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防范人工智能风险的三道防线
摘要 出于经济、法律和道德原因，开发和部署人工智能 (AI) 系统的组织需要管理相关风险。然而，谁负责 AI 风险管理并不总是很清楚。三道防线 (3LoD) 模型被认为是许多行业的最佳实践，可能提供了一种解决方案。它是一个风险管理框架，可帮助组织分配和协调风险管理角色和职责。在本文中，我建议了 AI 公司可以实施该模型的方法。我还讨论了该模型如何帮助降低 AI 带来的风险：它可以识别和弥补风险覆盖范围的差距，提高风险管理实践的有效性，并使董事会能够更有效地监督管理。本文旨在为领先的 AI 公司、监管机构和标准制定机构的决策者提供信息。
协调至优化的钟表性预防范围 -
1049名参与者的结果（在20个干预诊所进行了459名，在23个常规护理诊所的590名参与者），中位年龄为70岁，有338名妇女（32.2％），173名黑人参与者（16.5％）和90名西班牙裔参与者（8.6％）。At the last follow-up visit (12 months for 97.3% of participants), those in the intervention group were more likely to be prescribed all 3 therapies (173/457 [37.9%]) vs the usual care group (85/588 [14.5%]), which is a difference of 23.4% (adjusted odds ratio [OR], 4.38 [95% CI, 2.49 to 7.71]; p <.001），并且更有可能在三种疗法中处方（从高强度的他汀类药物的基线从66.5％的基线变化到干预措施的66.5％到70.7％，从58.2％到56.8％，至56.8％至56.8％，以进行通常的护理[调整后的或，1.73; 95％CI，1.06-2.83]; ACEIS或ACEIS vs vs vs vs frovs; Aceis vs vs vs from aceis VIS vs：85.1％：85.1.1.1.4.1.4.1.4.1.1.4％。 69.6％至68.4％的平常护理[调整或1.82; 95％CI，1.14-2.91];干预措施与动脉粥样硬化心血管疾病危险因素的变化无关。综合次要结果发生在457名参与者中的23名（5％）中，在通常的护理组中，在588名参与者中的40个参与者（6.8％）（调整后危险比率为0.79 [95％CI，0.46至1.33]）。
2022 年国家防范报告 (NPR)
在当今环境下，应急管理不能是被动的。气候变化直接影响自然灾害的频率和强度，以及我们确保社区安全的能力。通过有针对性的缓解投资和利用未来风险数据，建立社区范围内的气候变化适应能力，需要成为各级政府和合作伙伴的首要关注点。虽然这会给每个人带来更高的成本，但不作为的后果要严重得多。各州、地方政府、部落和领地可以利用联邦资金——包括通过《基础设施投资和就业法案》提供的 1.2 万亿美元，以及通过联邦紧急事务管理局的“建设弹性基础设施和社区”和“洪水缓解援助”计划提供的 11.6 亿美元——在地方层面建立气候变化适应能力。
防范人工智能风险的三道防线
出于经济、法律和道德原因，开发和部署人工智能 (AI) 系统的组织需要管理相关风险。然而，谁负责 AI 风险管理并不总是很清楚。三道防线 (3LoD) 模型被认为是许多行业的最佳实践，可能提供了一种解决方案。它是一个风险管理框架，可帮助组织分配和协调风险管理角色和职责。在本文中，我建议了 AI 公司可以实施该模型的方法。我还讨论了该模型如何帮助降低 AI 带来的风险：它可以识别和弥补风险覆盖范围的差距，提高风险管理实践的有效性，并使董事会能够更有效地监督管理。本文旨在为领先的 AI 公司、监管机构和标准制定机构的决策者提供信息。
数字技能能否防范人工智能带来的失业风险？来自 701 个细分职业的实证证据
为辨别数字技能在人工智能引发的技能偏向型技术变革中所扮演的角色，本研究利用美国劳工统计局的职业数据，采用固定效应建模、异质性分析和调节效应检验等方法，估计了取代风险对职业工资和就业的影响，并检验了数字技能的调节作用。研究结果主要发现三点：（1）人工智能取代风险对职业工资和就业具有显著的负向影响；（2）不同职业特征之间的异质性效应显著；（3）数字技能在防范取代风险方面发挥了显著的调节作用。核心政策含义是建议在各职业的教育和培训中强调数字技能，以适应未来的工作要求。
北欧复原力：加强供应安全和危机防范方面的合作
本报告是北欧部长理事会资助的研究项目的主要成果，该项目名为“管理北欧的竞争性相互依赖：混乱时代的北欧供应安全 (NOSAD)”。研究团队位于芬兰国际事务研究所，由 Mikael Wigell 领导。研究团队特别感谢参考小组在整个项目中的积极和建设性参与。参考小组包括 Esben Mulvad Tomsen（丹麦关键供应机构）、Louisa Hjort Poulsen（丹麦关键供应机构）、Ask Paul Lomholt Kemp（丹麦应急管理局）、Henrik Juhl Madsen（丹麦商业管理局）、Andras Marr Poulsen（法罗群岛渔业部）、Wivi-Ann Wagello-Sjölund（芬兰内政部）、Tiia Lohela（芬兰国家应急供应局）、Henri Backman（芬兰经济事务和就业部）、Margrét Halldóra Hallgrímsdóttir（冰岛司法部）、Lisbeth Muhr（挪威贸易、工业和渔业部）、May-Kristin Ensrud（挪威司法和公共安全部）、Malin Wester（瑞典民事应急机构）、Selma Ilijazovic （瑞典民事应急机构）、Jörgen Gyllenblad（瑞典卫生和社会事务部）、Camilla Palmqvist-Hägglund（奥兰政府，奥兰群岛）。我们还要衷心感谢在
希腊电力行业风险防范计划
根据法规第 7 条进行的研究结果。为此，首先，介绍了用于识别和评估与电力供应安全相关的风险的风险标准。其次，明确了电力危机的定义，以及根据法规第 6 条确定的与上述风险相关的国家危机情景以及 ENTSO-E 确定的区域情景。将具有相似特征的国家危机情景合并并分为五组（集群），然后对每种情景进行简要描述，并参考对国家和跨境层面的潜在影响。最后，根据国家危机情景的影响和发生可能性对其进行分类，并进行风险评估以及根据每种情景的风险因素和风险承受能力进行分类。
RapiD AI：用于新型疾病和流行病防范的快速部署人工智能框架
大流行，我们可以通过投资防范措施来减少其影响。在这项研究中，我们提出了 RapiD AI：一个指导使用预训练神经网络模型作为大流行防范工具的框架，以使医疗保健系统在未来的大流行期间具有弹性并有效使用机器学习。RapiD AI 框架使我们能够使用大流行前几周收集的数据构建高性能机器学习模型，并提供一种方法来使模型适应当地人群和医疗保健需求。其动机是使医疗保健系统能够克服数据限制，这些限制阻碍了在新型疾病背景下开发有效的机器学习。我们以数字方式重现了 COVID-19 大流行的前 20 周，并通过领域自适应和归纳迁移实验演示了 RapiD AI 框架。我们 (i) 在代表英国牛津一般住院患者群体的大型电子健康记录数据集上对两个神经网络模型 (深度神经网络和 TabNet) 进行预训练，(ii) 使用疫情前几周的数据进行微调，以及 (iii) 通过在 COVID-19 患者的保留测试数据集上测试模型的性能来模拟本地部署。与仅在 COVID-19 数据上训练的 XGBoost 基准模型相比，我们的方法已显示平均相对/绝对增益为 4.92/4.21% AUC。此外，我们展示了通过聚类识别最有用的历史预训练样本的能力，以及通过归纳迁移扩展已部署模型的任务的能力，以满足无需访问大型历史预训练数据集的医疗保健系统的新兴需求。
马耳他共和国 2022 年国家风险防范计划
1.1 马耳他是位于全欧洲电网边缘且与全欧洲天然气网络物理隔离的岛屿，其能源供应依赖于陆上设施 [发电站] 和通往西西里岛的海底连接器 [互连器] 的发电。这实际上意味着电力供应本质上很容易受到任何单一资产损失的影响 ( N-1 )。1.2 与北欧不同，马耳他的电力需求高峰通常发生在夏季，因为在炎热季节，空调和制冷需求显著增加，而游客的涌入加剧了这种需求。虽然太阳能光伏的平均供应量也在增加，但由于环境温度高，可调度供应（热电厂和海底连接器）的可用容量略有下降。因此，明显的季节性变化与能源危机的影响和可能性 (因此影响风险) 以及国家风险评估 [NRA] 及其他机构确定的若干重大事故情景 [MIS] 之间存在直接关联。
RapiD AI：一种用于新型疾病和大流行防范的快速部署 AI 框架
COVID-19 不太可能是我们面临的最后一次大流行。根据对 1600 年至今全球历史大流行数据集的分析，估计发生类似 COVID 的大流行的风险为每年 2.63% 或一生中发生的概率为 38%。未来几十年，这一比率可能会翻倍。虽然我们可能无法预防未来的大流行，但我们可以通过投资防范来减少其影响。在本研究中，我们提出了 RapiD AI：一个指导使用预训练神经网络模型作为大流行防范工具的框架，以使医疗保健系统在未来的大流行期间具有弹性并有效使用 ML。RapiD AI 框架允许我们使用在大流行前几周收集的数据构建高性能 ML 模型，并提供一种方法来使模型适应当地人口和医疗保健需求。其目的是使医疗保健系统能够克服阻碍发展的数据限制