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监管和改革保险业以应对气候变化*摘要
由于更频繁和严重的与气候有关的天气事件造成的巨大灾难损失已导致许多国家的保险范围差距，对政府和个人，尤其是弱势群体产生了毁灭性的影响。需要增加政府与保险业之间的合作，再加上加速法规和改革，以更好地减轻与气候变化相关的风险。提高各级政府分析风险，激励弹性，预防和康复的投资，并探索量身定制的融资机制的发展，包括保险的参数方法。
通过基于人权的方法监管非洲的人工智能
摘要虽然人工智能 (AI) 解决方案的出现有助于解决一些社会挑战，但全球化和技术创新可能会破坏、中止或改变现有的法律秩序，阻碍商业和人权原则的实现。例如，借助人工智能系统，非洲人现在可以获得更好的医疗保健、教育、健康和交通。然而，人工智能引发的侵犯人权行为可能会破坏人权问题。本章将人工智能系统的使用及其对侵犯人权的影响置于背景中。特别提到非洲，它提供了一个总体背景，能够构建对企业相关侵犯人权行为的法律反应。提出和提出的一些问题是：通过哪些方式可以保护人权免受人工智能公司的剥削倾向？非洲国家和企业如何应对因自动化而导致的失业引发的监管挑战？要设计哪些创新和新方法来应对可持续和自动化的未来？最后，我们建议对开发和部署人工智能的企业实体进行改革，以尊重人权。
欧盟监管人工智能的提案：对医疗机器人的可预见影响
摘要 — 2021 年 4 月，在一系列准备文件发布之后，欧盟委员会发布了人工智能 (AI) 的拟议监管框架。这项综合提案是第一个超越第一原则制定详细要求的机构努力。预计影响将遍及全球，并有可能引发广泛的流程变化。本文研究了该提案的关键方面，并讨论了该框架的可预见影响，特别是对医疗机器人研究的影响，医疗机器人被归类为高风险应用，因此承受着沉重的监管负担。在技术方面，重点特别放在向系统级要求的转变以及向系统思维的隐含转变上。在讨论了基于人工智能的系统中决策性质的一些未决问题之后，本文探讨了与开发具有越来越高自主性水平的医疗机器人相关的问题。在组织方面，关注的是两个相互冲突的驱动力之间的紧张关系：独立监管生态系统的分化和最严格标准的普遍采用。最后，根据学术界和商业衍生品之间新的研究分工来审查监管负担差异。
金融领域人工智能监管：最新发展和主要挑战
• 治理框架。金融机构的董事会和高级管理层最终要对其活动负责，包括 AI 用例。也就是说，金融机构使用 AI，特别是在其核心业务活动中，需要在整个 AI 生命周期中明确分配角色和职责。重要的是，治理框架可能需要指定人为干预的作用，以尽量减少 AI 系统的有害后果。• AI 专业知识和技能。在没有相应专业知识和技能的情况下更广泛地采用 AI，可能会导致对金融机构和金融系统风险的理解不足和无效管理。因此，金融当局可以考虑澄清他们对计划在其核心业务活动中扩大 AI 使用的金融机构所具备的专业知识和技能的期望。• 模型风险管理。人工智能模型缺乏可解释性可能会导致模型风险增加。当模型风险管理指南到位时，当局可能会发现传达与可解释性相关的期望并就选择可解释性技术和评估其有效性时要考虑的关键品质提供指导很有帮助。• 数据治理和管理。金融机构使用人工智能会导致各种数据相关问题。虽然数据治理/管理的许多相关要素都包含在现有法规中（例如模型风险、消费者隐私和信息安全法规），但金融当局可能希望评估这些是否足够或需要加强，或者是否有必要发布解决任何人工智能数据治理和管理相关问题的指南。• 新的/非传统的参与者和新的商业模式/安排。为避免潜在的监管漏洞，需要评估与提供金融服务的新/非传统参与者相关的法规，以确定是否需要进行调整，以考虑到跨部门对使用人工智能的期望。对于提供涉及人工智能的金融服务（例如银行即服务）的多层安排，可能需要进行类似的监管评估，这可能会使金融当局难以将责任归咎于生态系统中的各个参与者。• 监管范围 - 第三方。云和人工智能服务提供商集中于少数几家大型全球科技公司，这加强了根据现有法律权力为这些服务提供商建立直接监督框架的论点。一些司法管辖区已朝这个方向发展，但普遍的做法仍然是依赖金融机构来管理来自这些第三方关系的风险。
在为时已晚之前规范人工智能大型语言模型，是吗......
10 Cobbe 和 Singh 的论文旨在将基础模型与 LLM 进行比较。他们解释说，“考虑到对数据、专业知识和计算能力的需求，内部机器学习可能会令人望而却步。通过让开发人员能够以低成本、无需大量投入的方式将最先进的 ML 功能‘插入’到他们的应用程序中，AIaaS 增加了 ML 支撑更广泛应用程序的可能性”。 Jennifer Cobbe 和 Jatinder Singh，“人工智能即服务：法律责任、义务和政策挑战” [2021] 计算机法律与安全评论 < https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3824736> 访问日期：2021 年 9 月 19 日 11 Bommasani 等人 (n 8) 3. 12 例如，如果基础模型在有毒数据上进行训练，那么建立在它们之上的所有下游应用程序都会因此受到“污染”。 13 Emily M. Bender 和 Alexander Koller，《攀登自然语言理解：数据时代的意义、形式和理解》（计算语言学协会 2020 年）< https://aclanthology.org/2020.acl-main.463/ > 于 2021 年 9 月 15 日访问 14 Samoili 等人（注 5）
CRISPR 筛选可识别调控黑色素瘤细胞侵袭性的基因
恶性癌细胞会不受控制地增殖，并可能转移到远处器官。转移的一个关键步骤是癌细胞在扩散到远处器官之前侵入邻近组织的能力。因此，了解侵袭机制可能有助于发现新的可用药物靶点以防止转移。在本项目中，使用 CRISPR 敲除筛选体外研究了人类黑色素瘤细胞的侵袭性。为此，评估了三个汇集的 CRISPR 文库，然后选择其中一个进行筛选。在验证了所选表观遗传敲除文库的 gRNA 表示后，生成了一个慢病毒文库以转导 A375 黑色素瘤细胞。然后使用 Matrigel 侵袭室通过优化的侵袭试验检查突变黑色素瘤细胞的侵袭性。将转导的黑色素瘤细胞接种到上室中，并使其通过 Matrigel 迁移到具有更高化学引诱剂浓度的下室。随后分别收集上室和下室细胞，分离基因组DNA，通过PCR扩增制备测序文库，并用Illumina新一代测序技术进行测序。本报告不包含CRISPR筛选的测序数据。
泛素化级联调节癌症中的综合应激反应和生存
在某些情况下，突变致癌基因的小分子抑制剂的鉴定导致了显著的肿瘤反应。尽管取得了这些成功，但许多癌症并不含有可用药的致癌基因突变，单一药物疗法很少导致肿瘤完全消退。为了系统地鉴定出其表达对于癌细胞系亚群的增殖和/或存活必不可少的基因，我们和其他人开发了基因组规模的方法，在数百种癌细胞系中进行功能丧失[RNA干扰（RNAi）和CRISPR-Cas9]筛选，以鉴定出特定环境下的必需基因（1-7）。这些努力已鉴定出WRN是微卫星不稳定癌症中的合成致死靶点，PRMT5是MTAP缺失肿瘤中的必需基因，以及透明细胞卵巢癌中的选择性EGLN1依赖性（8-12）。这些研究大多侧重于鉴定特定环境下细胞适应性所需的单个基因。然而，其他研究已经利用这些癌细胞系的基因依赖性模式来揭示基因
调节血管发育和二次生长的内源性和环境信号
弹性植物的生长取决于分生组织的功能，包括芽顶分生组织（SAM），根尖分生组织（RAM）和侧向分生组织。血管形成是侧向分生组织，负责径向轴处的二次生长和茎膨胀。血管形成库的干细胞增殖，而后代分化为木质部和韧皮部细胞。每个径向细胞文件都有一个双种族干细胞，该干细胞同时产生木质部和韧皮部细胞谱系（Shi等，2019； Smetana等，2019）。确实成菌的干细胞和未分化的木质部和韧皮部祖细胞形成一个形糖化区域，通常用作形糖化活性的指标（图1A）。顶端分生组织和血管分生组织在空间上分离。这些分生组织之间的协调生长是通过移动信号（例如激素，肽和机械提示）介导的（Fischer等，2019）。环境因素在调整二次增长方面也起着重要作用。二级增长是一种进化创新，可为更大，更复杂的植物体提供足够的机械支持和有效的长距离流体传输（Tonn and Greb，2017）。此外，二级生长还会产生大量的木质生物量，顽固形式的碳形式，可以通过将大气碳固定在存储中，从而有可能减轻全球变暖。主要的血管发育是在胚胎发生期间早期建立的（Miyashima等，2013）。前尾首字母开始在全球阶段分裂，形成类似于胚胎后根血管的径向模式（Rodriguez-Villalon等，2014）。在最近的几篇优秀评论论文中讨论了调节原发血管发育的信号传导途径（Fischer和Teichmann，2017年； Tonn和Greb，2017; Wang，2020; Turley and Etchells，2022; Wang等，2023）。本文主要关注调节植物血管确实活性和继发生长的进步。
CIPL 对巴西人工智能监管的十大建议
人工智能 (AI) 在解决各种社会挑战和改善我们生活方式方面的好处是不可否认的。通过启用一系列新兴技术（包括机器学习、计算机视觉和自然语言处理），AI 使公共和私营部门组织能够在医疗保健、汽车、农业、军事、金融服务、执法、教育和营销等众多行业提供更好的服务。巴西 25% 的大型企业已经在使用 AI 1，巴西工业研究和创新组织 Embrapii 在 2021 年的一项研究发现，76% 的公司认为使用 AI 工具将对其竞争力产生重大影响。2 根据巴西软件公司协会 (ABES) 和国际数据公司 (IDC) 的一份报告，预计 2022 年巴西在 AI 上的支出将增长 28%，达到 5.04 亿美元。3 此外，人工智能技术的使用为中小企业带来了许多机会。虽然人工智能技术的飞速进步为社会带来了诸多好处并推动了业务增长，但也引发了对各种潜在法律、道德和社会风险和挑战的担忧。组织面临的潜在挑战之一是如何确保负责任和可信赖地使用人工智能技术，并在这种使用与数据保护问题和个人隐私权之间取得平衡。信息政策领导力中心 (CIPL) 4 多年来一直致力于负责任的人工智能问题，并与法律和政策制定者以及政府部门和数据保护机构合作，制定一个合理且面向未来的框架，以实现负责任的人工智能。CIPL 赞扬巴西联邦参议院成立一个由法律专家组成的特别委员会（“参议院委员会”），以考虑在巴西制定适当的人工智能监管框架。为了协助参议院委员会开展这项工作，CIPL 提出了这份简短的论文，概述了对巴西人工智能监管的关键建议。这些建议基于 CIPL 在人工智能政策和监管领域的国际经验 5 以及其在巴西人工智能问题上的先前工作。6 II.主要建议
移动循环DNA调节CNS神经元中的内存和通信
刺激神经元引起的刺激会引起直接与早期基因的转录，这一过程需要在几分钟内通过托泊异构体IIB产生的染色体DNA局部位点形成双链断裂（DSB），然后在几个小时内修复。清醒，探索新的环境以及上下文恐惧条件也引起了需要DSB和修复的突触基因的转折。已有报道（在非神经元细胞中），在修复位点时，在DSB上会形成外粒体圆形DNA。i提出，激活的神经元可能在DSB部位修复过程中会产生外圆形圆形DNA，从而产生该活性模式的持久“标记”，这些模式包含来自其原产地点的序列并调节长期基因表达。尽管外染色体外DNA的种群是多种多样的，并且总体上与病理学相关，该病理是一个小圆形DNA的子类（“ microdnas”，长约100-400个碱基），很大程度上源自独特的基因组序列，并且具有吸引人的吸引力，并且具有吸引人的特征，可作为稳定，移动圆形DNA，以调节基本表达序列中的序列化型（序列）。圆形DNA可以是RNA转录的模板，尤其是抑制性的siRNA，圆形RNA和其他与microRNA相互作用的非编码RNA。这些可能调节与突触可塑性，学习和记忆有关的其他基因的翻译和转录。移动DNA的另一个可能的命运是在响应随后的激活事件而生成新的DSB站点后，将稳定地插入染色体中。因此，将移动DNA插入活性引起的基因可能倾向于使它们失活并有助于稳态调节以避免过度激发，并为神经元的激活史提供了“计数器”。此外，激活的神经元释放分泌外泌体，可以转移到受体细胞中以调节其基因表达。可移动DNA可以包装到外泌体中，以活动依赖性方式释放，并转移到受体细胞中，在那里它们可能是调节性RNA的模板，并可能掺入染色体中。最后，衰老和神经退行性疾病（包括阿尔茨海默氏病）也与神经元中DSB的增加有关。将来要评估病理学与活动引起的移动DNA以及后者是否有可能有助于发病机理的病理学与活动有关。