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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。
通过公平策略鼓励接种疫苗
降低壁垒进入疫苗的机会仍然存在于全省。社区主导的运动，提供社区内部准确，最新信息的活动可以补充这些努力，并以当地机构已经建立的信任为基础。这些类型的策略的例子包括多伦多黑人科学家为黑人社区特遣部门设置的无证件居民的移动诊所和市政厅。具有特定消息传递的广泛沟通活动可能能够改变公众舆论。对这些策略的评估显示出提高疫苗接种率的巨大希望。 高级评论显示，提供家庭访问或有针对性的教育运动对其他疫苗接种工作产生了积极影响。 这些类型的策略可能会提高对疫苗和卫生系统的信任，从而提供方便的吸收，并吸引个人对集体公共卫生的感觉。 重要的是，通过适当的资源和监控，这些策略可以改善寻求权益群体的疫苗接种率差异。 必须长期维持社区参与，以解决卫生系统中不信任的根本原因。对这些策略的评估显示出提高疫苗接种率的巨大希望。高级评论显示，提供家庭访问或有针对性的教育运动对其他疫苗接种工作产生了积极影响。这些类型的策略可能会提高对疫苗和卫生系统的信任，从而提供方便的吸收，并吸引个人对集体公共卫生的感觉。重要的是，通过适当的资源和监控，这些策略可以改善寻求权益群体的疫苗接种率差异。必须长期维持社区参与，以解决卫生系统中不信任的根本原因。
鼓励美国中小企业采用人工智能
在美国，迄今为止还没有压倒一切的国家人工智能监管。相反，每个行业监管机构（即美国联邦航空管理局、证券交易委员会、联邦贸易委员会等）一直在稳步加强对其特定领域算法和软件使用的监督。这可能是一种合适的方法，因为与消费者应用相比，医疗保健或金融决策中所涉及的风险和权衡类型将非常不同。随着这种方法的发展，明智的做法是开发一个基于风险的框架，允许对敏感领域的算法决策进行更多审查，同时让中小企业有信心在低风险领域进行投资，因为他们知道以后不会承担高额的合规成本。
SP 142 - LD 336 鼓励研究的法案
第 3 节 委员会行动。在收到新英格兰 Aqua Ventus, LLC 或其指定附属公司提出的长期合同申请后 9 个月内，该申请将通过浮动海上风电研究阵列项目产生容量、能源或可再生能源信用额度，如缅因州修订法规第 35-A 章第 3210-H 节所定义，在本节中称为“研究阵列”，容量高达 144 兆瓦，由新英格兰 Aqua Ventus, LLC 根据联邦内政部海洋能源管理局在联邦水域的租赁条款设计、许可和运营，如果委员会确定该合同促进了本法案的目标并符合公众利益，公共事业委员会应下令谈判并指示投资者拥有的输配电公用事业公司与新英格兰 Aqua Ventus, LLC 或其指定附属公司签订至少 20 年的长期合同。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
合成数据与人工智能医疗设备的创新、评估和监管 Puja Myles，公共卫生硕士、博士；Johan Ordish，文学硕士；Richard Branson，理学硕士、文学硕士 摘要 合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。它有望促进数据访问、验证和基准测试，解决缺失数据和欠采样、样本增强以及在临床试验中创建对照组的问题。英国药品和保健产品管理局 (MHRA) 正在利用其目前对高保真合成数据开发的研究，制定其对经过合成数据训练的人工智能医疗设备的监管立场，并将合成数据作为人工智能医疗设备验证和基准测试的工具。 关键词 人工智能作为医疗设备 (AIaMD)、数据隐私、健康数据、合成数据、验证、监管 简介 人工智能 (AI) 在医疗和社会保健领域的应用预计将会兴起，这意味着人工智能作为医疗设备 (AIaMD) 将成为医疗设备中越来越突出的子类别。 1 因此，医疗器械法规是否适合人工智能变得越来越重要，制造商是否了解并遵守其义务也变得越来越重要，其中最主要的是证明其 AIaMD 具有良好的效益风险比。2 强大的数据集是展示 AIaMD 性能的核心，通常是此类设备开发的主要障碍。3 医疗器械监管机构有责任确保制造商拥有履行这些义务所需的工具，并提供更广泛的支持以鼓励此类创新设备的开发。合成数据集的开发很可能成为这样一种辅助工具。本文概述了 MHRA 在研究和开发合成数据方面的努力，并考虑在更广泛的改革背景下使用合成数据，以确保医疗器械法规适用于人工智能。合成数据概况 近年来，人们对合成数据的兴趣日益浓厚，原因有很多，包括在数据治理法规更加严格的世界中可能易于获取、保护患者隐私、在机器学习算法背景下的基准测试和验证能力，以及解决真实数据局限性的能力，如数据缺失、欠采样和样本量小。4 更重要的是，尽管合成数据的潜在应用已经讨论了多年，但直到最近，合成数据生成方法的进步才能够产生高质量的合成数据。5 定义合成数据 从概念上讲，合成数据是模仿真实数据的属性和关系的人工数据。合成数据的质量取决于生成合成数据的方法。合成数据的质量通常用其“效用”或“保真度”来描述。“能够捕捉各种数据字段之间复杂的相互关系以及真实数据的统计特性的合成数据集可称为“高实用性”或“高保真度”合成数据集。在患者医疗保健数据方面，高保真度合成数据集将能够捕捉复杂的临床关系，并且在临床上与真实患者数据难以区分。高效用合成数据的生成往往需要大量资源，并且根据需要合成数据的应用，使用低效用或中等效用合成数据可能是可以接受的。
鼓励人们接种新冠疫苗
获得医疗服务。2 它可以通过《平价医疗法案》第 1557 条定期要求机构和系统承担责任，该法案禁止联邦资助的实体基于年龄、肤色、残疾、国籍、种族或性别歧视人们。5 任何接受儿童健康保险计划、医疗补助或医疗保险资助的医疗保健提供者或州机构如果歧视来自服务不足社区的人，都将受到法律诉讼。第四，政府应该与公众接触。行政命令指示机构领导人与社区组织和民权组织沟通。1 但它没有具体说明如何与直接服务提供商或实施联邦计划的州和地方官员进行接触。忽视这些参与者的意见将会错失向提供联邦服务、福利和合同的人员和组织学习的机会。该命令也没有提到
鼓励欧盟中小企业采用人工智能 - nxedge.io
由于数据可用性成本高昂，而且这些数据单独来看可能价值不大，因此数据流并未得到充分利用。例如，行业级制造业数据可能对所有公司都很有价值，但来自一家中小企业的数据流价值就低得多。欧盟可以通过提供公共投资基金来协调激励措施，以便公司能够量化业务流的各个方面——前提是这些数据随后被提交给公共数据信托，该信托可供行业内所有公司使用。这本质上是将行业数据流视为一种需要政府投资才能充分实现的公共基础设施。根据其构建方式，这种方法可以与欧盟数据战略中提出的欧洲数据空间理念兼容。26
能力建设——如何鼓励网络专家加入……
在建设武装部队在网络空间作战的能力方面，面临的最大挑战之一是吸引、提高和留住专家。毕竟，网络空间是唯一一个完全由人类创造的作战领域，因此人们必须能够使用它，并不断重新创造它。根据 ENISA 在 2019 年引用的估计，全球范围内缺少 400 多万名网络安全专家，约 65% 的组织宣布在网络安全相关任务领域存在人员短缺。在众多行业、关键基础设施运营商以及情报部门的国际公司和国内公司之间，都可以看到对这一领域专家的真正争夺。在这种跨部门的全球竞争中，公共部门（包括军队）往往处于困境，因为使用财务激励的可能性有限。考虑到需求和限制，应采用一种资源建设战略，利用军事部门影响范围内的所有优势。本文基于波兰国防部在武装部队网络空间作战能力建设计划下成功实施的行动，采用各种方法对其进行了讨论。第一个方面是形象、动机和挑战。在网络武装部队中服役提供了到达其他地方无法到达的领域的机会，包括与准备充分、斗志昂扬的敌人不断互动。第二个要考虑的问题是教育和持续改进。招募已经在商业市场上占据良好地位的专家的可能性有限。因此，发展
能力建设——如何鼓励网络专家加入……
在建设武装部队在网络空间作战的能力方面面临的最大挑战之一是吸引、提升和留住专业人员。毕竟，网络空间是唯一完全由人类创造的作战领域，因此人们必须能够使用它，并且不断重新创造它。根据 ENISA 在 2019 年引用的估计，全球范围内缺少 400 多万网络安全专家，约65% 的组织宣布在与网络安全相关的任务领域存在人员短缺。许多行业的国际公司和国内公司、关键基础设施运营商以及情报部门都在争相争夺这一领域的专家。在这种跨部门的全球竞争中，公共部门（包括军队）往往处于困境，因为使用财务激励的可能性有限。考虑到需求和限制，应采用资源建设战略，利用军事部门影响范围内的所有优势。本文使用各种方法进行了讨论，这些方法基于波兰国防部在武装部队网络空间作战能力建设计划下成功实施的行动。第一个方面是形象、动机和挑战。在网络武装部队部门服役提供了到达其他地方无法到达的领域的机会，包括与准备充分、斗志昂扬的敌人不断互动。第二点考虑是教育和持续改进。招募已经在商业市场上占据良好地位的专家的可能性有限。因此，
如何鼓励网络专家参军？ - cejsh
作者：T Zdzikot · 2020 年 · 被引用 7 次 — * Tomasz Zdzikot，国防部国务秘书兼国防部网络空间安全全权代表（2018 年...