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公民如何看待公共服务中采用人工智能？通过社会契约视角对公民态度的探索性研究
摘要 公共部门采用人工智能 (AI) 有可能改善服务交付。然而，与人工智能相关的风险很大，公民的担忧已经停止了多项人工智能计划。在本文中，我们报告了一项关于挪威公民对公共服务中使用人工智能的态度的实证研究的结果。我们发现了一种普遍积极的态度，并确定了促成这种态度的三个因素：a) 对政府的高度信任；b) 人类参与其中所带来的保证；c) 对流程、用于人工智能模型的数据和模型内部运作的透明度。我们通过社会契约理论的视角来解释这些发现，并展示了人工智能在公共服务中的引入如何受到社会契约权力动态的影响。我们的研究通过突出政府与公民的关系为研究做出了贡献，并对公共部门的人工智能实践产生了影响。
repsol通过与埃森哲（Accenture）采用AI代理商的合作来增强其数字策略-Repsol继续通过Incor
repsol通过引入和部署AI代理系统，扩展了与埃森哲的共同合作，以继续促进其数字程序的目标，并加速整个公司的生成AI（Gen gen AI）。此代理化将有助于提高流程效率，因为它们在所有公司业务中都进行了扩展。REPSOL致力于引入AI代理是其数字计划发展的一部分，这主要是由于其生成AI能力中心进行了两年以上的工作。这为分析和理解AI代优势的基础奠定了基础，并定义了一种范围扩展整个组织的策略，从而使其重新发明。为此，这家多能量公司将与埃森哲紧密合作，以构建和部署定制的，自主的AI代理，由埃森哲AI Refinery™平台的组件和NVIDIA AI平台提供支持，包括NVIDIA AC ACCELERATY COMPUTING和NVIDIA AI ENTERPRISE软件。这些代理将有助于重塑和简化流程为更具动态和更复杂的工作流程，从计划和预测到应用程序维护和事件解决方案，使Repsol员工能够以更快，更高效，更简单的方式工作。Repsol在埃森哲的支持下，还将探索AI代理商和NVIDIA OMNIVERSE用于数字双胞胎和机器人解决方案，以帮助其员工更有效地在其工业和物流中心进行维护和其他活动。埃森哲将与Repsol合作，以激活劳动力的培训和收养计划。在客户方面，这些技术旨在改善客户的体验，以更高的准确性和速度提供个性化的优惠。作为本协议的一部分，多能量公司还将扩大员工的培训计划，以促进他们在这些新技术中的学习和培训。
公民对公共服务采用人工智能有何看法？从社会契约视角探索公民态度
摘要 公共部门采用人工智能 (AI) 有可能改善服务交付。然而，与人工智能相关的风险很大，公民的担忧已经停止了多项人工智能计划。在本文中，我们报告了一项关于挪威公民对公共服务中使用人工智能的态度的实证研究的结果。我们发现公民普遍持积极态度，并确定了三个促成这一结果的因素：a) 对政府的高度信任；b) 人类参与所带来的保证；c) 对流程、用于人工智能模型的数据以及模型内部运作的透明度。我们通过社会契约理论的视角来解释这些发现，并展示了人工智能在公共服务中的引入如何受社会契约权力动态的影响。我们的研究通过突出政府与公民的关系为研究做出了贡献，并对公共部门的人工智能实践产生了影响。
采用幸福经济叙事的障碍
摘要 在气候紧急情况和社会不平等与冲突加剧的背景下，当前经济体系对经济增长的依赖越来越受到学术界和环保组织的质疑。虽然迄今为止对后增长举措的政治支持有限，但福祉经济联盟（WEAll）的倡导工作旨在将经济目的的叙述从关注经济增长转移。WEAll 还促进了福祉经济政府（WEGos）的成立。该领域的早期研究表明，虽然 WEGos 已朝着采用福祉经济叙述迈出了一些步伐，但全面采用的局限性仍然存在。这些障碍包括什么研究人员仍不太了解。为了促进对社会转型（障碍）的理解研究，本文比较了 WEAll 和 WEGos 采用的福祉经济叙述，然后分析了它们之间差异的原因。我们发现叙事存在差异：虽然 WEAll 提倡将经济增长作为政策目标的优先级降低，并批评资本主义，但 WEGos 仍然更狭隘地关注用其他指标补充 GDP 作为绩效衡量标准。新古典经济学培训在政策制定机构中的主导地位、孤立的和短期的政策制定方法以及既得利益的作用成为 WEGos 采用更激进的福祉经济叙事的主要障碍。
扩大采用，维持生态系统，改善PPA
IHP宣布了一个免费的MPW程序，该程序将使用OpenRoad作为其芯片设计流的工具之一。这标志着实现新的铸造厂的另一个里程碑，该铸造厂为学生，教育工作者和行业的原型应用程序提供了使用IHP-SG13G2 BICMOS技术，该应用程序由OpenRoad Flow作为OpenPDK支持。这项技术可在130nm处使用数字，模拟以及混合信号应用，以适用于包括RF在内的更广泛的应用。Eth Zurich标准化了基于其CHIP设计课程的OpenRoad流量的课程。他们正在建立由德国联邦教育和研究部资助的证书课程，以帮助参与者与IHP一起使用OpenRoad建立筹码。IHP目标研究人员和职业发展计划正在开发的这些OS-EDA课程。
生态和保护研究人员应采用开源技术
鉴于全球生物多样性下降（ Butchart 等人，2010 年；IPBES，2019 年）以及对稀有和常见物种的威胁（ Gaston 和 Fuller，2008 年； Dirzo 等人，2014 年），有人呼吁利用现代技术进行监测和保护（ Pimm 等人，2015 年； Lahoz-Monfort 等人，2019 年； Wich 和 Piel，2021 年； Schulz 等人，2023 年）。正在部署技术以改进陆地和水生环境中的数据收集和分析（ Lahoz-Monfort 和 Magrath，2021 年）。与传统调查方法相比，这些进步可以实现更高效的数据收集（Witt 等人，2020 年），并有助于众包数据收集和处理（Dorward 等人，2017 年；Fraisl 等人，2022 年）。出现了一些实践社区，例如 Conservation X Labs 1 或 WILDLABS 2，它们报告了保护技术的现状（Speaker 等人，2022 年）并提供社会责任使用指南（Sandbrook 等人，2021 年）。保护技术的进步与开放科学实践的广泛采用相吻合。根据联合国教育、科学及文化组织（UNESCO，2021 年）批准的《开放科学建议书》的定义，开放科学需要对科学实践和产出采取包容、公平和可持续的方法。生态研究越来越多地采用这些做法（Hill 等人，2019 年），尤其是通过更加开放和公平的数据（Hampton 等人，2015 年；Wilkinson 等人，2016 年）。生物多样性研究也使用开源软件，例如 R 编程语言（R Core Team，2023 年）和基于该语言构建的分析包。然而，与软件和数据不同，用于生态研究的硬件通常仍然是闭源的（即专有的），其设计（以及随附的软件源代码）受到法律限制，阻止他人研究、复制或修改它们。
传感器显示了印度农村地区购买的改进的厨师的长期疾病，而调查完全是
单独的用户调查不能准确测量现场改进的烹饪炉的实际使用。我们介绍了在印度马哈拉施特拉邦的两项监测研究中比较调查报告和传感器录制的烹饪事件或使用持续时间的结果。第一个是向159个家庭提供的伯克利 - 印度炉子（BIS）的免费试验，我们平均监视厨师炉灶的使用时间为10天（SD = 4.5）（称为“自由审判研究”）。在第二项研究中，我们以91个家庭对BIS的使用平均468天（SD = 153），他们以大约三分之一的家庭月收入（称为“购买后研究”）购买的价格购买了BI（SD = 153）。研究从2019年2月到2021年3月。我们发现，在自由审判研究中，有34％的家庭（n = 88）过度报告了双BIS的使用，分别在第一次（n = 75）和第二次（n = 69）的调查中，在允许后期研究的第一个（n = 75）和第二个家庭中使用了46％和28％的家庭。两项研究中的平均过度报告均在询问家庭使用二元问题格式的使用情况下减少，但是这种方法提供了较少的粒度。值得注意的是，在购买后的研究中，传感器表明，即使他们用自己的钱购买了大多数家庭，他们也会分离厨师炉灶。调查未能检测到库克炉使用情况的长期下降趋势。实际上，调查表明，在研究期间，CookStoves的采用率保持不变。一些传感器记录使用零的家庭报告了库克炉燃料节省，快速烹饪和更少的烟雾。家庭倾向于报告使用标称使用的响应，例如每周0、7或14个烹饪事件（对应于每天0、1或2次），这表明一周内召回精确使用天数的困难。此外，我们发现调查还可能在不支持传感器数据的情况下对用户报告的CookStove福利提供误导性的定性发现，从而导致我们高估了影响。这些发现表明，根据炉子减少对健康损害或减少现实世界实施中的排放的能力，调查可能不可靠或不足以为补贴提供稳固的基础数据。
与绩效和采用率相关的AI的员工信任
员工在这些不同的信任配置下表现出不同的行为：有些通过详细介绍其数字足迹，而另一些人则从事操纵，限制或撤回它们。这些行为触发了“恶性循环”，其中有偏见和不平衡的数据输入降低了AI的性能，进一步侵蚀了信任并拖延了采用。
探索采用项目区块链的故障因素
区块链是一种变革性的技术，具有变质行业，包括供应链和物流，这是由于其效率，透明度和可追溯性的承诺。但是，许多区块链项目都失败了，需要分析根本原因。这项研究通过研究Tradelens的案例（一种使用区块链来提高国际货物的可见性和协调性）来重点介绍故障因素。采用Elinor Ostrom的公共理论，我们探讨了与治理，参与，互操作性，技术演变和安全性有关的挑战。这项研究表明，缺乏利益相关者的参与，不明确的治理和确定性问题是主要障碍。Ostrom强调了参与式治理的重要性，并明确定义了边界和社区在共享资源管理中的重要性。要成功，区块链项目必须采用一种整体方法，并通过透明的治理，鼓励协作，确保互操作性并投资于数据安全。通过纳入这些建议和从过去的失败中学到的经验教训，未来的区块链项目可以提高他们的成功机会，并为行业的转变做出积极的贡献。