- 组织评估作者和其他人的会议,作为评估过程的一部分; - 支持评估联合主席协调评估专家小组; - 协助专家提供评估,包括编译和编辑材料或支持数据处理; - 提供准备评估的规则和程序的指导; - 组织评估草案的审查过程; - 准备有关IPBES会议评估的文档,以及局和多学科专家小组的会议; - 准备与评估有关的外展和其他沟通材料; - 促进在评估的背景下实施IPBES工作队的工作,并确保所有IPBES评估的一致性。
SAST,DAST和/或SCA:意味着进行安全代码审查的工具,是一项专门的任务,涉及手册和/或对应用程序源代码的自动审查以识别与安全有关的漏洞。静态应用程序安全测试(SAST)旨在在编译发布之前识别常见缺陷。动态应用程序安全测试(DAST)旨在检查运行构建并检测诸如错误配置和错误处理之类的问题。软件组成分析(SCA)是一个自动化过程,可以在代码库中标识软件库和开源组件许可证中的漏洞。进行此分析以评估安全性,许可合规性和代码质量。
在收到调查问卷的 592 家机构中,OLO 共收到 60 份回复,总体回复率为 10%。为了确保由有小费雇员的机构完成调查,调查中的第一个问题要求受访者表明其机构是否雇用依赖小费作为其工资重要组成部分的员工。如果受访者对此问题回答“否”,则在线调查结束。除一家机构外,其余所有机构都报告雇用依赖小费作为“其工资重要组成部分”的员工。这让 OLO 相信,编制全方位服务机构样本的过程有效地针对了那些依赖小费雇员并因此受到 DC 小费工资法影响的机构。
• 人工智能相关技术在全社会快速发展并被广泛采用。此外,生成式人工智能,尤其是基础模型的出现加速了创新。与此同时,国内外对所谓人工智能安全的担忧日益加剧,包括人工智能系统的恶意使用或滥用,以及对不准确输出的担忧。• 日本在实现安全、有保障和可靠的人工智能方面引领了广岛人工智能进程,并为制定与人工智能安全相关的全球规则做出了贡献,例如编制了《广岛进程国际指导原则》。• 人工智能安全是人工智能快速发展并为社会可持续发展做出贡献的先决条件。
美国自然、气候和地理环境的多样性使该国面临各种自然灾害。现代工业实践、对关键基础设施的依赖以及系统之间不可预见的相互依赖性使该国更容易受到严重的技术灾难的影响。这些因素,加上人口密度的增加和危险区域的房地产开发,大大增加了该国的灾害风险。尽管私营或公共部门都没有系统来持续汇总综合灾害成本,但保守估计每年至少有 200 亿美元的人员伤亡和财产损失、商业中断以及响应和恢复成本。本报告第二部分回顾了与以下内容相关的风险和成本:
许多组织和人们都可以发布本年度报告。首先,我们要感谢艺术单位的所有员工在编译数据并在要求时提供其他信息的努力。可以在附录A中找到所有贡献艺术单位的完整列表。我们还要感谢克里斯托弗·科普兰(Christopher Copeland),迈克尔·查普曼(Michael Chapman)教授,克莱尔·布斯罗伊(Clare Boothroyd),珍妮特·麦肯齐(Jeanette Mackenzie),娜塔莉·赫斯基(Natalie Hesketh),戴维·莫洛伊(David Molloy)博士和佩特拉·韦尔(Petra Wale)博士,以审查此报告。我们还要感谢UNSW的NPESU支持,并感谢FSANZ的财政支持,以汇编Anzard和本报告的准备。
此外,为了让自主网络 AI 模型能够理解、改进并最终创建新的业务流程工作流、服务工作流和网络连接器,编排和配置系统必须利用机器可读的框架将它们暴露给平台。无代码 OSS、连接器(曾称为卡式盒)不需要编程,只需要以纯文本标准存储的简单配置,机器可以读取、理解、更新甚至创建。与需要编码和编译的传统 OSS 相比,现代无代码 OSS 成为一项关键的演进要求,它对于让 AI 模型能够轻松访问、构建和改进工作流和连接器的定义和功能必不可少。