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开源AI
Acknowledgments 3 Executive Summary 4 Introduction 7 Data and training AI systems: the state of play 9 AI systems and openness 10 AI systems and data 11 The challenge: the openness of datasets and Open Source AI development 15 Problem definition 17 A paradigm shift is needed 19 First paradigm shift: from beyond open data to data commons 19 Second paradigm shift: a stakeholder universe beyond AI developers and dataset creators 21 Searching for solutions 26 Six focus数据和开源AI 28重点区域：数据准备28重点领域：偏好信号和许可29重点领域：数据管理员和保管人30重点区域：环境可持续性31重点领域：互惠和薪酬31焦点区域：政策干预32前进34关于白皮书35
2023 年度公司治理报告
在本报告中，我们邀请您了解我们多能源战略的进展，以快速、高效和公平的方式推动脱碳，以及我们管理模式的主要方面以及董事会及其委员会在 2023 年的决策。此外，在那一年，董事会在独立专家的协助下对其运作进行了自我评估。这项评估表明，其工作动态（特别是在战略计划的监督方面）、对话氛围和辩论的开放性、组成、所提供信息的质量、持续培训计划以及与管理团队的关系和互动方面获得了高评价。此外，还针对确定的改进领域制定了工作计划。
澳大利亚高等教育提供者的治理质量
简介国家高等教育联盟（NTEU）代表了28,000多名澳大利亚高等教育和研究的成员的工业和专业权利。我们欢迎有机会向参议院教育和工作场所关系委员会提交给大学治理。从不断增长的治理失败清单之后，包括范围内的工资盗窃，劳动力计划差，员工的边缘化，利益冲突和高管薪酬的边缘化，NTEU一直主张大学治理的议会审查。参议院对大学治理的调查提供了更广泛的大学社区以及公众（包括那些在高等教育方面的经验），有机会直接与政府分享他们的经验，关注和建议。良好的机构治理不仅是大学员工和学生的核心关注点，而且对于那些依靠大学提供了发展我们经济所需的关键技能，知识和专业知识的人，并支持我们的社会福祉到未来。大学具有充当公共利益的主要功能，这必须反映在其治理结构中。
太阳辐射改造治理——发展巴基斯坦视角.docx
随着全球气候变化的影响逐年加剧，关于太阳辐射改造（SRM）的讨论——通过提高地球对太阳光的反射率来对全球气候系统进行大规模的、人为的操控——正日益成为延缓气候变化的潜在机制。关于SRM相关技术的讨论大多集中在北半球国家，但SRM对南半球国家也具有重要意义，而且那里国家的兴趣也日益浓厚。自2019年以来，作者们一直在南半球国家直接参与SRM研究，参与了与该领域发展相关的研究、研讨会和其他活动，同时也致力于巴基斯坦气候和环境问题的科学和治理工作。本政策简报是2024年1月在巴基斯坦伊斯兰堡举办的一次培训研讨会的成果，在研讨会上，作者们就与巴基斯坦国情相关的SRM问题进行了探讨。作者们概述了SRM面临的治理挑战，并为巴基斯坦气候界成员、民间社会组织以及政策制定者和决策者提供了一个初步框架，帮助他们参与目前已在进行的SRM全球讨论。最后，作者就国家应如何考虑参与这些即将采取的气候干预措施提出了建议。
空气治理2024-所有备用幻灯片
＃8的批准批准截至2023年12月31日截至的年限期间支付或授予的奖励的奖励，授予了第9名首席执行官FrançoisJackow先生，第9名首席执行官官员官员＃9批准了偿还薪酬的组成部分，以判处或判处Fif Facer年度为2023年12月31日的批准奖励的MR BENOTO董事会董事会董事会董事会批准的奖励，法语的第22-10-9-I条所述的公司官员的报酬
非洲土地治理的政治经济学
通过个体化、产权和登记（通过国家），财产成为一种商品，从而可以交易和转让。这个过程部分或全部取决于每个特定环境的空间和时间。Proj Shivji 以坦桑尼亚土地保有权的历史为例。在殖民地，土地归君主所有，定居者可以永久保有土地（最肥沃的土地），而坦桑尼亚的占有权制度则在国家和种植园公司之间建立了一种合同关系，这种关系在独立后仍然持续了很长时间。殖民势力发展出占领和剥削殖民地资源和劳动力的机制。这不仅是土地问题，也是劳动力问题。市场往往是一种让富人更富、穷人更穷的机制。在市场上交易的人社会地位不平等，而市场是最大的鸿沟和不平等的根源。
朝着大脑数据的治理框架
分析仅限于临床领域和生物医学，心理或行为研究。如今，通过越来越多的Conumer级神经技术设备，大脑数据也越来越多地用于就业，教育和军事环境以及个人使用。在消费者空间中，信息技术公司正在开发用于用于消费者目的的大脑数据的设备和应用程序，例如认知监测，神经反馈，设备控制或其他形式的脑部计算机接口。例如，在2017年至2021年之间，Facebook开发了脑部计算机界面（BCI）研究计划，旨在构建可穿戴的BCI，使用户可以通过简单地想象语音来键入。Microsoft正在为普通人群的非侵入性交互式BCIS并行工作，而神经技术公司（例如Neuralink，Emotiv和Nemiv和kernel）的整个生态系统正在迅速出现。消费者神经技术，电子学习，数字表型，情感计算，心理学和神经元素是利用大脑数据作为商品的某些应用领域[1，2]。在教育和工作环境中，已经尝试收集和处理大脑数据以进行诸如改善学习和重新设计工作流程之类的内容。例如，去年，在中国，小学生被录取了一项试验，在该试验中，在认知任务期间记录了电脑图（EEG）数据以评估他们的注意力跨度[3]。
人工智能治理、由人工智能治理、为人工智能治理
1 我们与 ChatGPT 合作撰写了这篇文章（1 月 9 日版）（经过了大量编辑、添加引文和抄袭检查）。我们询问 ChatGPT 是否愿意成为本文的作者，它对此的回应是：“我是一个人工智能，没有能力成为文章的合著者。但是，我很乐意协助提供有关人工智能治理主题的信息和见解。重要的是确保我生成的任何材料都得到适当的引用和参考，以避免抄袭，并给予信息的原作者荣誉。” 我们尊重它的意愿，将其从作者名单中删除。
![人工智能治理中的结构化透明度 [arxiv 版本]](/simg/d/d500f55d902ad5cd4a2b7001a1a8702b1812d6bf.png)
人工智能治理中的结构化透明度 [arxiv 版本]
隐私增强技术的发展在减少数据交换和分析中隐私与性能之间的权衡方面取得了巨大进展。类似的结构化透明度工具可以通过提供外部审查、审计和源验证等功能对人工智能治理有用。将这些不同的人工智能治理目标视为一个信息流系统很有用，以避免部分解决方案和治理中的重大差距，因为本文中提到的人工智能治理用例所需的软件堆栈可能存在大量重叠。当将系统视为一个整体时，这些不同的人工智能治理解决方案之间的互操作性的重要性就变得清晰起来。因此，在这些标准、审计程序、软件和规范落实到位之前，将人工智能治理中的这些问题视为一个系统至关重要。123