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美国专利商标局最新 AI 指南的要点
几名法官已发布常规命令，要求申请人证明人工智能生成的法庭文件或引文经过了准确性验证。法院开始提出解决这些问题的地方规则。在这些先前的规定之后，美国专利商标局发布了 4 月份指南，提醒从业人员确保审查和验证任何人工智能生成的内容，并对其提交的内容负责。验证不充分可能会导致严重的失实陈述或遗漏，并带来严重后果，包括制裁。此外，使用人工智能系统通常需要与可能位于美国境外的第三方人工智能系统共享敏感和机密的客户信息，这引发了对保密性和道德问题的担忧。因此，从业人员在使用人工智能系统时应遵守外国申请许可要求和出口法规，并确保数据不会被不当出口。此外，如果使用人工智能工具对专利性至关重要，则必须向美国专利商标局披露。从业者还必须避免提交或起诉已知不可获得专利的专利权利要求，即使此类权利要求是由人工智能生成的。
JMU AI 任务组春季更新：JMU 的人工智能任务组在过去一学年专注于四个探索领域：作者身份和新知识的产生；人工智能和学生体验；高等教育和社会中的新背景和意义；以及生成性人工智能的可能管理应用。我们根据 JMU 在数据治理、麦迪逊再造项目和总统目标 #1b 方面的努力开展这项工作。任务组团队共同制作了一套丰富的初步调查结果和建议（2024 年 2 月初步报告），提交给访客委员会（2024 年 4 月幻灯片），并且——最近——汇编了其他要点和可能的下一步方向，概述如下。第 1 组：作者身份和新知识这个任务组小组于 2024 年春季召集了来自整个校园的一系列教职员工焦点小组，讨论人工智能在教学和学术中的使用。我们使用 ChatGPT 4 开始总结 6 多个小时的讨论，我们的领导小组修改并确定了以下内容的优先顺序。我们想分享讨论中的关键要点和未来工作的关键建议：焦点小组记录中的关键要点
JMU AI 任务组春季更新：JMU 的人工智能任务组在过去一学年专注于四个探索领域：作者身份和新知识的产生；人工智能和学生体验；高等教育和社会中的新背景和意义；以及生成性人工智能的可能管理应用。我们根据 JMU 在数据治理、麦迪逊再造项目和总统目标 #1b 方面的努力开展这项工作。任务组团队共同制作了一套丰富的初步调查结果和建议（2024 年 2 月初步报告），提交给访客委员会（2024 年 4 月幻灯片），并且——最近——汇编了其他要点和可能的下一步方向，概述如下。第 1 组：作者身份和新知识这个任务组小组于 2024 年春季召集了来自整个校园的一系列教职员工焦点小组，讨论人工智能在教学和学术中的使用。我们使用 ChatGPT 4 开始总结 6 多个小时的讨论，我们的领导小组修改并确定了以下内容的优先顺序。我们想分享讨论中的关键要点和未来工作的关键建议：焦点小组记录中的关键要点
2024 年未来水资源大会要点
关键要点 • PFAS 是一个热门话题。最近宣布的 PFAS 联邦法规的影响，包括 4 ppt 的 MCL 痕量检测、五年补救时间表和超级基金（请参阅此处和此处的注释），仍在水务行业产生影响。我们看好 XYL 在补救方面的定位。TTEK 和 STN-CA 还讨论了他们作为 E&C 公司正在萌芽的补救机会。Aclarity 是几家有前途的 PFAS 销毁初创公司之一。 • 预计将有更多公用事业公司超过新的 4 ppt MCL。E&C 公司认为，将测试超过新的 4 ppt 限制的公用事业公司数量将比 EPA 初步预测的 5,000 家“多倍”，而补救最终将花费更多。 • 市场仍然没有经济的 PFAS 测试或可扩展的销毁技术。开发这两种能力的军备竞赛仍在继续。 • 有关水务行业如何从 AI 中受益的更多细节。今年，人们对水务行业如何利用人工智能来提高处理效率、检测无收益水、防止水管破裂和监测水质的兴趣大增。首先需要在网络中安装更多传感器来捕获越来越多的参数。• 雨水管理是水基础设施应对气候变化不可或缺的一部分。雨水意识和法规正在不断加强。小组成员认为雨水管理机会价值 150 亿美元，而且越来越需要促进跨系统/州的解决方案。• 数据中心的大量用水量正在受到严格审查。数据中心专家 Sam Allen 声称每次 ChatGPT 搜索都会使用一加仑水，引起了所有人的注意。行业正在将水利用效率 (WUE) 与电力使用效率 (PUE) 结合起来。
要点 PCP - 管理
CKD 是一种长期疾病。CKD 患者应采用综合治疗策略，以降低发生并发症（如心血管疾病）和进展至更晚期 CKD 的风险；理想的策略包括教育、生活方式、锻炼、戒烟、饮食和药物治疗（图 1）。
主要要点 肾病科医师 - 管理
定期和在护理过渡期间进行彻底的药物审查，以评估依从性、持续指征和潜在的药物相互作用，因为患有 CKD 的人通常有复杂的药物治疗方案，并由多位专家诊治（图 3）。审查并限制使用可能对 CKD 患者有害的非处方药、饮食或草药。对于大多数人和临床环境而言，使用 SCr 的经过验证的 eGFR 方程适用于药物剂量。请记住，经过验证的测量 GFR 是最准确的。
SAA人工智能专家研讨会的5大要点...
内容是否属于 TDM 的范围？《人工智能法案》的目的不是规范版权，也不是保护作者本身。人工智能的一般定义是，它是一种基于机器的系统，具有一定程度的自主性，甚至在部署后具有一定的自适应性。内容被明确列为输出建议或决策之一。因此，生成式人工智能符合这一定义。通用人工智能是任何类型的系统，只要它表现出某种形式的通用性，可以执行广泛的任务，并且可以集成到下游应用程序或软件中。一个例子是可以生成内容（如文本、音频、图像和视频）的大型语言模型。《人工智能法案》规定通用人工智能提供商有透明义务，他们必须采取政策来识别和尊重 TDM 例外的选择，并起草和发布已使用的训练数据摘要。
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生成人工智能与创意经济工作人员报告：观点与要点
过去一年，我们见证了人工智能工具的出现，它们可以根据命令生成文本、图像和音频等输出。这些工具通常被称为“生成性人工智能”。要输出不同类型的内容，必须使用大量现有工作来构建这些模型。3 例如，PaLM 2 4 和 Llama 2 5 等大型语言模型依赖于已“标记化”的大型文本数据集——分成更小的词块甚至词的一部分——然后对其进行分析以寻找可重现的模式。6 像 Stable Diffusion 这样的图像生成器依靠图像及其标题来为其模型提供动力。7 这些工具的构建方式和工具输出的内容引起了人们的关注和担忧，尤其是那些工作成果正在被使用并可能被取代的人。