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工作纸·没有。 2022-83大规模信任：加密货币和区块链的经济极限
∗本文最初于2018年6月以较短的形式发行，如Budish（2018）。†致谢：我感谢联合编辑Andrei Shleifer和五个匿名裁判，以极大地改善论文。Thanks are also due to Susan Athey, Vitalik Buterin, Glenn Ellison, Gene Fama, Alex Frankel, Joshua Gans, Edward Glaeser, Austan Goolsbee, Hanna Halaburda, Zhiguo He, Joi Ito, Steve Kaplan, Anil Kashyap, Judd Kessler, Scott Kominers, Randall Kroszner, Robin Lee, Jacob Leshno, Andrew Lewis-Pye, Shengwu Li, Neale Mahoney, Gregor Matvos, Sendhil Mullainathan, Vipin Narang, Neha Narula, David Parkes, Tim Rough- garden, John Shim, Scott Stornetta, Adi Sunderam, Chad Syverson, Alex Tabarrok, Rakesh Vohra, Aviv Zohar, and seminar participants at MIT数字货币倡议，NBER货币经济学，哈佛大学，卡内基·梅隆，UPENN，虚拟市场设计，UIC，东京大学，西北大学，爱荷华州国家市场设计会议，哥伦比亚，斯坦福和NBER市场设计。Ethan Che，Natalia Drozdo Q，Matthew O'Keefe，Anand Shah，Peyman Shahidi，Jia Wan和Tianyi Zhang提供了出色的研究帮助。披露：作者是一个项目顾问，该项目频繁地进行分散批处理，以进行分散的财务。作者没有与这项研究有关的任何其他财务利益。‡芝加哥大学商学院，eric.budish@chicagobooth.edu
大脑计划细胞普查网络数据指南...
Michael Hawrylycz ID 1 * , Maryann E. Martone ID 2,3 * , Giorgio A. Ascoli 4 , Jan G. Bjaalie 5 , Hong-Wei Dong 6 , Satrajit S. Ghosh 7 , Jesse Gillis 8 , Ronna Hertzano 9,10,11 , David R. Pangso 12 , Pangso R. Yong . o Kim 14 , Ed Lein 1 , Yufeng Liu 15 , Jeremy A. Miller 1 , Partha P. Mitra 16 , Eran Mukamel 17 , Lydia Ng 1 , David Osumi-Sutherland 18 , Hanchuan Peng 15 , Patrick L. Ray 1 , Raymond Sanchez 19 , Rev. Alexevski 0 , Richard H. Scheuermann 21 , Shawn Zheng Kai Tan 18 , Carol L. Thompson 1 , Timothy Tickle 22 , Hagen Tilgner 23 , Merina Varghese 13 , Brock Wester 24 , Owen White 11 , Hongkui Zeng 1 , David Averman , 215 , Thomas L. Athey 27 , Cody Baker 28 , Katherine S. Baker 1 , Pamela M. Baker 1 , Anita Bandrowski 2 , Samik Banerjee 16 , Prajal Bishwakarma 1 , Ambrose Carr 25 , Min Chen 29 , Roni Choudhury , 26 , Jon Heather Creah , 11 ence D'Orazi 25 , Kylee Degatano 22 , Benjamin Dichter 28 , Song-Lin Ding 1 , Tim Dolbeare 1 , Joseph R. Ecker 30 , Rongxin Fang 31 , Jean-Christophe Fillion-Robin 26 , Timothy P. Gilles 29 , James Gilles 29 Gouwens 1 , Guo-Qiang Zhang 32 , Yaroslav O. Halchenko 33 , Nomi L. Harris 34 , Brian R. Herb 11 , Houri Hintiryan 6 , Gregory Hood 20 , Sam Horvath 26 , Bingxing Huo 16 , Dorota Jare 7 , Jian Khazan 22 , Elizabeth A. Kiernan 22 , Huseyin Kir 18 , Lauren Kruse 1 , Changkyu Lee 1 , Boudewijn Lelieveldt 35,36 , Yang Li 37 , Hanqing Liu 30 , Lijuan Liu 15 , Anup Markuhar 11 , Mathew Mathew , 12 , James L. Mezias 16 , Michael I. Miller 27 , Tyler Mollenkopf 1 , Shoaib Mufti 1 , Christopher J. Mungall 34 , Joshua Orvis 11 , Maja A. Puchades 5 , Lei Qu 15 , Joseph P. Receveur 11 , Bing Ren 37 , Nat Brian Squist 13 , Daniel Squist , 39 ward 40 , Cindy TJ van Velthoven 1 , Quanxin Wang 1 , Fangming Xie 41 , Hua Xu 42 , Zizhen Yao 1 , Zhixi Yun 15 , Yun Renee Zhang 21 , W. Jim Zheng 42 , Brian Zingg 6
FinRegLab：研讨会——“人工智能与经济：为负责任和包容的人工智能规划道路”联合活动，邀请著名政策制定者参加，重点关注金融服务领域的负责任人工智能。华盛顿特区，2022 年 4 月 22 日——FinRegLab 将与美国商务部、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 和斯坦福以人为本人工智能研究所 (HAI) 合作，于 2022 年 4 月 27 日举办一场研讨会，汇集政府、行业、民间社会和学术界的领导人，探讨人工智能和机器学习在不同经济部门部署带来的潜在机遇和挑战，特别关注金融服务和医疗保健。已确认的发言人包括商务部副部长 Don Graves；参议员 Joni Ernst；代理货币监理署署长 Michael Hsu；万事达卡执行副总裁兼首席数据官 JoAnn Stonier；富国银行执行副总裁兼模型风险主管 Agus Sudjianto、斯坦福大学商学院教授兼 HAI 副主任 Susan Athey 博士、布鲁金斯学会技术创新中心主任 Nicol Turner Lee 博士以及哈佛大学计算与社会研究中心博士后研究员 Manish Raghavan 博士。演讲者和小组成员将讨论研究、政策建议和新兴行业实践。FinRegLab 首席执行官兼主任 Melissa Koide 表示：“人工智能与新型数据相结合，为改善金融包容性和平等性提供了巨大的潜力。然而，也存在加剧偏见和排斥的巨大风险。认真、有针对性地研究消费者受到的影响对于制定正确的规则至关重要。” FinRegLab 还将于 4 月 28 日举办一场虚拟会议，详细介绍该组织和斯坦福大学商学院 Laura Blattner 教授和 Jann Spiess 教授就机器学习在信用承保中的应用开展的研究，特别关注机器学习模型对可解释性和公平性的潜在影响。这项研究对当前可用工具的性能和功能进行了实证评估，这些工具旨在帮助贷方开发、监控和管理机器学习承保模型。媒体成员如有兴趣亲临或以虚拟方式参加研讨会或寻求评论，请联系 Alex Bloomfield，邮箱地址为 alex.bloomfield@finreglab.org。有关研讨会的更多信息，包括所有演讲者和小组讨论，请访问此处的活动页面。
FinRegLab：研讨会——“人工智能与经济：为负责任和包容的人工智能规划道路”联合活动，邀请著名政策制定者参加，重点关注金融服务领域的负责任人工智能。华盛顿特区，2022 年 4 月 22 日——FinRegLab 将与美国商务部、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 和斯坦福以人为本人工智能研究所 (HAI) 合作，于 2022 年 4 月 27 日举办一场研讨会，汇集政府、行业、民间社会和学术界的领导人，探讨人工智能和机器学习在不同经济部门部署带来的潜在机遇和挑战，特别关注金融服务和医疗保健。已确认的发言人包括商务部副部长 Don Graves；参议员 Joni Ernst；代理货币监理署署长 Michael Hsu；万事达卡执行副总裁兼首席数据官 JoAnn Stonier；富国银行执行副总裁兼模型风险主管 Agus Sudjianto、斯坦福大学商学院教授兼 HAI 副主任 Susan Athey 博士、布鲁金斯学会技术创新中心主任 Nicol Turner Lee 博士以及哈佛大学计算与社会研究中心博士后研究员 Manish Raghavan 博士。演讲者和小组成员将讨论研究、政策建议和新兴行业实践。FinRegLab 首席执行官兼主任 Melissa Koide 表示：“人工智能与新型数据相结合，为改善金融包容性和平等性提供了巨大的潜力。然而，也存在加剧偏见和排斥的巨大风险。认真、有针对性地研究消费者受到的影响对于制定正确的规则至关重要。” FinRegLab 还将于 4 月 28 日举办一场虚拟会议，详细介绍该组织和斯坦福大学商学院 Laura Blattner 教授和 Jann Spiess 教授就机器学习在信用承保中的应用开展的研究，特别关注机器学习模型对可解释性和公平性的潜在影响。这项研究对当前可用工具的性能和功能进行了实证评估，这些工具旨在帮助贷方开发、监控和管理机器学习承保模型。媒体成员如有兴趣亲临或以虚拟方式参加研讨会或寻求评论，请联系 Alex Bloomfield，邮箱地址为 alex.bloomfield@finreglab.org。有关研讨会的更多信息，包括所有演讲者和小组讨论，请访问此处的活动页面。