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生成式人工智能协作 - TRUSTED AI 框架 1.18.24
● 持续监控 c 和维护 a、b、d：随着新数据的出现，持续监控人工智能的性能，跟踪准确性、公平性和安全性等关键指标，以确保算法是最新的。定期使用最新的真实数据重新验证系统，以检查性能漂移。如果监控发现性能下降，及时重新训练或优化模型。由于在决策环境中赋予特定利益相关者特定责任时，问责制的构建效果最好，因此卫生系统应考虑明确所有权或委派监控、修改、重新训练和/或停用算法的责任。
具有广义的全矢量谱元素方法...
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项目名称：国家基于 RNA 技术的基因治疗和药物中心 项目时长（月）：36
A 科学质量 A.1 研究计划的目标、相关性和动机 该研究计划有两个主要目标：增加设计和提供基于 RNA 的基因治疗药物所需的技术知识，并在人类疾病的五大领域（遗传病、癌症、代谢/心血管疾病、神经退行性疾病和炎症/感染性疾病）中确定有希望的候选药物/基因。 过去几十年来，人们对人类疾病治疗方式的看法发生了巨大转变。通过全球对药理学的重新思考而开发出的分子个性化治疗已经成为大大提高治疗效果的雄心勃勃的目标。 对高度特异性新药的需求源于对导致人类疾病的分子和细胞事件的理解的惊人进步。事实上，大的分子多样性并不是罕见遗传性疾病的唯一标志，而是人类最常见疾病的发病机制的基础。癌症就是一个典型案例：很明显，具有相似临床和表型的肿瘤疾病可能因涉及不同的致病突变的致癌基因和肿瘤抑制基因而彼此不同，而专门针对改变的蛋白质甚至基因突变的创新方法显示出很高的疗效。因此，开发针对广泛靶点的药物不仅成为罕见疾病治疗的原则，而罕见疾病往往被制药公司的优先事项所忽视，而且也是全球新治疗方法的基础，即恰当定义的“精准医疗”。为了完成这项任务，有必要探索治疗策略，这些策略超越了费力地识别适合酶、转运蛋白和通道关键调节域的小化学分子。相反，需要改变范式，开发一类共享共同合成和递送平台的药物，原则上可以以前所未有的精度作用于任何类别的蛋白质。显然，核酸的非凡力量和灵活性使这些分子成为这项任务的理想工具，应用范围几乎无限。 RNA 疫苗在控制 COVID-19 大流行中的作用提供了直接、令人印象深刻的证据，表明可以快速有效地开发针对特定目标的 RNA 药物。虽然 mRNA 疫苗的成功以及使用 CRISPR/Cas9 技术进行靶向基因组修饰的影响最近引发了人们对 DNA/RNA 治疗应用的极大兴趣，但应该记住，基于 DNA 的疗法早在三十多年前就在单基因疾病的基因治疗领域开创和发展。在这个转化医学的辉煌例子中，分子理解，开发将转基因导入受影响细胞的技术以及构建安全的递送平台，使人们在纠正各种先天性代谢错误方面取得了临床成功。在这一充满挑战的过程中，意大利科学发挥了重要作用，我们国家可以依靠该领域的成熟技术和设施。现在，基因治疗的潜力已经远远超出了更换有缺陷的基因产物。靶向基因校正（“基因编辑”）已被证明可有效治疗最常见的血液遗传疾病血红蛋白病，而嵌合抗原受体在患者 T 细胞中的表达（CAR-T）已被证明是一种新颖、成功的治疗方法，可用于治疗复发/难治性 B 细胞恶性肿瘤患者。依靠这些新技术的卓越中心群，该计划的一个主要目标是迅速扩大这些治疗选择。事实上，虽然意大利在先进基因治疗药物（AGTMP）领域的基础和临床前研究成果颇丰并得到国际认可，但将研究成果转化为临床治疗却往往有限。为此，需要制定一项雄心勃勃的国家计划，用于创建/加强药品生产基础设施、创新型 AGTMP 项目管理以及培训和咨询中心。就后者而言，学术界在将 AGTMP 项目转化为临床治疗时目前面临的主要瓶颈之一是缺乏在 GMP 条件下对这些产品进行工艺开发、扩大规模和生产的能力；这通常导致项目在第一次原理验证后就被放弃，少数幸存下来的项目还需要高昂的成本和漫长的拖延。因此，该计划的一个关键部分是在这个新兴的科学和健康领域对研究人员和临床操作员进行高级培训和资格认证。具体而言，国家中心将利用现有的经验和基础设施，实施 AGTMP 的开发过程，从早期的临床前研究到临床应用，使其他成员也能享受其服务。根据国家战略和现有举措，将通过三个层面实施：i) 细胞工艺和检测开发、载体制造和临床前研究设施；ii) 现有和改造后的细胞工厂，经授权使用体细胞制造基因疗法；iii) 服务和教学中心。一旦全面投入运营，预计每年的生产能力将达到 250-300 种基因治疗药物产品，可供国家中心的所有成员、全球学术机构和遍布全国的私营公司使用。
利用生成式人工智能获取经济洞察*
我们使用生成式人工智能从超过 120,000 份企业电话会议记录中提取管理层对其经济前景的预期。总体衡量标准人工智能经济评分可以稳健地预测短期和未来 10 个季度的未来经济指标，例如 GDP 增长、生产和就业。这种预测能力是现有衡量标准（包括调查预测）的增量。此外，行业和公司层面的衡量标准提供了有关特定行业和个别公司活动的宝贵信息。整合管理层对公司、行业和宏观经济状况的预期的构成衡量标准进一步显著提高了对国家和部门 GDP 增长的预测能力和预测范围。我们的研究结果表明，管理层预期对经济活动具有独特的见解，对宏观经济和微观经济决策都有影响。
在生成式人工智能供应链中分配控制权
20 多年来，CIPL 一直是组织问责制和基于风险的方法方面的思想领袖，这些方法也是智能监管、负责任的治理和数据使用（包括负责任地开发和部署人工智能）的关键组成部分。CIPL 的《全球监管十项建议》1 提出了一种分层的三层式人工智能监管方法，该方法将保护基本人权，最大限度地降低对个人和社会造成伤害的潜在风险，同时促进负责任地开发和部署人工智能。我们最近的报告《构建负责任的人工智能计划：将新兴最佳实践映射到 CIPL 问责框架》2 透过 CIPL 问责框架的视角，记录了最佳实践和案例研究，反映了 20 家领先组织如何负责任地开发和部署人工智能。根据 CIPL 的独立研究和观察，我们为以下 ICO 公众咨询提供了意见。
学生指南：利用生成式人工智能进行学习。docx
人工智能 (AI)，尤其是其生成形式，正在彻底改变人类生活的各个方面，从通信到娱乐，教育也不例外。本指南提供了实用技巧，以最大限度地发挥生成式人工智能的优势并合乎道德地使用。OpenAI 于 2022 年 11 月启动的 ChatGPT 引发了关于人工智能对高等教育影响的重要讨论。当学生使用它来撰写论文时，它打破了现状。与谷歌的 BARD 和微软的 BING 一样，OpenAI 的 ChatGPT 是能够模仿人类对话的强大大型语言模型 (LLM) 的典型示例。大型语言模型在识别语言模式和预测上下文词方面表现出色，并且擅长以最少的用户输入生成连贯且相关的文本响应。通过利用其广泛的经过训练的语言模式数据库，大型语言模型可以提供生成的文本响应，准确反映用户输入的上下文。凭借对语言的掌握，他们可以创作创意诗歌，撰写全面连贯的文章，深入分析主题并有说服力地提出论点。
生成式人工智能教师框架.docx
澳大利亚框架为我们的工作奠定了良好的基础，因为它全面地解决了 GAI 在教育领域带来的挑战和机遇。澳大利亚框架通过与教育工作者、行业专家和政策制定者等各利益相关方的广泛合作而制定，提供了一套平衡且经过充分研究的原则。它强调道德考虑、包容性和与更广泛的教育目标的一致性，为我们适应和扩展提供了坚实的基础，确保我们的最终产品在高等教育背景下既相关又有效。
CFLAwebsiteversion.生成人工智能.form.2024 (2).docx
用于 AI 模型的训练数据集，特别是用于训练语言模型的数据集。图书馆提供对大量文本语料库的访问，并促进 AI 内容的许可。加拿大大学图书馆非正式报告称，研究人员因学术出版商的糟糕工具和 AI 研究的高许可成本而受阻。这些工具价格昂贵、专有，并且缺乏研究人员所需的功能。TDM 活动的许可成本现在是大型跨国出版商的收入来源，要求图书馆多次支付使用相同内容的费用，尽管用途不同。此类行动体现了将所有用途商品化并从而缩小公共资源的动力，威胁公共利益并破坏了《版权法》在用户和权利人之间的平衡。
自主驾驶的广义预测模型
环境，建立内部世界模型表示，做出决策并采取措施[9，50]。，尽管数十年来在学术界和工业上做出了巨大的努力，但他们的部署仍限于某些杂物或场景，并且不能在世界上无缝地应用。一个关键原因是在结构化自主驾驶系统中学习模型的概括能力有限。通常，感知模型会面临概括到不同环境的挑战，随着地理位置，传感器配置，天气条件，开放式对象等的变化。;预测和计划模型无法推广到具有罕见的sce narios和不同驾驶意图的非确定性期货[2，16，54]。是由人类学习如何感知和刺激世界的动机[27，28，49]，我们主张采用驾驶视频作为通用界面，将其推广到具有动态期货的各种环境。基于此，首选驱动视频预测模型以完全捕获有关驾驶场景的世界知识（图1）。通过预测未来，视频预测因子本质上了解了自主驾驶的两个重要方面：世界如何运作以及如何在野外安全地操纵。最近，社区已开始采用视频作为代表各种机器人任务的观察行为和行动的接口[11]。对于诸如经典视频预测和机器人技术等领域，视频背景大多是静态的，机器人的运动很慢，并且视频的分解很低。相比之下，对于驾驶场景 - iOS，它与室外环境高度斗争，代理人涵盖了更大的动作，以及涵盖众多视图的感觉分辨率。这些区别导致了自主驾驶应用的重大挑战。幸运的是，在驾驶领域中开发视频预测模型[4、15、19、23、23、25、33、38、45、47]。尽管在预测质量方面取得了令人鼓舞的进展，但这些尝试并未像经典的机器人任务（例如，操作）那样实现概括能力，仅限于有限的场景，例如流量密度低[4]的高速公路[4]和小型数据集[15，23，33，33，33，45，45，47]，或者在环境方面进行不同的条件，以使38个条件（33，45，47）的差异（33，45，47），以使3个条件（33，45，47）的差异（33，45，47），以使3个条件（33，45，47）的差异[3]（33，45，47），以下情况下的情况[3]（33，33，45，47），这是3次差异。如何揭示视频预测模型的驾驶潜力仍然很少探索。以上面的讨论为动机，我们旨在构建一个自动驾驶的视频预测模型，能够概括为新的条件和环境。为此，我们必须回答以下问题：（1）可以以可行且可扩展的方式获得哪些数据？（2）我们如何制定一个预测模型来捕获动态场景的复杂演化？（3）我们如何将（基础）模型应用于下游任务？