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制定 2025-28 财年美国商务部数据战略：承诺、目标和伙伴关系
• NOAA 人工智能中心 • NIST 资产（人工智能安全研究所） • 无与伦比的数据资产 • 我们有许多重要的用例 • 人工智能就绪性是支持它的供应商生态系统不断发展的共同挑战 • 需要制定战略和不同的运营方式来充分做好准备
人工智能对安全与繁荣的承诺——以及我们需要做什么
保持我们的人工智能优势 我们乐观地认为，人工智能可以使天平倾向于防御者。为了实现这一目标，我们现在需要做的事情如下。9 在去年的阿斯彭安全论坛上，我们表示，最有可能在竞争力和人工智能网络防御方面领先的国家将是那些大胆而负责任地开发和部署人工智能的国家。10 今年，很明显，民主国家的领先公司在人工智能能力和基础人工智能研究方面取得了进展，取得了良好的开端。但是，虽然美国和我们的盟友在某些人工智能领域处于领先地位，但我们在其他领域却落后了。11 为了保持我们的优势并在需要的地方迎头赶上，我们需要以 20 世纪 60 年代太空竞赛时的同样紧迫感来对待人工智能。这意味着建立一种支持创新的协作和一致的方法。
生成式人工智能的悖论：对学术自由的希望与威胁
摘要 将生成人工智能 (AI) 融入教育为动态学习体验提供了有希望的机会，但也引发了有关数据隐私、算法偏见和学术自由威胁的道德问题。本文探讨了人工智能对学术机构的影响所产生的矛盾紧张局势，研究了教育工作者和行业面临的挑战。通过将悖论理论扩展到教育领域，该研究识别并分类了这些紧张局势，包括对人工智能取代人类角色和歧视的担忧。它以新颖的视角关注行业内的复杂问题，为教育工作者提供了一种结构化的方法来应对这些挑战，并使他们能够在课堂上负责任地利用技术进步。生成人工智能 (AI) 能够生成类似于人类生成材料的内容，越来越多地进入课堂 (Williams 等人，2023 年)。在 STEM 学科中，生成人工智能平台促进了解决问题的练习和模拟，为学生提供了动态的学习体验 (Alasadi 和 Baiz，2023 年)。教育工作者正在将生成式人工智能融入艺术和文学等创造性学科，学生可以共同创作新的艺术作品或叙事（Epstein、Hertzmann 和人类创造力调查者 2023）。一些学校系统甚至将生成式人工智能纳入学生评估实践中（Smolansky 等人 2023）。虽然这些不同的应用提供了提高学习成果的有希望的机会，但它们也引发了有关数据隐私、算法偏见和人类作为教育者的持续角色的道德考虑（Luckett 2023）。生成式人工智能对学术自由的影响问题尤为紧迫，因为反思性偏见和错误信息可能会无意中影响话语。因此，随着生成式人工智能渗透到我们的教育机构中，学者和政策制定者必须深思熟虑地、合乎道德地处理这些紧张局势，以确保负责任地将生成式人工智能融入实践。
人工智能在植物育种中的前景 - Inari Agriculture
然而，其最大的潜力可能在于它能够推动人类最古老的行业之一：农业的发展。人工智能能够发现人类无法发现的模式，并根据庞大的数据集做出准确的预测，正在迅速攻克生物学的圣杯——了解基因之间的因果关系及其影响。结合进行精确基因编辑的突破性能力，人工智能正在帮助将以前耗时的植物育种工艺转变为一种高效的数据驱动过程，这将有助于确保不断增长的全球人口的粮食安全，同时更好地保护我们的地球，并通过经济上可持续的解决方案改善农民的福祉。
承诺健康计划圣地亚哥社区咨询...
e CAC 表示医生清晰沟通的重要性，尤其是使用平实易懂的语言。 e CAC 同意应优先考虑患者的舒适度，尤其是文化和语言偏好。 e CAC 提出的建议包括确保医生在预约时询问患者的翻译需求，并以患者首选的语言提供跟进电话。 e CAC 强调面对面翻译比电话服务更重要。 成员 A 强调医疗保健中文化敏感性的必要性，并建议改善美国手语翻译的可及性，并采取更多措施促进为视障成员提供盲文材料。（Marilyn 确认成员可以通过 Blue Shield Promise 的会员服务申请 ASL 翻译和盲文材料。） 成员 E 分享说，在线评论在选择医生时很重要，因为它们反映了患者的满意度。 o 行动项目：
通货膨胀与经济政策：货币政策的制约因素和
近年来，通货膨胀再次成为全球经济的一大担忧。新冠肺炎疫情导致全球供应链严重中断，总需求大幅下降。随着经济复苏，商品需求激增，供应链跟不上，导致商品短缺。供需不匹配导致价格上涨。乌克兰战争进一步加剧了最初的通货膨胀激增，导致能源价格上涨。这些因素共同造成了持续的通胀环境，因为持续的供应链问题、生产成本增加和工资上涨继续推高价格。传统上，央行用来对抗通胀的主要工具是调整利率。通过提高利率，货币当局旨在冷却经济活动，从而控制通胀。然而，这种传统方法的局限性越来越被人们所承认，人们越来越认识到一种更全面的通胀管理方法——供给侧经济学。本文将探讨仅依赖货币政策的限制，并提倡转向现代供给侧政策，以提高经济的生产能力并促进创新，以可持续地应对通胀压力。最后，本文评估了如何在塞浦路斯最有效地实施供给侧政策。
生成人工智能的承诺和挑战...
生成人工智能（Genai）具有改变人类学习的分娩，培养和评估的潜力。这种观点的审查是将Genai作为人类学习的工具的整合，从整体观点中解决其承诺和挑战，从而整合了从学习科学，教育技术和人类计算机互动中的见解。genai有望通过扩展个性化支持，分歧学习材料，及时反馈和创新评估方法来增强学习经验。但是，它还提出了关键问题，例如模型瑕疵，道德困境以及传统评估的中断。培养人工智能素养和适应技巧对于促进与Genai技术的知情互动至关重要。跨学习环境的严格研究对于评估Genai对人类认知，元认知和创造力的影响至关重要。人类必须与Genai一起学习并确保它成为追求知识和创新的强大盟友，而不是破坏我们的智力能力的拐杖。
人工智能：威胁还是希望？
本世纪初，很少有人听说过人工智能。现在很多人都对它有所了解。随着 ChatGPT 等可以写任何东西的人工智能语言处理器的出现，很多人认为威胁可能正在逼近。这些新型人工智能生物比我们更聪明吗？他们会统治地球吗？在《心灵的新科学》[1] 中。加德纳认为，认知科学（包括认知心理学）的基础始于 1956 年的一次会议，诺姆·乔姆斯基、艾伦·纽厄尔、赫伯特·西蒙和乔治·米勒在会上发表了演讲。这一思想的核心是人类大脑的工作原理与计算机相似。研究人员正在创建类似思考的程序。他们通过让系统按照某种逻辑进行来做到这一点：“如果是这样，那就这样做。”人们一致认为，这种理解心理学的方式比任何以前的理解方式都要好。