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关于在数字农业中合乎道德和负责任地使用人工智能的建议
人工智能 (AI) 应用是数字农业不可或缺的新兴组成部分。人工智能可以通过增强农业运营和决策来帮助确保农业的可持续生产。有关土壤状况和杀虫剂的建议或用于挤奶和采摘苹果的自动设备是人工智能在数字农业中应用的例子。尽管人工智能在农业中提供了许多好处，但人工智能系统可能会引发道德问题和风险，应进行评估和主动管理。智能系统的设计和配置不当可能会对数字农业造成危害和意想不到的后果。侵犯农民隐私、机器人技术损害动物福利以及对使用人工智能工具导致的问题缺乏问责制只是数字农业中道德挑战的一些例子。本文从公平性、透明度、问责制、可持续性、隐私和稳健性六个方面研究了人工智能在农业中的应用所面临的道德挑战。本研究进一步为农业技术提供商 (ATP) 和政策制定者提供了建议，说明如何主动缓解农业中使用人工智能可能产生的道德问题。这些建议涵盖了广泛的道德考虑，例如解决农民的隐私问题、确保可靠的人工智能性能、增强人工智能系统的可持续性以及减少人工智能偏见。
第 14067 号行政命令——确保负责任地开发数字资产 2022 年 3 月 9 日
虽然涉及数字资产的许多活动都属于现有国内法律法规的范围，但美国在这一领域一直处于全球领先地位，数字资产和相关创新的不断发展和采用，以及针对某些关键风险的不一致的控制措施，迫使美国政府对数字资产的态度进行变革和调整。美国对负责任的金融创新、扩大安全和负担得起的金融服务渠道以及降低国内和跨境资金转移和支付的成本感兴趣，包括通过继续现代化公共支付系统。我们必须采取有力措施，降低数字资产可能对消费者、投资者和企业保护、金融稳定和金融体系完整性、打击和预防犯罪和非法融资、国家安全、行使人权的能力、金融包容性和公平性以及气候变化和污染造成的风险。
负责任地创作 AI 艺术：艺术家的实地指南
用于生成合成媒体的机器学习工具可以实现创造性表达，但也可能产生误导和造成伤害的内容。《负责任的人工智能艺术领域指南》为设计师、艺术家和其他制作者提供了一个起点，让他们了解如何负责任地谨慎使用人工智能技术。我们建议使用人工智能的艺术家和设计师将他们的作品置于负责任的人工智能的更广泛背景中，关注他们的作品可能带来的意想不到的有害后果，这些后果在信息安全、错误信息、环境、版权以及有偏见和挪用的合成媒体等领域都有所理解。首先，我们描述生成媒体的更广泛动态，以强调使用人工智能的艺术家和设计师如何存在于具有复杂社会特征的领域中。然后，我们描述了我们的项目，这是一个专注于人工智能创作生命周期中四个关键检查点的指南：(1) 数据集、(2) 模型代码、(3) 训练资源和 (4) 发布和归属。最后，我们强调，对于使用人工智能的艺术家和设计师来说，考虑这些检查点和刺激是构建创造性人工智能领域的起点，并关注其作品对社会的影响。关键词合成媒体人工智能艺术负责任的人工智能人工智能伦理生成媒体
负责任地开发和部署人工智能的关键考虑因素
《致行政部门和机构负责人的备忘录：人工智能应用监管指南》，管理和预算办公室 (2019 年 1 月 1 日)，https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2020/01/Draft-OMB-Memo-on- Regulation-of-AI-1-7-19.pdf；Jessica Fjeld & Adam Nagy，《原则性人工智能：在基于伦理和权利的方法中达成人工智能原则共识》，伯克曼克莱因中心 (2020 年 1 月 15 日)，https://cyber.harvard.edu/publication/2020/principled-ai；《经合组织人工智能原则》，经合组织 (最后访问于 2020 年 6 月 17 日)，https://www.oecd.org/going-digital/ai/principles/；可信人工智能的道德准则，欧盟人工智能高级专家组第 26-31 届会议（2019 年 4 月 8 日），https://ec.europa.eu/futurium/en/ai-alliance-consultation/guidelines。
CIPL 对欧盟委员会关于《人工智能法案》草案的咨询的回应 CIPL 1 欢迎就欧盟委员会关于《欧洲人工智能法案》2（“AI 法案”或“法案”）的提案进行咨询，以将其纳入欧盟立法程序。CIPL 很高兴看到《人工智能法案》采纳了 CIPL 关于采用基于风险的方法监管欧盟人工智能的文件中提出的几项建议。3 这些建议旨在培养对人工智能的信任，而不会妨碍其负责任的发展。特别是，CIPL 欢迎该法案基于风险的方法，该方法将适用于高风险的人工智能用例，而不会监管人工智能技术本身或整个行业。CIPL 还欢迎拟议使用统一标准和行业自我评估产品符合性，因为这些机制已被证明能够成功推动创新并在欧盟市场开发安全可信的技术。CIPL 还欢迎旨在支持创新的措施，特别是通过为监管沙盒提供法定基础。最后，CIPL 很高兴看到《人工智能法案》中概述的一些要求与一些现有的行业惯例相一致，这些惯例为确保负责任地开发和使用人工智能设定了高标准。4 然而，CIPL 遗憾的是，《人工智能法案》没有充分考虑到一些必要条件，例如提供基于结果的规则；明确允许组织根据人工智能系统的风险和收益来调整对要求的遵守情况；奖励和鼓励负责任的人工智能实践；利用监管沙盒的经验教训；并澄清《人工智能法案》的监督和执行条款也应基于风险。CIPL 重申，要使《人工智能法案》有效地保护基本权利，同时也为欧盟创新的新时代奠定基础，它需要足够灵活以适应未来的技术。此外，该法案不能过于严格，以免抑制包括公共卫生或环境在内的一系列行业和部门对人工智能的宝贵和有益的创新和使用。最后，《人工智能法案》将受益于有针对性的调整，以更好地明确人工智能提供者、部署者和用户的责任平衡，特别是对于通用人工智能和开源人工智能模型。
CIPL 对欧盟委员会关于《人工智能法案》草案的咨询的回应 CIPL 1 欢迎就欧盟委员会关于《欧洲人工智能法案》2（“AI 法案”或“法案”）的提案进行咨询，以将其纳入欧盟立法程序。CIPL 很高兴看到《人工智能法案》采纳了 CIPL 关于采用基于风险的方法监管欧盟人工智能的文件中提出的几项建议。3 这些建议旨在培养对人工智能的信任，而不会妨碍其负责任的发展。特别是，CIPL 欢迎该法案基于风险的方法，该方法将适用于高风险的人工智能用例，而不会监管人工智能技术本身或整个行业。CIPL 还欢迎拟议使用统一标准和行业自我评估产品符合性，因为这些机制已被证明能够成功推动创新并在欧盟市场开发安全可信的技术。CIPL 还欢迎旨在支持创新的措施，特别是通过为监管沙盒提供法定基础。最后，CIPL 很高兴看到《人工智能法案》中概述的一些要求与一些现有的行业惯例相一致，这些惯例为确保负责任地开发和使用人工智能设定了高标准。4 然而，CIPL 遗憾的是，《人工智能法案》没有充分考虑到一些必要条件，例如提供基于结果的规则；明确允许组织根据人工智能系统的风险和收益来调整对要求的遵守情况；奖励和鼓励负责任的人工智能实践；利用监管沙盒的经验教训；并澄清《人工智能法案》的监督和执行条款也应基于风险。CIPL 重申，要使《人工智能法案》有效地保护基本权利，同时也为欧盟创新的新时代奠定基础，它需要足够灵活以适应未来的技术。此外，该法案不能过于严格，以免抑制包括公共卫生或环境在内的一系列行业和部门对人工智能的宝贵和有益的创新和使用。最后，《人工智能法案》将受益于有针对性的调整，以更好地明确人工智能提供者、部署者和用户的责任平衡，特别是对于通用人工智能和开源人工智能模型。
深空探索，商业化和殖民化的未来：负责任地想象的前沿
深空探索，商业化和殖民化的期货：可负责任的丹尼斯·M·布什内尔（Dennis M.报告在比平常的十年或更少的商业前景的情况下，解决关键要求的相关问题，技术，方法，关闭业务案例的机会。报告还解决了殖民途中深空的人类的要求和方法。火星殖民化在短短几年内，由于降低了辐射，成本和安全性，在辐射，成本和安全方面，殖民地的殖民化已转变为越来越多的可行性。介绍数十年来，本地星球几乎开发了一个几乎完全是地球同步赤道轨道（GEO），并且低于商业空间行业，目前以约320美元的价格评估。它具有很大程度的位置地球公用事业，电信，导航和成像的各种表现。其他100B $ 420 B的总空间经济性总数[参考。1]包括政府活动，例如太空探索，包括低地球轨道（LEO），太空科学和国家安全空间的人类。发生了一场名副其实的LEO应用程序革命，成千上万的小卫星被大放异彩，以提供高速互联网范围的世界，并且可能不断凝视和捕捉地球上任何地方的图像的能力。2 - 12]。当前成本降低是六个因素[参考。我们也处于正在进行的技术革命之中，包括整体上，实现微型化和成本降低以及其他技术改进，从而产生了主要的空间访问和降低空间的成本。本报告考虑了GEO以外的空间活动的机会，问题和前景，此处称为“深空”。深空包括商业活动，人类探索以及适当的殖民化[参考。严重的深空开发的主要推动者是通过可重复使用的火箭，改进的制造（包括印刷）和优化发射运营的结合来降低LEO访问成本。13]，与NASA太空启动系统[SLS]预计成本相比，最多可工作的因素可能有14个。空间访问成本地板是燃料的成本，不到
novartis-负责任地使用人工智能系统.pdf
MELLODDY 7（药物发现的机器学习账本编排）MELLODDY 项目（创新药物计划联盟，我们是其中的一员）已经创建了一个 AI 平台，该平台可以从多家制药公司提供的专有化合物分析数据（1000 万个小分子的 10 亿个数据点）中学习，同时通过基于区块链的加密保持机密性。公司可以控制自己的数据和由此产生的机器学习模型。这些模型学习与疾病相关的生物分析中的化学子结构和活性之间的相关性，并受益于“迁移学习”等技术，该原理是通过从相邻领域的模型中学习来提高预测准确性。MELLODDY 将通过为我们药物发现管道中的传统和当前分析提供结构活性信息，实现更便宜、更快和更高通量的药物发现。
负责任地赌博和英国 Tempest 计划
3.例如，尽管英国拥有强大的制药业，但全球十大制药公司均不在英国。请参阅 Hannah Burke 的《世界十大制药公司是谁？(2020)》，Proclinical，2020 年 8 月 11 日，，2020 年 11 月 5 日访问。尽管受到脱欧的威胁，英国已成为汽车的大型制造商，但其生产的车型均来自日产、丰田和福特等海外企业。英国经济以服务业为主，尤其是金融业，2019 年制造业仅占英国 GDP 的 9%，低于 1990 年的 16.6%。请参阅世界银行，《制造业，增加值（占 GDP 的百分比）——英国》，，2020 年 11 月 5 日访问。
负责任地军事使用人工智能
Vincent Boulanin 博士（法国）是高级研究员，领导 SIPRI 对新兴军事和安全技术的研究。他的重点是与武器系统的自主性开发、使用和控制以及人工智能 (AI) 的军事应用有关的问题。他定期介绍他和 SIPRI 的工作，并与政府、联合国机构和国际组织、研究机构和媒体进行交流。在 2014 年加入 SIPRI 之前，他在巴黎社会科学高等研究院获得了政治学博士学位。他最近的出版物包括《人工智能、战略稳定和核风险》（SIPRI，2020 年合著者）、《武器系统自主性的限制：确定人类控制的实际要素》（SIPRI/ICRC，2020 年合著者）。