信息，旨在确保协同作用、协调和互补性。
![人工智能治理中的结构化透明度 [arxiv 版本]](/simg/d/d500f55d902ad5cd4a2b7001a1a8702b1812d6bf.png)
人工智能治理中的结构化透明度 [arxiv 版本]
隐私增强技术的发展在减少数据交换和分析中隐私与性能之间的权衡方面取得了巨大进展。类似的结构化透明度工具可以通过提供外部审查、审计和源验证等功能对人工智能治理有用。将这些不同的人工智能治理目标视为一个信息流系统很有用，以避免部分解决方案和治理中的重大差距，因为本文中提到的人工智能治理用例所需的软件堆栈可能存在大量重叠。当将系统视为一个整体时，这些不同的人工智能治理解决方案之间的互操作性的重要性就变得清晰起来。因此，在这些标准、审计程序、软件和规范落实到位之前，将人工智能治理中的这些问题视为一个系统至关重要。123