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理解和管理全球灾难性风险
世界面临着可能在全球范围内（即灾难性风险）严重损害或恢复人类文明的风险，甚至会导致人类的文明，甚至导致人类灭绝（即存在风险）。一些威胁，例如严重的大流行，在短时间内为大量死亡带来了潜力。核战争也可以做到这一点，同时也破坏了基础结构，经济和国家政府的职能。某些危害，例如气候变化或超级危害，有可能以威胁社会，人类健康和福利的稳定性的方式破坏自然环境和生态系统。AI中现有的且可能出现的进步可能侵蚀人类能力的基础。这些危害或威胁中的任何一个的极端版本都可以同时引入所有这些影响。2022年，国会通过了GCRMA，为政策制定者，紧急管理计划者和其他利益相关者提供了应对灾难性风险的战略。该立法的第一个要求是为国土安全部长和联邦紧急事务管理局（FEMA）管理者进行全球灾难和存在风险的全面评估。
教育系统中基于人工智能的聊天机器人的灾难性风险
基于人工智能的聊天机器人将被广泛的人群使用，包括学生、教师和家长，用于各种目的，其对提高教师和学生生产力的影响是不可否认的。这些系统将为不同教育水平的所有学生带来个性化学习。然而，似乎在不解决基于人工智能的系统固有挑战的情况下快速部署可能会导致由于这些系统的快速崛起而未在文献中报道的若干风险。本文探讨了在教育环境中使用基于人工智能的聊天机器人所带来的潜在灾难性风险，整合了最近研究的见解，特别关注隐私、安全、道德困境和技术依赖性。认识到新出现的挑战，我提出了一种新颖的解决方案，利用区块链技术来增强教育环境中基于人工智能的聊天机器人的安全性、透明度和完整性。提供了减轻这些风险的建议，强调教育机构的独特背景以及需要创新方法来保护学生数据并保持教育质量。
多机构灾难事件统一指挥简介
2003 年 3 月 1 日，联邦紧急事务管理局 (FEMA) 成为美国国土安全部的一部分。FEMA 在新部门中的持续使命是领导全国为所有灾害做好准备，并在任何国家事件发生后有效管理联邦响应和恢复工作。FEMA 还发起主动减灾活动，培训急救人员，并管理国家洪水保险计划和美国消防局。FEMA 的美国消防局 (USFA) 是该机构的消防和应急响应社区专家。它位于马里兰州埃米茨堡的国家应急培训中心，包括国家消防学院和应急管理研究所。USFA 的使命是通过研究和培训、公众教育以及与其他联邦机构和消防及应急服务人员的协调来拯救生命并减少因火灾和相关紧急情况造成的经济损失。为了实现美国消防局的法定职责（根据 1974 年 10 月 29 日颁布的公共法 93-498），即“促进消防人员和其他从事火灾预防和控制活动的人员的专业发展”，美国消防局的国家消防学院提供了多样化的授课系统。课程在埃米茨堡校区和全国各地与州和地方消防培训组织合作授课。
多机构灾难性事件统一指挥简介
2003 年 3 月 1 日，联邦紧急事务管理局 (FEMA) 成为美国国土安全部的一部分。FEMA 在新部门内的持续使命是领导国家为所有危险做好准备的努力，并在任何国家事件发生后有效管理联邦响应和恢复工作。FEMA 还发起主动缓解活动，培训急救人员，并管理国家洪水保险计划和美国消防局。FEMA 的美国消防局 (USFA) 担任该机构的消防和应急响应社区专家。它位于马里兰州埃米茨堡的国家应急培训中心，包括国家消防学院和应急管理研究所。USFA 的使命是通过研究和培训、公众教育以及与其他联邦机构和消防及应急服务人员的协调，挽救生命并减少火灾和相关紧急情况造成的经济损失。为了实现 USFA 的法定任务（根据 1974 年 10 月 29 日的公法 93-498），“促进消防人员和其他从事火灾预防和控制活动的人员的专业发展”，USFA 的国家消防学院提供了多样化的授课系统。课程在埃米茨堡校区和全国各地与州和地方消防培训组织合作授课。
北加州灾难性洪水应急计划
该计划是基于风险而非情景驱动的，利用了国家洪水保险计划下的洪水保险费率图 (FIRM) 洪泛区。FIRM 地图不仅为保险和洪泛区管理目的标出了洪水危险区，还提供了未来发生洪水的概率。为确定灾难性洪水的影响，规划人员采用了基于风险的方法，结合了 FIRM 100 年和 500 年洪泛区以及美国陆军工程兵团的 100 年和 500 年综合洪泛区研究。100 年和 500 年洪泛区相结合，创建了 100 年和 500 年事件边界。100 年一遇的洪水事件是指在任何一年发生概率为 1% 的洪水，而 500 年一遇的洪水事件在任何一年发生的概率为 0.2%。
芯片级灾难性错误的分布式量子纠错
引言。对外部噪声的极端敏感性是构建和操作大规模量子装置的主要障碍之一。量子误差校正（QEC）通过在更大的空间中编码量子信息来解决这一问题，以便可以检测和纠正错误（例如，参见参考文献 [1]（第 10 章）和参考文献 [2]）。现有的 QEC 方案主要关注局部和不相关的错误（或具有有限范围相关的错误），例如参见 [3,4]。然而，例如由于与玻色子浴的耦合 [5 – 7] ，长程关联会对 QEC 的性能产生负面影响 [8,9] 。最近有研究表明，宇宙射线事件 (CRE) 会在超导量子比特中引起灾难性的关联误差 [10 – 13]。高能射线撞击后，会产生声子并在基底中扩散。这些声子随后在超导材料中形成准粒子，进而引起量子比特衰变 [12] 。尽管这些事件很少见，但它们的影响却是毁灭性的，因为它们会导致芯片中所有量子比特发生快速相关弛豫（ T 1 误差），从而基本上擦除编码的量子信息 [12] ，这对于可能需要数小时的长时间计算任务尤其有害 [14] 。此外，CRE 的不利影响不仅限于超导量子比特。半导体自旋量子比特 [15] 和基于马约拉纳费米子的量子比特 [16,17] 也分别受到由 CRE 引起的电荷噪声和准粒子中毒的影响。一种针对系统减少 CRE 影响的方法是改变设备的设计，例如，引入声子和准粒子陷阱 [18 – 20] 并增强设备中的声子弛豫 [17] 。在本信中，我们采用不同的方法，使用分布式纠错方案来检测和纠正
灾难性事件的生活和健康保险行业的风险
为例，对于健康从业人员来说，重要的是健康模型在多大程度上表明健康产品在模型中需要响应的速度。一位小组成员指出，健康产品的视野短（1年），因此他们将寻求强调是否会发生任何气候风险影响，而不是发生特定类型的气候风险。模型用户因此需要知道如何从灾难模型中受益，无论是建模健康还是人寿保险。灾难模型对物理效应进行建模的能力已经走了很长一段路。例如，CAT模型可以直接从天气数据中建模危害。他们变得越来越强大，善于建模场景。为了充分利用CAT模型的能力，最好继续寻求更好的数据，并定义和模拟相关方案。潜在的挑战包括资产与责任现金流量之间的相互作用，一般投资与基于地理位置的CAT模型重叠。随着建模的进步，对于行业模型用户来说，了解模型可以提供的服务以及需要改进的服务将是有益的。这可以通过在猫建模者和模型用户之间进行良好的对话来实现。
面对生物威胁的人工智能挑战：新出现的公共卫生灾难性风险
在当代全球形势下，生物威胁日益成为人们关注的领域，尤其因为它们能够对人类健康、生物多样性和社会经济稳定造成重大危害。这一背景与人工智能 (AI) 的加速发展交织在一起，人工智能是一种渗透到社会各个领域的变革工具。这两个领域的交集不仅有望提供创新的解决方案，而且还引发了人们对滥用和与这些挑战相关的风险扩大的担忧。在此背景下，探索人工智能在这些生物威胁情景中日益增长的影响至关重要，不仅要考虑其积极贡献，还要考虑这项技术进步可能引发的新兴挑战和风险。
埃尔讷古勒姆地区非传染性疾病相关多重疾病、灾难性卫生支出及相关因素
结果：参与者的平均年龄为 60.02 ± 10 岁。NCD 多发病的患病率为 42.6%（95% CI：37.9–47.3%）。最常见的二元组是糖尿病和高血压（24.5，95% CI：20.4–28.6%）。年龄≥60 岁（aOR = 3.03，95% CI：1.95–4.73）、未婚/丧偶/离婚（aOR = 2.15，95% CI：1.28–3.63）、失业（aOR = 1.81，95% CI：1.14–2.87）和吸烟者（aOR = 3.72，95% CI：1.85–7.48）的人群中，多发病的几率更高。约有 32.4% (95% CI: 25.5–39.3%) 的家庭因治疗患有多种疾病的成年人而产生灾难性医疗费用 (CHE)。年龄 ≥ 60 岁 (aOR = 2.39, 95% CI: 1.99–5.77) 和使用门诊服务 (aOR = 4.09, 95% CI: 2.01–8.32) 与较高的 CHE 几率独立相关。 IP 服务和每增加一种疾病都会使医疗保健成本增加 ₹ 22,082.37（β = 0.557，p < 0.001，95% CI：₹ 17,139.88-₹ 27,024.86）和 ₹ 1,278.75（β = 0.128，p = 0.044，95%CI：₹ 35.58-₹ 2,521.92）。