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生物工具和欧盟AI法案
我们修改了先前描述的狭窄AI支持生物学工具的类别（Rose＆Nelson，2023），然后检查以下类别中的模型：蛋白质设计工具；蛋白质结构预测或表示工具；小型生物分子设计工具；疫苗设计工具；病毒矢量设计工具；遗传修饰工具；基因组装配工具；毒性预测或检测工具；病原体性质预测工具；宿主 - 病原体相互作用预测工具；免疫系统建模工具；实验设计，计划工具和仿真工具；自动实验平台；和生物基础模型（BioFMS）。对于这14个类别中的每一个，我们选择了2-7个AI模型。4对于每个模型，我们检查了它们是否满足GPAI分类的一般性和下游集成标准，并使用专业的情报评估概率概率标准来指定我们的估计。我们还考虑了使用自学阶段模型的Epoch AI数据集在大型数据集上使用至少1B参数训练的任何模型。我们分析的信息包括基本的学术论文或技术报告，有时包括文档或类似文档。
人工智能中的知识产权问题接受了刮擦数据
在AI治理工作组（AIGO）和全球人工智能伙伴关系（GPAI）会议上介绍并讨论了“接受刮擦数据培训的人工智能问题”的论文。因此，它大大受益于许多国家代表和专家的反馈和建议。作者要对巴西，哥伦比亚，法国，德国，以色列，日本，墨西哥，新西兰，新加坡，瑞士，图尔基耶共和国，英国和美国和美国共和国的代表团表示衷心的感谢。特别是，他们非常感谢富兰克林·罗德里格斯·霍耶（Brazil），大卫·特恩布尔（美国）苏珊·艾伦（美国）（美国），杰西·杜尼特（美国国家标准和技术研究院），美国迈克尔·夏皮罗（美国），米尔·夏皮罗（迈克尔·夏皮罗（Michael Shapiro）（德国） Lizzethe Contreras Sanabria（哥伦比亚），Yohann Ralle和MichaëlReffay（法国），Ziv Katzir和Eden Israely（以色列），Sarah Box（新西兰），Julian Frohnecke（德国）（德国）和Joseph Phillips（英国王国）。
2024 年 Fairwork 亚马逊报告
团队要感谢 Inria 巴黎专家支持中心和 GPAI 未来工作工作组同事的不懈努力。我们特别感谢项目负责人 Edouard Havis（Inria）、FoW WG 联合主席 Alex Shee 和跨国治理学院 / EUI 的 Lucia Velasco（FoW WG 联合主席）的支持。团队还要感谢国际劳工组织的 Janine Berg（项目联合负责人）和 FoW WG 前任主席 Matthias Peissner（弗劳恩霍夫研究所）的重要支持。此外，团队还要感谢亚马逊英国管理团队的成员协助实地考察、分享信息并对本报告发表评论。还要特别感谢 GMB 的组织者，特别是 Ferdousara Uddin、Amanda Gearing 和 Stuart Richards，他们为研究人员提供了重要的背景信息。我们还向所有与研究团队分享时间、专业知识和经验的工作人员表示感谢。作者：Funda Ustek Spilda、Lola Brittain、Callum Cant、Matthew Cole、Oğuz Alyanak、Roberto Mozzachiodi 和 Mark Graham。
数据经济原则
1 。2 。3数据伦理委员会的意见，2019年，第1页。 85 ff。，可通过https://www.bmi.bund.de/shareddocs/downloads/de/publikationen/themen/it-digitalpol- tik/gutachten-datenethikkommession.html。4 GPAI，数据治理框架，2020年，可通过https://gpai.ai/projects/data-governance/gpai-data-governance-governance-work-framework-paper.pdf获得。5 UNCITRAL，A/CN.9/1117-与数字经济有关的法律问题 - 有关数据交易的未来工作的提案，可通过https://uncitral.un.org/en/commis-sion获得。6《数据法》最近已被欧洲立法者采用，并将很快发表在官方杂志上。欧盟理事会于11月27日（2022/0047（COD））通过的《数据法》，可通过https://data.consilium.europa.eu/doc/doc/document/pe-49-2023-init/en/pdf获得。7参见Christiane Wendehorst，John Thomas勋爵和Sebastian Schwamberger，回应有关“欧洲数据策略” COM的公众咨询（2020）66 Final，可通过https://bit.ly/2nvtncu获得。8，请参阅第3和第4条数据法。
认真对待人工智能风险：人工智能法案的新评估模型
摘要 欧盟人工智能法案 (AIA) 定义了四个风险类别：不可接受、高、有限和最小。然而，由于这些类别静态地依赖于人工智能的广泛应用领域，风险大小可能被错误估计，并且 AIA 可能无法有效执行。这个问题在监管具有多种用途且通常不可预测的应用的通用人工智能 (GPAI) 时尤其具有挑战性。虽然对妥协文本的最新修订引入了针对特定情况的评估，但仍然不够。为了解决这个问题，我们建议将风险类别应用于特定的人工智能场景，而不是仅仅应用于应用领域，使用将 AIA 与政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 和相关文献中提出的风险方法相结合的风险评估模型。该集成模型通过考虑 (a) 风险决定因素、(b) 决定因素的个体驱动因素和 (c) 多种风险类型之间的相互作用来估计人工智能风险大小。我们使用大型语言模型 (LLM) 作为示例来说明该模型。
通用人工智能系统定义提案
Carlos I. Gutierrez、Anthony Aguirre、Risto Uuk、Claire C. Boine 和 Matija Franklin 摘要 — 欧盟 (EU) 正在通过一项名为《人工智能法案》的努力全面监管人工智能 (AI)。在该法案支持的众多问题中，对被归类为通用人工智能系统 (GPAI) 的技术的处理值得特别考虑。特别是，现有的定义 GPAIS 的提案没有提供足够的指导来将这些系统与旨在执行特定任务的系统（称为固定用途系统）区分开来。因此，我们的工作文件有三个目标。首先，强调文献中对 GPAIS 解释的差异和模糊性。其次，研究可用于定义 GPAIS 的通用目的维度。最后，它提出了一个功能性定义，以促进该术语在欧盟内部的治理。我们写这篇文章的目的是引发一场讨论，以改善硬法和软法的努力，以减轻这些系统的风险，并保护欧盟和全球选民的福祉和未来。索引词——人工智能、欧盟、技术治理、技术风险管理
OECD 2024 年数字经济展望（第 1 卷）
2D 二维 3D 三维 3GPP 第三代合作伙伴计划 5G 第五代无线蜂窝技术 6G 第六代无线蜂窝技术 ADHD 注意力缺陷多动障碍 APA 美国心理学会 ACI 人工智能 A2G 空对地 AGI 通用人工智能 AI 人工智能 AIGO 人工智能治理工作组 (OECD) AIM 人工智能事件监测 (OECD) AR 增强现实 API 应用程序编程接口 ATM 空中交通管理 BERT 双向编码器 Transformers 表示 BRL 巴西雷亚尔 CEN-CENELEC 欧洲电子和电子技术标准化委员会 COVID-19 2019 冠状病毒病 CPU 中央处理器 DICE 危险、不可能、适得其反或昂贵 DISR 澳大利亚工业、科学和资源部 DSIT 英国科学、创新和技术部 DSUT 数字供应-使用表 EASA欧盟航空安全局 ETSI 欧洲电信标准协会 EU AI 欧盟人工智能条例 EUR 欧元 EuroHPC 欧洲高性能计算联合承诺 eVTOLs 电动垂直起降 FCC 美国联邦通信委员会 FOV 视场 GDP 国内生产总值 GenAI 生成人工智能 GEO 地球静止轨道 GHz 千兆赫 GPAI 全球人工智能伙伴关系 GPU 图形处理单元 GPT 生成预训练变压器 GPT 通用技术 GSMA 全球移动通信系统 HAPS 高空平台站
DARWIN 计算研讨会 - 数据科学研究所
Tanya Berger-Wolf 教授，计算机科学与工程、电气与计算机工程、进化、生态与生物体生物学，转化数据分析研究所所长，俄亥俄州立大学 “生物多样性的人工智能：共同对抗灭绝” 摘要：我们正处于第六次灭绝之中，地球的生物多样性正以前所未有的速度和规模丧失。在许多情况下，我们甚至不知道正在丧失哪些物种以及有多少物种。新的数据收集技术，如 GPS、高清摄像机、无人机、基因分型和众包，正在生成有关生物星球的数据，这些数据比以前收集的任何数据都要丰富几个数量级。人工智能可以将这些数据转化为有关生物体的高分辨率信息源，从而实现科学研究、保护和政策决策。该演讲将介绍生物多样性值得信赖的人工智能的愿景和示例，并讨论机遇和挑战。简介：Tanya Berger-Wolf 博士是俄亥俄州立大学计算机科学工程、电子与计算机工程以及进化、生态学和生物体生物学教授，她还是该校转化数据分析研究所所长。她领导着美国国家科学基金会资助的图像组学研究所和新近获得资助的生物多样性变化人工智能全球气候中心。Berger-Wolf 是美国国家科学院生命科学委员会和法国国家科学研究院国际科学顾问委员会、科学人工智能、人工智能科学 (AISSA) 中心的成员。她曾任职于全球人工智能伙伴关系 (GPAI) 生物多样性人工智能工作组、世界自然基金会
朝着AI事件的常见报告框架
该论文从AIGO和GPAI代表作为专家的口头和书面贡献中受益匪浅，作为与OECD.AI体验小组相关的专家，包括Abhishek Singh（印度）； Barry O'Brien（IBM）；卡洛斯·伊格纳西奥·古铁雷斯（Carlos Ignacio Gutierrez）（生命研究所的未来）；克雷格·香克（Craig Shank）（独立专家）； Cornene White（美国）；丹尼尔·施瓦贝（Daniel Schwabe）（里约热内卢的天主教大学；戴维·特恩布尔（美国）； Debashis Chakraborty（印度）； Dewey Murdick（CSET）；DunjaMladenić（Jožefsif Sif Institute）； Elham Tabassi（Elham Tabassi（Elham Tabassi）； Elham Tabassi（Estit）； Florian Ostmann（Florian Ostmann）（Alan Turnitute）； Frase (Veraitech); Irna Orssic (Europan Commission); Jesse Dunetz (Sthi); Jimena Vvers (IQILILIBRIUMAI); Jimmy Farrell (Pour Demain); Judith peterka (Germany); Julian frohnecke (Germany); Kevin paeth (ul research institutes); Larissa lem (infocomm media development authority); Luis Ricardo Sánchez Hernández (Mexico); Matthew o'shaugnessness (U.S. Department of State); Marjoleine Hennis (Netherlands); Mark Latonero (U.S. AI Safety Institute); Marko Grobelnik (Jezief Stefan Institute); Melisa teleki (republic of türkiye); Michaine Reffay (France); Nicolas Miailhe（未来的社会）；帕特里克·吉尔罗伊（TüvAssociation）； Raja Chatila（IEEE）；罗布·普罗克特（Warwick University）；莎拉·布克（Sarah Box）（新西兰）；肖恩·麦格雷戈（Sean McGregor）（负责AI合作）； Sebastian Hallensleben（Cen-Cenelec）；沙龙·霍（加拿大）； Tatjana Evas（欧洲委员会）； Theodoros Evgeniou（Insad）； ThiagoGuimarãesMoras（巴西）；直到克莱因（Apliedai）；威廉·巴塞洛缪（Microsoft）和乔丹·伊万诺娃（Jordan Ivanova）（欧洲委员会）。
广岛人工智能进程 G7 数字和技术部长会议......
1. 我们，七国集团数字和技术部长，以及知识伙伴经济合作与发展组织（OECD）、全球人工智能伙伴关系（GPAI），于 2023 年 12 月 1 日举行虚拟会议，继续并发展我们就先进人工智能（AI）系统的讨论，重点是研究整个人工智能生命周期中的机遇和挑战，作为七国集团领导人建立的广岛人工智能进程的一部分。 2. 我们批准所附的广岛人工智能进程综合政策框架（“综合政策框架”），这是我们在日本担任七国集团主席国期间在广岛人工智能进程中工作的顶峰。日本担任七国集团主席国期间的广岛人工智能进程的成果代表了第一个成功的国际框架，包括指导原则和行为准则，旨在应对先进人工智能系统对我们的社会和经济的影响。这表明民主国家可以迅速采取行动，在负责任的创新和新兴技术治理中发挥带头作用，使先进人工智能系统的发展与我们的共同价值观保持一致。我们鼓励整个人工智能生命周期的参与者酌情遵循《广岛进程所有人工智能参与者国际指导原则》（“国际指导原则”）（附件 1），特别是我们呼吁开发先进人工智能系统的组织承诺遵守《广岛进程开发先进人工智能系统的组织国际行为准则》（“国际行为准则”）。 3. 我们继续强调就人工智能治理和人工智能治理框架间互操作性进行国际讨论的重要性，同时我们认识到，实现可信人工智能的共同愿景和目标的志同道合的方法和政策手段可能在 G7 成员国之间有所不同。