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World File Search System治理
AI治理
由于人工智能而引起的行业和社会的快速转变（AI）要求建立强大的AI指导原则，治理框架，政策和标准，以确保其道德，透明，公平和安全的发展。高等教育机构（HEI）作为知识的支柱和道德指南针的作用变得越来越重要。这本白皮书确定了HEI必须采取的一系列基础动作，具体取决于AI的轨迹。还强调了可以有效地有助于全球AI治理的特定可实施策略，包括指导安全有效发展，AI的部署和使用AI的社会，法律和技术机制：首先，大学必须加强其在AI开发和实施方向上的领导才能，指导创新与其负责使用之间的平衡。他们还必须充当社会中的指导声音，以应对与先进的AI风险相关的挑战和影响。最后，大学在促进道德AI治理和促进AI政策中的跨境协作中的作用至关重要，尤其是在建立相互责任，资源共享和合作监督的机制方面。
治理框架
中央银行具有明确定义的治理框架，如本文档所述。治理框架考虑了《中央银行法案》和《欧盟条约》（条约）的要求（包括要求中央银行独立的要求），《国家机构治理的实践守则》以及中央银行中其他内部治理安排。本文件概述了中央银行中的关键治理结构和安排；它没有试图阐明这些治理安排的所有细节，这些细节在其他地方进行了更详细的记录。本文件包含以下各节：第1节 - 爱尔兰中央银行第2节概述 - 中央银行委员会，州长和高级领导人第3节 - 保证和合规性第4节 - 问责制和透明度第5部分 - 内部治理结构结构统治框架旨在成为现场文件。内部治理司（IGD）负责维护和持续改进治理框架。执行领导委员会将每三年审查一次治理框架，并将委员会告知审查结果。此审查将由IGD协调和执行。
人工智能的治理
OECD 将 AI（人工智能）系统定义为“一种基于机器的系统，它可以通过为给定的一组目标产生输出（预测、建议或决策）来影响环境。它使用机器和/或基于人类的数据和输入来（i）感知真实和/或虚拟环境；（ii）通过自动（例如，使用机器学习）或手动分析将这些感知插入模型；（iii）使用模型推理来制定结果选项。人工智能系统旨在以不同程度的自主性运行”（OECD，2019a）。这一定义将人工智能与最近引起技术进步兴奋的技术类型联系起来：机器学习。机器学习是计算统计学的一个分支，专注于设计算法来根据新数据进行预测，而无需明确编程解决方案。自 2012 年以来，机器学习作为一种预测技术的使用大幅增长。机器学习现在已经很常见：Pandora 学习如何根据用户的喜好做出更好的音乐推荐； Google 学会了如何根据在线翻译的文档将内容自动翻译成不同的语言；Facebook 则学会了如何根据已知用户的数据库识别照片中的人物。一组称为“深度学习”的机器学习算法已被证明对各种预测任务特别有用且具有商业可行性。深度学习算法是一种神经网络，它几乎不需要程序员的指导就能解决大型复杂数据集中的问题。神经网络是一种程序，它使用权重和阈值的组合将一组数据输入转换为输出预测，测量这些预测与现实的“接近度”，然后调整它使用的权重以缩小预测与现实之间的距离。通过这种方式，神经网络可以在输入更多数据时进行学习。它之所以被称为“深度”学习，是因为程序会自动生成多个网络作为数据的抽象层来识别模式。1