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World File Search SystemAlicia
Roig-Merino，Alicia，Urban，Manuela，Bozza，Matthias，Peterson，Julia D，Bullen，Louise，Büchler-Schäff，Marleen，Stäble，Sina，Sina，Van der Hoeven，Franc
干细胞（SC）的遗传修饰通常是使用积分载体来实现的，载体的潜在综合遗传毒性和在分化过程中表观遗传沉默的倾向限制了其应用。细胞的遗传修饰应提供可持续水平的转基因表达，而不会损害细胞或其后代的生存能力。我们开发了非病毒，非整合和自主复制的最小尺寸的DNA纳米摩析器，以持续遗传修饰SC及其分化的后代，而不会造成任何分子或遗传损伤。这些DNA载体能够有效地修饰鼠和人类多物种SC，具有最小的影响，并且没有分化介导的转基因沉默或载体损失。我们证明，这些载体在自我更新和靶向分化在体外和体内的自我更新和靶向分化在体外和体内通过胚胎发生和分化为成人组织的稳健和持续的转基因表达，而不会损害其表型特征。
原告Michael Sleaighter和Alicia Perkins雪橇（“ The Sleighters”）起诉United
出于28 U.S.C.的规定。2401（b），2672和2675，应将索赔视为提出，当联邦机构从索赔人那里接收索赔人，正式授权的代理人或法律代表，[1]执行的标准表格95或其他书面通知或其他事件的书面通知，[2]因某些事件而遭受损害或事件的损害，或者因某些事件而造成的损害，或者是事件发生的事件，或者是事件发生的事件，或者是个人事件的事件，或者是事件发生的事件，或者是个人事件的事件，或者是事件发生的事件，或[3]签署人的所有权或法律能力，并伴随着他有权代表索赔人作为代理人，执行人，行政人员，父母，监护人或其他代表提出索赔的证据。
建议引用：Klockmann, Victor；von Schenk, Alicia；Villeval, Marie-Claire (2022)：人工智能、伦理与代际责任，SAFE 工作论文，第 335 号，莱布尼茨金融研究所 SAFE，法兰克福，https://doi.org/10.2139/ssrn.4002578
在越来越多的情况下，人工智能算法必须模拟人类的（社会）偏好，并越来越多地代表人类做出决策。它们可以通过反复观察社交活动中的人类行为来学习这些偏好。在这样的背景下，当人们都知道他们的行为会通过算法的训练产生各种外部性时，个人会调整其行为的自私性还是亲社会性？在一个在线实验中，我们让参与者在独裁者游戏中的选择来训练算法。因此，它们对智能系统未来的决策产生了外部性，从而影响了未来的参与者。我们表明，那些意识到他们的训练对未来一代的回报的影响的人会表现得更加亲社会，但前提是他们承担着未来算法选择伤害自己的风险。在这种情况下，人工智能训练的外部性会导致当前平等决策的比例显著提高。
对感知，所有权和输出的影响alicia guo
基于AI的虚拟助手越来越多地用于支持日常构想任务。这些代理中存在的值或偏差可以以隐藏的方式影响输出。它们也可能影响人们如何感知具有不同价值一致性的AI代理产生的想法，并导致对基于AI的工具的设计产生影响。我们探索了具有不同值对想法过程的AI代理的影响，以及用户对想法质量，所有权，代理能力和输出中存在的值的看法。我们的研究任务为180名参与者，针对具有不同价值的AI代理的一组问题进行了集思广益的解决方案。结果表明，基于价值对齐的自我评估没有显着差异；但是，脑stormig过程中产生的想法反映了AI的价值观。本论文强调了AI值和人类意识之间的复杂相互作用，为将来的AI支持的头脑风暴工具提出了仔细的设计考虑。