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Arabella Advisors：为大规模影响而生
2023 年 1 月 13 日，一场小雪落下，落在 Arabella Advisors 芝加哥办公室，这是一家专业服务公司，为捐助者和变革者提供战略咨询和财政赞助支持服务。Arabella 董事会的三名成员——创始人 Eric Kessler、负责人 Bruce Boyd 和高级顾问 Sampriti Ganguli 从 Polaris 会议室走出来，这是一个光线充足的空间，有迷人的木质装饰和温馨的中西部氛围。三位领导人刚刚会见了 Concentric Equity Partners 的负责人，Concentric Equity Partners 是 Steans 大家族的私人投资工具，持有 Arabella 的多数股权。Arabella 刚刚敲定收购 Redstone Strategy Group 的交易条款，Redstone Strategy Group 是一家慈善咨询公司，由拥有世界知名战略技能的前麦肯锡合伙人领导。几个月前，Arabella 收购了 Kiwi Partners，后者为非营利组织提供会计、人力资源和其他服务。 Arabella Advisors（Arabella）是一家肩负着以下使命的企业：帮助慈善家和变革者“从创意到影响力”1。该公司为客户提供战略建议和服务，以支持有效的财政赞助、捐助、宣传、影响力投资等。Arabella 于 2005 年注册成立为有限责任公司，随后获得 B 类公司认证2，近二十年来，Arabella 与数千名富裕个人和家庭、基金会、公司和非营利组织领导人合作过。客户包括比尔和梅琳达·盖茨基金会和沃尔顿家族基金会等大型机构基金会；高净值个人的家族办公室，包括私人捐赠者和名人，如模特和全球健康倡导者克里斯蒂·特灵顿；非营利组织；以及公司。Arabella 与其每一位合作伙伴都努力提供个性化、以客户为中心的服务，以满足他们的独特需求和偏好——包括多代家庭成员。 Arabella 最大的非营利客户包括四个独立组织：New Venture Fund (NVF)、Hopewell Fund、Windward Fund 和 Sixteen Thirty Fund。这些基金充当财政中介，使捐赠者能够汇集资源并与教育、粮食安全、全球卫生与发展、气候行动、投票权和枪支安全等领域的非营利组织领导者和倡导者合作。这些基金每年总共促成近 10 亿美元的慈善捐赠。NVF 是最大的基金，到 2023 年将雇用 700 多名项目人员。收购 Kiwi 和 Redstone 对 Arabella 来说是改变游戏规则的。Arabella 收入的大部分（超过 80%）来自其合作伙伴解决方案 (PS) 业务。PS 为慈善和非营利组织客户提供行政支持服务，包括四个独立基金，而收购 Kiwi 将扩大 Arabella 的非营利客户群，同时提供更高效、为这些客户提供大规模技术支持的实施服务。Arabella 的另一条主营业务是慈善战略咨询。通过收购 Redstone，该公司可以在竞争日益激烈的领域提升和多样化其慈善咨询服务。
CBI 删除的副本 Hjelle Advisors, LLC 2023 年 4 月 25 日，......
为了生成基因编辑的无转基因大豆植物，设计了多个 sgRNA（单向导 RNA），并将其用于靶向 GmNF-YC4-1（Glyma.06G169600）启动子中的不同区域。使用农杆菌介导的转化将 Cas9 和多达六个向导 RNA 表达盒引入稳定转化的大豆植物中。使用 PacBio DNA 序列分析检测了 GmNF-YC4 启动子中含有缺失的 T0 植物。使用 PCR 分析和 DNA 测序检查了由 T0 植物自花授粉产生的 T1、T2 和 T3 植物，以识别缺失纯合且未继承含有 T-DNA 的基因编辑机制的品系。通过定量 PCR 测定 T-DNA 的存在与否以确定拷贝数。已经（或将）使用至少六对 PCR 引物对在拷贝数测定中未显示 T-DNA 拷贝的大豆品系进行 T-DNA 存在与否的检查，以调查大豆基因组中是否存在 T-DNA 载体序列。如果发现基因组中存在 T-DNA 载体序列，则将大豆品系与未转化大豆进行杂交，并选择包含预期的 NF-YC4 启动子缺失且不包含任何 T-DNA 载体序列的后代。
总统科学技术顾问委员会
Raj Chetty (哈佛大学) Katy Milkman (宾夕法尼亚大学沃顿商学院) Josh Tucker (纽约大学) 12:45 PM 公众评论 12:55 PM 休会
M-23-08 劳工顾问 | 白宫
2 执行。订单号14,026, 87 Fed.Reg.59464 (2022)。3 执行。订单号14, 055, 86 Fed.Reg.66397 (2021)。4 执行。订单号14, 063, 87 Fed.Reg.7363 (2022)。5 FAR § 22.001 将“代理劳工顾问”一词定义为负责就联邦合同劳工事宜向承包机构官员提供建议的个人。FAR 在开展或支持某些活动时特别提到了代理劳工顾问。例如，FAR 22.1003-7 要求承包官员在解决有关《服务合同法》适用性的问题时，向代理劳工顾问寻求建议。如果集体谈判协议中规定的工资、附加福利或定期加薪与当地类似服务的工资、附加福利或定期加薪存在很大差异，FAR 22.1013 要求承包官员联系代理劳工顾问，考虑向劳工部工资和工时司申请听证会。
总统顾问理事会公开会议...
1。法国阿诺德，椅子玛丽亚·祖伯（Maria T.Dan E. Arvizu 5。DENNIS ASSANIS 6。 John Banovetz 7。 Ash Carter 8。 法国结肠9。 Lisa A. Cooper 10。 John O. DabiriDENNIS ASSANIS 6。John Banovetz 7。 Ash Carter 8。 法国结肠9。 Lisa A. Cooper 10。 John O. DabiriJohn Banovetz 7。Ash Carter 8。法国结肠9。Lisa A. Cooper 10。 John O. DabiriLisa A. Cooper 10。John O. DabiriJohn O. Dabiri
商业顾问 ▪ 商业咨询 ▪ 研究与...
THRILLTON Consulting Limited 是一家位于坦桑尼亚达累斯萨拉姆的非洲管理咨询公司，提供业务咨询、研究与培训开发以及公司秘书和注册服务等领域的服务。THRILLTON CONSULTING 成立于 2010 年，为需要帮助创建、识别和建立超越常规的商业惯例的客户提供具有成本效益的商业解决方案。THRILLTON CONSULTING 与来自不同经济部门的客户合作，了解他们的业务目标，旨在帮助他们创造价值、增长和竞争优势。THRILLTON CONSULTING 的目标是确保客户实现理想的结果、建立更有能力的实体并确保长期的业务关系。
循环中的僵尸？人类信任不值得信赖的人工智能顾问做出道德决策
值得信赖（Jobin 等人，2019 年）。例如，美国政府推进“可信赖人工智能的开发和使用”（国家人工智能计划办公室，2021 年）。同样，欧盟也制定了“可信赖人工智能的道德准则”（欧盟委员会，2019 年）。可信度被认为是人工智能赢得信任的必要条件，而信任反过来“也是人工智能在我们的日常生活中得到富有成效和普遍使用所必需的”（IEEE 2017，第 2 页）。虽然从规范的角度来看这种说法是直观的，但它也基于信任需要可信度的经验假设。然而，几乎没有证据支持人工智能的这一论点。本研究的目的是调查用户对人工智能学习道德顾问的可信度有多敏感。人工智能算法已经征服了人员招聘、贷款分配、刑事判决或自动驾驶等领域（Rahwan 等人，2019 年）。它们做出并帮助我们做出至关重要的决策，并实际上已成为道德主体（Whitby，2011 年；Voiklis 等人，2016 年）。特别是，算法可以充当其人类用户的道德顾问，而人类仍然做出决策并对此负责。人类参与算法决策增强了对算法的感知控制，并被发现可以增加信任（Dietvorst 等人，2015 年；Burton 等人，2020 年）。因此，参与其中的人被认为是打造值得信赖的人工智能的基石（欧盟委员会，2019 年）。然而，这种说法假设人类用户不会天真地信任算法，无论算法多么值得信赖，而是会仔细检查其建议，并在出现危险信号时做出自己的决定。对于学习型人工智能而言，训练数据的透明度和完整性是算法值得信赖的最低要求（IEEE，2017 年；Lepri 等人，2018 年；欧盟委员会，2019 年）。人们对算法的一个主要担忧是它们有偏见（Mittelstadt 等人，2016 年；Jobin 等人，2019 年），而透明度可以帮助缓解这一担忧。首先，我们探讨如果用户对算法如何生成建议一无所知，他们是否会信任算法的道德建议。我们的基准是基于公正的人类顾问的判断的人工智能生成的建议。虽然人类的判断是出了名的不透明，但公正的顾问的概念会让人联想到理想的观察者，并让被建议者了解建议是如何产生的（Jollimore，2021 年）。因此，如果用户知道算法是根据公正的人类顾问的判断进行训练的，那么算法对用户来说就比对算法如何生成道德建议一无所知时更加透明。其次，我们研究当算法训练数据的完整性值得怀疑时，用户是否信任算法的建议。具体来说，我们假设许多人不信任被定罪的罪犯的道德建议。事实上，道德判断会受到病态特征的损害（Campbell 等人，2009 ；Jonason et al., 2015 ；Blair, 2017 )，这在犯罪者中很常见。最近也有证据表明，犯罪者的判断相对于平均人群存在偏差（Koenigs et al., 2011 ；Young et al., 2012 ；Lahat et al., 2015 ）。当然，犯罪并不一定源于缺乏道德判断。人们常常知道什么是对的，但仍然做错事。我们仍然可以合理地假设，来自罪犯的训练数据被认为是有偏见的，教育、就业和住房方面的歧视表明了对罪犯的根深蒂固的不信任（Sokoloff & Schenck-Fontaine, 2017 ；Evans et al., 2019 ；Sugie et al., 2020 ）。
由于地缘政治因素，顾问面临更高的网络安全风险...
防御攻击 他补充说，应对网络安全威胁对于顾问和投资公司来说是一个长期的过程，而不是一蹴而就的办法。他最近与一家金融机构完成了网络安全项目的第一阶段，该项目涉及寻找其防御漏洞。其中包括检查现有政策和程序，并使用渗透测试人员（道德黑客）来寻找其系统中的弱点。
现金余额计划：退休顾问的最佳实践和关键注意事项
顾问应该如何考虑CBP的利息信用部分中的投资选择？nichols：对CBP的投资倾向于最大程度地减少波动率，而不是最大化回报。由于CBP是一个定义的收益计划，因此任何资产损失都必须通过额外的捐款来弥补。现金资产资产的广泛波动可能会导致雇主捐款金额的差异。许多精算师使用固定的利息信用。例如，在DWC上，我们使用3％的利息信用率，这在非歧视测试中提供了稳定性。一些公司允许实际收益率（顶部和底部的门）。但是，即使范围很小，它仍会在测试中产生一些波动性和所需的贡献量，这反过来又会极大地影响计划的成本。
可解释的人工智能和金融算法顾问的采用：一项实验研究
我们研究了从人类或算法顾问那里获得建议，并附带五种类型的局部和全局解释标签，是否会影响采用意愿、支付意愿和对金融 AI 顾问的信任。我们使用一个独特的实验框架比较了不同时间和各种关键情况下的差异，参与者在其中玩一个具有真实金钱后果的网络游戏。我们观察到，在初始阶段对模型进行基于准确性的解释会带来更高的采用率。当模型的性能完美无缺时，采用哪种解释就不那么重要了。使用更复杂的基于特征或基于准确性的解释有助于大大减少模型失败后的采用率下降。此外，使用自动驾驶仪可以显著提高采用率。与没有解释替代方案的 AI 标记建议相比，分配到带有解释的 AI 标记建议的参与者愿意为该建议支付更多费用。这些结果增加了关于 XAI 对算法采用和信任的重要性的文献。