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重新思考人工智能使用治理的技术合同条款
人工智能——将计算机科学与数据相结合以解决问题，包括通过使用算法尝试根据输入数据进行预测或分类——正在蓬勃发展。ChatGPT 和 DALL-E 等人工智能工具已经引起公众关注[1]，全球最大的科技公司，包括 Google LLC、[2] Microsoft Corp.[3] 和 Amazon.com Inc.[4] 都已宣布对人工智能技术进行大量投资。由于人工智能技术市场瞬息万变且发展迅速，涉及人工智能交易的相关法律术语也在不断变化。在本文中，我们讨论了律师在涉及人工智能的交易中应仔细考虑和处理的几个高价值条款。人工智能交易中对新条款或不同条款的需求技术交易中现有的交易条款和传统考虑因素通常不足以应对人工智能。企业可能希望现有协议（包括采购方面的与谷歌、微软和亚马逊等主要技术提供商的协议）足以涵盖人工智能。同样，人们可能会认为现有的合同模板和谈判剧本可以进行调整以涵盖特定于人工智能的交易点。然而，供应商可能会（而且经常会）为人工智能技术引入新的合同条款，包括通过在线条款链接或注册流程，要求客户同意单独的法律条款才能使用人工智能产品。供应商还可能坚持将人工智能合同与现有的企业交易完全分开，尽管根据我们的经验，这种情况并不常见。企业使用人工智能技术需要技术律师重新审视，在许多情况下，需要重新构想从采购协议和数据许可到客户合同等所有相关合同范围内的现有条款。有几个关于管理人工智能提供和使用的条款和条件的例子，应该考虑和处理这些例子，以减轻人工智能技术带来的风险。
重新思考人工智能 (AI) 时代的评估策略
传统的评估策略，如考试、论文和多项选择题，传统上一直是评估学生学业成绩的基本手段 (Mislevy 等人，2012)。然而，随着 ChatGPT 等文本生成人工智能 (AI) 工具的普及，高等教育机构必须重新考虑这些方法的有效性。虽然技术可以显着增强学习过程，但它也带来了破坏学术诚信的风险。大学必须通过制定策略来应对这一挑战，以防止此类滥用。最近的一些研究表明，人们正朝着更连续、更真实和更具适应性的评估方向发展 (Swiecki 等人，2022)。在本文中，我们介绍了十大策略以及一些实践示例，以重新设计评估任务，以减少对 AI 工具的滥用。为了优化这些策略的教学效果，必须确保它们与查尔斯特大学的相关政策和指导方针保持一致，例如评估政策和程序、评估设计原则、学生工作量指导方针等。
人工智能与生命科学的融合：保障技术、反思治理、预防灾难
经过人类或“自然”语言训练的 LLM 及其应用程序（例如 OpenAI 的 ChatGPT、Meta 的 LLaMA Chat、Anthropic 的 Claude 和 Google 的 Bard）因其能够综合信息并根据用户提示生成新文本的能力而受到广泛关注。LLM 还可以处理其他类型的数据，例如音频、视觉和生物数据，并且正在努力创建包含多种类型数据的模型。虽然大多数自然语言 LLM 并非专门为提高对生物系统的理解而设计的，但它们实际上通过有效地总结有关生命科学、生物工程以及实验室工具和方法的广泛公开信息来发挥这一作用。这些工具旨在易于使用，并可能通过提供信息、有前途的方法、培训和指导来促进某些类型的生物工程，包括向科学专业知识很少的用户提供信息、有前途的方法、培训和指导。但是，由于 LLM 利用广泛可用的信息，因此它们可能对描述良好且与以前使用过的方法相似的方法最有帮助和最准确。此外，法学硕士可能会以令人信服的方式“产生幻觉”虚假信息，这使得那些对某个主题不太了解的人很难分辨事实和虚构。
ajp_20230736_重新思考精神分裂症的首次发作：识别发展过程中的收敛机制并走向预测
长期以来，精神分裂症的神经发育假说认为，传统上定义该疾病的主要精神病症状（最常出现在青春期晚期或成年早期）是大脑发育过程早期中断的晚期表现（1-3）。在过去的二十年里，两大研究机构的发现越来越支持这一假说，并开始确定精神分裂症更具体的致病过程以及未来精神病的早期标志。特别是，大规模的遗传学研究越来越多地将涉及突触信号传导和可塑性的基因与精神分裂症的发病机制联系起来，对精神病高危人群的研究表明，后来患上精神分裂症的人早在出现全面精神病症状之前，认知、社交、运动和神经生物学过程就已经发生了改变（详见 4、5）。平均而言，在后来患上精神病的个体中，认知和更广泛的社会心理功能障碍在整个发育过程中会逐渐增加，而且尽管阳性症状得到了成功治疗，但这些障碍通常仍会持续存在，从而导致与该疾病相关的慢性残疾 (6, 7)。这组研究还强调了在第一次精神病发作前几年内，个体临床症状的异质性和未分化性。总之，这些发现为关注早期干预措施铺平了道路，这些干预措施可以降低高危人群患上全面精神病的可能性。然而，随着人们越来越认识到导致精神病风险的具体遗传和环境因素往往因人而异，并且与其他疾病的风险重叠，未来研究的一个关键目标是明确哪些干预措施对谁最有效，以及如何优化疾病预测模型。
重新思考人工智能时代的教育：在工业 4.0 中培养持久技能的重要性
本文讨论了将人工智能 (AI) 融入教育以促进可定制、个性化和按需学习途径的迫切需要。同时，虽然人工智能有潜力扩大学习者基础并改善学习成果，但现在比以往任何时候都更需要有目的地将 NACE 能力和持久技能（沟通、批判性思维、创造力、领导力、适应性和情商）的发展融入课程设计中。最近的研究表明，人工智能驱动的学习途径可以更快地实现成果，但这是以牺牲持久技能的发展为代价的。因此，必须优先考虑传统的学生与学生和学生与教师之间的互动。因此，本研究提出了一种平衡的课程设计方法，以确保学习者获得最佳成果，其中将持久技能发展与特定学科技能和死记硬背一起优先考虑。此外，本文强调需要结合人工智能技术促进的即时培训 (JITT) 方法来实现持久技能的实施。本文最后提出了一个问题，即在日益由人工智能驱动的教育体系中如何培养人类技能，并强调了课程设计和传统学习方法在创造一种有凝聚力的学习体验以培养学生持久技能方面的重要性。我们必须认识到，人工智能驱动的教育不能取代人类技能的发展，而传统的互动在培养这些技能方面起着至关重要的作用。
重新思考非洲电气化和电力部门在公平时代的脱碳战略和支持
南非与多个国际伙伴之间的公平能源转型伙伴关系作为支持发展中经济体能源转型的典范，引起了全球的广泛关注。本文讨论了非洲各地能源系统挑战的多样性以及促进能源转型的有利环境的差异，并确定了在类似 JETP 的结构下需要并拥有加速淘汰化石燃料有利环境的国家。本文还分析了非洲，特别是撒哈拉以南非洲的电气化现状和趋势，并概述了快速电气化的制约因素、过去对非洲电力部门的外部支持的不足之处以及对该地区能源系统规划至关重要的主要大趋势。本文还讨论了制约因素、不足之处和大趋势的政策影响，包括 JETP 和外部发展伙伴的作用。总体而言，有人认为，虽然一些非洲国家可能会受益于 JETP 类结构，但大多数国家可能不需要 JETP 等双边协议，而且通过优先发展区域电力市场并解决过去导致电气化效果不佳的限制和缺陷，它们的能源需求将得到更好的满足。关键词：公平能源转型伙伴关系、电气化、脱碳、电力池、区域电力市场。JEL 代码：J08、J23、J3、J48、J6
重新思考印度尼西亚创造性经济的增长
音乐：Idhar Resmadi（印尼音乐专家和作家）； Ventha Lesmana（Asirindo前主任； Nadaku Publishing总经理）； Chandra Christanto（出版商兼人才经理）； Yessi Kurniawan（LMKN委员会成员[国家集体管理学会]）； Chico Hindarta（Wami头）；踏板车KSAN（歌手，吉他手，KSAN踏板车）； Ifan Maulana（歌手，Samsons Band；出版商，共同所有人，大型音乐娱乐）； Ganjar Ariel Santosa（大型音乐娱乐公司业务发展主管）； Kinanti Kenaga（制片人，歌手，Tomtam Studios）； TAMA WITICRA（Tomtam Studios的首席执行官兼执行制片人）； Achmad Ananda（吉他手，吉他制造商）； Afif Amrullah（音乐家，封闭乐队）；特斯拉·马那（Tesla Manaf）（音乐家，作曲家）； Panji（词曲作者，歌手，吉他手）； Henky Suparja（鼓手，雇员，三个音乐商店国家）；莱昂（鼓手，线圈金属乐队；厨师），范多（音乐企业家）； Dhays Ugik（鼓手，鼓零售商）；丹尼斯·努苏（Dennis Nusuy）（语音总监）；克里斯蒂安·西普西（Christian Sipassy）（宝藏首席执行官）； Pak Gus Choliq（Nasida Ria乐队经理）； Koko（吉他手，音乐学校的创始人）；和Moti Ryanti（Volks Radio Bandung）。
重新思考印度尼西亚创造性经济的增长
数字经济正在改变印度尼西亚的社会环境和经济活动（Eria，2023年），东南亚最大的经济体以及世界上最生物多样性和文化多样的国家之一。尽管数字技术推动了创新和燃料就业机会和经济增长，但他们也在震撼既定的经济模式以及对经济的思考方式（Eria，2023年），尤其是在创意部门。'创意经济可能是提高所有人的包容性经济增长的支柱。”这是印度尼西亚2022年二十（g20）总统的伴奏，他说印度尼西亚在建立包容性的创意经济生态系统方面发挥了领导作用。