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Medicare Advantage的急性护理后的证据
一些医疗保健价格昂贵，但对改善健康的影响不大。消除这种低价值的医疗保健支出，同时保留改善健康结果的护理是健康政策的关键目标。事先授权，保险公司在发生之前对其进行审查并批准了护理，旨在将医疗保健使用的减少降低到不必要的护理中（Brot-Goldberg等，2023； Dillender，2018； Eliason等，2021）。实际上，这样做很困难。医疗决策很复杂，需要时间和专业知识来区分必要和不必要的护理。手动进行时，事先授权对保险公司的昂贵，很难及时进行临床决策，并且容易受到人为错误的影响（McKinsey＆Company，2021年）。保险公司越来越多地使用算法来预测患者所需的护理水平，并拒绝确定的覆盖范围（Ross and Herman，2023a）。算法可以通过快速处理大量相关信息并根据历史数据提出建议来改善事先授权。这可能允许保险公司准确地针对医疗保健使用的减少。但是，依靠算法可能会错过该模型无法观察到的重要细节，从而导致拒绝所需的护理。结果，政策制定者，新闻界和法院已经审查了保险公司对算法的使用（Medicare and Medicaid Services中心，2023年； Chu和Nadler，2023年； Ross and Herman，2023a）。当健康保险公司事先授权时使用算法时，情况更加复杂。预测算法越来越多地指导各种环境中的决策，而不仅仅是医疗保健，还包括刑事司法和儿童保护服务（Ludwig等，2024）。，例如，在刑事司法环境中，法官使用量刑或预审拘留听证会期间的预测算法来评估重新犯罪的风险（Albright，2014； Sloan等，2023； Stevenson，2018）。在这种情况下，算法决策的目标是针对预审拘留或更长的判决，以重新犯罪风险高的被告子集。在某些方面，它类似于健康保险公司使用的算法的目标：减少不必要的医疗保健使用，同时继续覆盖需要更加紧张护理的患者的目标子集。但是，在刑事司法机构（以及使用预测算法的许多其他环境中），该算法旨在支持一个人类的决策者。在医疗保健环境中，算法用于支持一位代理商（保险公司）在监视另一个代理商（提供者）的决策。两个代理都会影响提供多少护理但目标截然不同的最终决定。虽然保险公司可能试图减少不必要的护理，但提供商可能试图引起需求。
价格稳定与经济增长之间的权衡？
欧洲中央银行 (ECB) 的货币政策战略最初是在 1998 年制定的。它在 2003 年的第一次审查中得到了明确。当时采用的战略仍然构成了当前货币政策的基本框架。它描述了欧洲央行在追求其目标时的概念方法。在这方面，战略代表了一种具有中长期导向的一致程序，根据该程序，决定使用哪些工具来实现货币政策目标，这在根本性决策的意义上。因此，货币政策战略包括从可用工具到中央银行的运营目标再到货币政策目标的整个过程 (Dierks 2023a, 2023b)。此外，它旨在促进中央银行内部的货币政策决策过程以及向外界展示和论证决策。从本质上讲，以稳定为导向的货币政策的战略问题是将通胀预期永久地锚定在与价格稳定相适应的水平。由于对货币政策的确切传导过程和渠道的了解仍然不完整，因此建议采取货币政策策略（ECB 2011、2021；Görgens 等人 2014）。
司法领域的人工智能技术：对司法领域大型语言模型的批判性评价
4 有关本章所述案例的更详细描述，先前已在三篇不同的短文中发表（Gutiérrez 2023a、2023b、2023c）。5 2023 年 3 月，几位参与填补智利最高法院空缺职位的上诉法院法官讨论了人工智能在司法领域的应用。其中一位甚至提到了哥伦比亚法官的案例，该法官从 ChatGPT 转录了四个提示和答案以激发他的裁决（Zúñiga 2023）。此外，在巴拉圭，一名被告声称上诉法庭的裁决包括由 ChatGPT 制作的合成文本。然而，无论是法庭还是其法官都没有披露这种使用，也没有得到证实（ABC 2023）。6 科林·比尔斯勋爵在一次律师协会会议上表示：“我要求它为我提供一份我正在撰写判决书的法律领域的摘要。我想试试。我问 ChatGPT 能否为我提供该法律领域的摘要，它给了我一段话。我知道答案是什么，因为我正要写一段话，但它为我做到了，我把它写进了我的判决书。它就在那里，非常有用”（Castro 和 Hyde 2023）。
揭开糖尿病足感染的神秘面纱
DFU 是多种因素共同作用的结果；最常见的是周围神经病变（导致痛觉丧失）、外周动脉疾病 (PAD) 和某种形式的创伤 (Armstrong 等人，2023)。残疾人更容易感染，由于皮肤完整性受损，皮肤可能会破裂，从而促进细菌生长，导致感染 (McDermott 等人，2023)。残疾人易受感染的原因有很多，包括神经病变、缺血和免疫状态受损 (Edmonds 等人，2021；McDermott 等人，2023)。溃疡本身通常是由于机械力、不合脚的鞋子（造成压力和剪切力）或创伤（例如踩到尖锐物体或剪指甲时皮肤受伤）造成的。溃疡最初可能表现为茧——一种对压力的反应，掩盖了下面的皮肤损伤（Amemiya 等人，2020 年）。糖尿病的病理生理学会影响代谢和免疫功能，使糖尿病足部溃疡 (DFI) 的风险增加很多倍。糖尿病足部茧使糖尿病足溃疡 (DFU) 的风险增加高达 11 倍（美国国家医学图书馆 [NLM]，2023a）。
丹麦人工智能的经济机遇
注：该估计假设生成式人工智能在十年内得到广泛采用。生成式人工智能的能力和采用时间表存在很大的不确定性。生产力提升的规模取决于生成式人工智能能够完成的任务的难度以及它可以自动化的工作数量。GDP 处于 2022 年的水平。对于补充和高度暴露的工人，生成式人工智能在所有类型的任务中可能执行的平均工作活动数量相当于 20-25%。我们的估计是，生成式人工智能的孤立潜力在大约十年后，当其影响在广泛采用情景中达到峰值时（见下页）。生成式人工智能的估计提升可能不会完全增加 GDP 趋势，因为 GDP 预测已经假设新技术对增长的贡献，而生成式人工智能可能会替代其中的一部分。此外，生成式人工智能的推动力可能会被潜在的增长放缓部分抵消。来源：根据 Eurostat 和 O*Net、Briggs 和 Kodnani (2023a)、法国巴黎银行 (2023) 以及 Dell'Acqua 等人 (2023) 的数据实施经济学。
2023年和2024年政府间财政前景
在过去的三个月中，全球经济前景略有改善，但仍然脆弱。在地缘政治，全球贸易和宏观经济方面的下行风险背景下，通货膨胀前景略有修改，而与2022年11月的经济前景相比，增长的增长有所改善（OECD，2023A）。尽管如此，这种情况还是比去年年初预期的要差得多。利用财政关系网络开发的投影工具，以及根据经合组织2023年3月的经合组织临时经济前景（经合组织，2023B）的最新预测，基于最新的预测（经合组织，2023b），此背景注释更新了该背景注释，更新了跨政府的财政展望，并在11月2022年共享了其主要的含义。收入预计将以较慢的速度增长，支出承受压力，借贷成本正在上升。但是中央和下政府应避免过度纠正。重新评估为抵消能源危机所提供的慷慨的非目标财政措施是必要的，并且仔细恢复财政规则将有助于确保可持续的道路前进，同时增强缓冲区以提高缓冲剂以提高对未来危机的抗辩性。
社论：人机交流中的失败和维修
该研究主题出现在WTF研讨会系列的背面（Förster等，2022；Förster等，2023a），将一个跨学科的研究人员组合在一起，从机器人和计算语言学家和计算语言学家到对话分析师和对话分析师和认知科学家进行了公开和坦率地进行了研究（Robally everally of Offore）的研究（robally obotor）进行了研究（Robally extressection），他们在这些方面进行了研究。在下面的贡献文章中阐述了研讨会中讨论的一些问题，可以在Förster等人的研讨会摘要文章中找到更多的指示。（2023b）。该研究主题有助于两个主要目标：首先，我们为报告人类机器人互动（HRI）中通常发生的交流失败提供了一个平台。其次，该主题旨在突出潜在的多模态修复机制的机会，以使机器人语音界面更具弹性，以使其具有弹性。因此，我们包括几篇文章记录和分析此类失败的文章，以阐明许多机器人从业人员经历的一个未报告的问题。此外，该主题还包含报道HRI中有关会话修复的现有研究的文章，并概述了此类机制的潜力。
生物学入侵，生物多样性和人
地球上的所有物种都是相互关联的。迄今已确定了大约175万种不同的物种。这包括270,000种植物，950,000种昆虫，9,000种鸟类，19,000种鱼类和4,000种哺乳动物。，人们相信，这只是地球上存在的总生物多样性的一小部分。还有数百万个尚未发现的物种。具有丰富生物多样性的生态系统被认为是健康，强大和高度抗性的（Bargali等人，1993; Sharma等。，2005年； Khatri，2023）。但是，当前的世界面临着一系列重要挑战，包括气候变化，生物多样性丧失，环境污染，稀缺性等。随着气候和气候相互交织，由于气候变化而导致空前的速度消失的性质正在消失（Poudel等人。，2019年）。随着目前的气候变化情景，还出现了许多其他威胁，这些威胁威胁着生物多样性并恶化了环境健康（Bargali，1996）。生物学入侵是变化的主要力量之一，影响了地球上生命的许多维度（Pathak等人，2019年； Khatri等，2022a）。入侵当物种从现有人群中切断并通过占领本地动植物居住在新的地理区域时（Khatri等人。，2022b）。有令人信服的证据使入侵物种对全世界的本地生物多样性造成了巨大的伤害（Negi等，2023a）。正在促进生物学入侵（Khatri等，2023b）。人类完全负责入侵物种在全球范围内的迅速传播，因为全球化和洲际运输已极大地改变了入侵动力学（Rai and Singh，2021; Khatri等，2023a）。这些威胁的大小日益增加，因为其他因素也导致了生物多样性损失，包括全球变暖，栖息地丧失，环境污染等。据信，气候变暖会加剧入侵风险，因为据报道，与本地物种相比，侵入性物种的性能更好并适应了温度升高（Khatri等人，2023c）。然而，外来物种的入侵是我们时代最具挑战性的保护谜语。入侵物种有可能在受体区域的新环境条件下快速增殖和扩散。这些物种在爆炸性上扩展和生长，并改变了生态特征，例如火灾状况，营养循环，水文学，能量预算和进化轨迹，使本地生态系统中的轨迹使本地物种的居住地较低。这些物种还可以改变社区的物种组成和结构，打破生态系统平衡，并对保护和经济构成相当大的威胁。生物学入侵是全球总物种灭绝的20％以上的主要原因，被认为是物种灭绝和生物多样性丧失的主要驱动因素。由于这些地区提供的生态系统服务以及它们在保护生物多样性中所扮演的生态系统服务，山上的入侵物种最近尤其引起人们的关注。
关于将大语言模型（LLM）纳入自动化计划和调度（APS）
LLM伞下的这些多样化的模型类型和培训方法展示了语言模型在处理各种185个复杂任务时的灵活性和适应性。Figure 1 illustrates the comparative capabil- ities of different LLMs across various competency domains, such as Writing (evaluating text generation quality), Role- play (assessing conversational interaction), Reasoning (log- ical problem-solving), Math (numerical problem-solving), 190 Coding (programming language understanding and gener- ation), Extraction (information retrieval from text), STEM (proficiency in scientific and technical contexts), and hu族（参与艺术，历史和社会科学内容）。在这些域中，GPT-4在Zheng等人评估的基准数据集中表现出195个最强的性能。（2023a），表明其出色的培训和广泛的知识库。将LLM扩展到诸如代码生成之类的范围内表示其适应性和跨学科创新的潜力。但是，200个微调和中文学习方法也带来了挑战，例如潜在的数据过于适应和依赖输入上下文的质量。llms的持续发展和完善承诺，将在各种领域开放新的边界，包括自动化计划和调度，205，通过用类似人类的语言了解AI。
证词-Acemoglu-2023-11-08.pdf
4 Acemoglu, Daron (2021) 重新设计人工智能：自动化时代的工作、民主和正义，波士顿评论论坛 [以下简称 Acemoglu 2021]。5 Brynjolfsson, Erik、Danielle Li 和 Lindsey Raymond (2023) “工作中的生成式人工智能”。NBER 工作论文第 31161 号；Noy, Shakked 和 Whitney Zhang (2023) “生成式人工智能对生产力影响的实验证据”。Science，381(6654)：187–192；Peng, Sida、Eirini Kalliamvakou、Peter Cihon 和 Mert Demirer (2023) “人工智能对开发者生产力的影响：来自 GitHub Copilot 的证据”。arXiv 工作论文第 2302.06590 号。 6 Brady, William, Julian Wills, John Jost, Joshua Tucker 和 Jay Van Bavel (2017) “情绪塑造了社交网络中道德内容的传播” PNAS 114(28): 7313–7318；Braghieri, Luca, Ro'ee Levy 和 Alexey Makarin (2022)，美国经济评论 112(11): 3660–3693；Wu, Tim (2016) 注意力商人：争夺我们头脑的史诗级争夺战，PRH Knopf；Acemoglu, Daron, Asuman Ozdaglar 和 James Siderius (2023) “网络虚假信息模型”，经济研究评论 (即将出版)。7 Acemoglu 和 Johnson (2023a)，第 10 章。