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第4章结果与讨论4.1。试点测试
从已进行的有效性测试结果中，有关现金返还的所有声明都是有效的。这是根据表4.10证明的，其中每个语句的0.636 - 0.677的rcount使用5％和n = 200的显着性大于R表，可rtable的显着性为0.138。因此，问卷的所有声明都是有效的。
FinRegLab：研讨会——“人工智能与经济：为负责任和包容的人工智能规划道路”联合活动，邀请著名政策制定者参加，重点关注金融服务领域的负责任人工智能。华盛顿特区，2022 年 4 月 22 日——FinRegLab 将与美国商务部、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 和斯坦福以人为本人工智能研究所 (HAI) 合作，于 2022 年 4 月 27 日举办一场研讨会，汇集政府、行业、民间社会和学术界的领导人，探讨人工智能和机器学习在不同经济部门部署带来的潜在机遇和挑战，特别关注金融服务和医疗保健。已确认的发言人包括商务部副部长 Don Graves；参议员 Joni Ernst；代理货币监理署署长 Michael Hsu；万事达卡执行副总裁兼首席数据官 JoAnn Stonier；富国银行执行副总裁兼模型风险主管 Agus Sudjianto、斯坦福大学商学院教授兼 HAI 副主任 Susan Athey 博士、布鲁金斯学会技术创新中心主任 Nicol Turner Lee 博士以及哈佛大学计算与社会研究中心博士后研究员 Manish Raghavan 博士。演讲者和小组成员将讨论研究、政策建议和新兴行业实践。FinRegLab 首席执行官兼主任 Melissa Koide 表示：“人工智能与新型数据相结合，为改善金融包容性和平等性提供了巨大的潜力。然而，也存在加剧偏见和排斥的巨大风险。认真、有针对性地研究消费者受到的影响对于制定正确的规则至关重要。” FinRegLab 还将于 4 月 28 日举办一场虚拟会议，详细介绍该组织和斯坦福大学商学院 Laura Blattner 教授和 Jann Spiess 教授就机器学习在信用承保中的应用开展的研究，特别关注机器学习模型对可解释性和公平性的潜在影响。这项研究对当前可用工具的性能和功能进行了实证评估，这些工具旨在帮助贷方开发、监控和管理机器学习承保模型。媒体成员如有兴趣亲临或以虚拟方式参加研讨会或寻求评论，请联系 Alex Bloomfield，邮箱地址为 alex.bloomfield@finreglab.org。有关研讨会的更多信息，包括所有演讲者和小组讨论，请访问此处的活动页面。
FinRegLab：研讨会——“人工智能与经济：为负责任和包容的人工智能规划道路”联合活动，邀请著名政策制定者参加，重点关注金融服务领域的负责任人工智能。华盛顿特区，2022 年 4 月 22 日——FinRegLab 将与美国商务部、美国国家标准与技术研究所 (NIST) 和斯坦福以人为本人工智能研究所 (HAI) 合作，于 2022 年 4 月 27 日举办一场研讨会，汇集政府、行业、民间社会和学术界的领导人，探讨人工智能和机器学习在不同经济部门部署带来的潜在机遇和挑战，特别关注金融服务和医疗保健。已确认的发言人包括商务部副部长 Don Graves；参议员 Joni Ernst；代理货币监理署署长 Michael Hsu；万事达卡执行副总裁兼首席数据官 JoAnn Stonier；富国银行执行副总裁兼模型风险主管 Agus Sudjianto、斯坦福大学商学院教授兼 HAI 副主任 Susan Athey 博士、布鲁金斯学会技术创新中心主任 Nicol Turner Lee 博士以及哈佛大学计算与社会研究中心博士后研究员 Manish Raghavan 博士。演讲者和小组成员将讨论研究、政策建议和新兴行业实践。FinRegLab 首席执行官兼主任 Melissa Koide 表示：“人工智能与新型数据相结合，为改善金融包容性和平等性提供了巨大的潜力。然而，也存在加剧偏见和排斥的巨大风险。认真、有针对性地研究消费者受到的影响对于制定正确的规则至关重要。” FinRegLab 还将于 4 月 28 日举办一场虚拟会议，详细介绍该组织和斯坦福大学商学院 Laura Blattner 教授和 Jann Spiess 教授就机器学习在信用承保中的应用开展的研究，特别关注机器学习模型对可解释性和公平性的潜在影响。这项研究对当前可用工具的性能和功能进行了实证评估，这些工具旨在帮助贷方开发、监控和管理机器学习承保模型。媒体成员如有兴趣亲临或以虚拟方式参加研讨会或寻求评论，请联系 Alex Bloomfield，邮箱地址为 alex.bloomfield@finreglab.org。有关研讨会的更多信息，包括所有演讲者和小组讨论，请访问此处的活动页面。
中美社交媒体上基因编辑公开讨论对比
全球首例基因编辑婴儿事件在社交媒体上引发了关于基因编辑技术使用的争议。了解公众对这一争议的讨论将为科学观点提供重要见解，并促进明智的政策决策。本研究比较了推特和微博上关于基因编辑的公开讨论主题，以及这些主题在四个月内的演变。使用潜在狄利克雷分配 (LDA) 为 2018 年 9 月 25 日至 2019 年 1 月 25 日的 11,244 条微博帖子和 57,525 条推文生成主题。结果显示，推特和微博上的话题存在差异：推特上的讨论更加细致入微，平台间讨论的主题侧重于不同的领域。时间分析显示，大多数讨论都围绕基因编辑事件进行。根据我们的研究结果，我们为政策制定者和科学传播从业者提供了建议，以便制定更有效的面向中国和美国受众的传播策略
人与机器：关于隐喻的转化与穷尽的探讨
隐喻是一种认知表征，通过这种表征，我们试图凭借类比的力量来理解现象，用一个对象或想法代替另一个对象或想法，将属性赋予对象，而这些属性实际上并不具备（Childs and Fowler，2006）。除了隐喻客观内容的这种替代之外，我们还发现一个心理维度，在这个维度中，隐喻元素之间的差异得到处理和解释，并推断出新的意义实体。例如，在亚里士多德的观点中，隐喻的有效性被视为其唤起心理意象的能力。因此，隐喻是一种创造性手段，通过它，它们不仅仅是表达现有的相似之处，而且还创造了一个解决所有差异的新的意义实体（Black，1962）。隐喻在交流和决策过程中广泛使用，它不仅被用作语言手段，而且极大地影响着人类对自己的看法，促进了观念的形成，并在定义主体的行为中发挥着关键作用（ Ricoeur，1978；Lakoff、Lawler 和 Johnson，1983）。隐喻产生的一个主要焦点是人类。从自我意识的那一刻起，以及在人的一生中，人们逐渐尝试进行比较和操纵，以了解身体、精神和与环境的相互作用。虽然机器隐喻可以追溯到早期的自然希腊哲学，但几个世纪以来复杂的经济、科学和社会力量逐渐将机器隐喻变成了 17 世纪关于人类的流行概念。在那种技术和文化背景下，以勒内·笛卡尔和托马斯·霍布斯为核心人物的隐喻蓬勃发展。在接下来的几个世纪里，机器隐喻一直是生物科学和人类研究的基本前提。随着它日益结出硕果，它成为现代生理学和医学巩固的核心部分。然后，随着精神病学的发展，
Ofcom 未来对移动市场的策略：一份讨论文件
• 确保频谱的可用性和高效使用，这是提供移动服务的关键部分。Ofcom 已发布大量频谱以改进移动服务，通常使用拍卖来帮助促进其高效使用。• 促进广泛的移动覆盖，以帮助每个人都能上网。政府与四家 MNO 达成协议，为英国剩余的许多室外无覆盖点提供覆盖（共享农村网络）。该项目将于 2027 年 1 月完成。• 赋予消费者权力并保护他们，并确保他们得到公平对待。我们已采取重大措施，引入了有关终止合同通知的规则和新的简化“文本切换”流程。成功体现在移动客户参与度的提高以及在提供商之间切换的增加，这在
可再生天然气——讨论该行业的现状及其在脱碳世界中的未来
脱碳不仅仅关乎电力；电力本身仅占最终能源需求的 20% 左右。作为一个社会，我们必须在科学家和工程师的指导下做出决策，并通过政策实施，确定将采用哪些技术和路线图来实现难以减排的行业脱碳，包括：重型运输；高温工业热；农业；化肥和化学品生产。考虑到目前在欧盟和美国，天然气网络提供的能源比电网多，放弃这种基础设施并重新开始不是一个明智的过程，因为迫在眉睫的气候紧急情况和迅速采取行动的必要性。我们必须果断行动，因为我们正在消耗不断减少的分配碳预算，以将全球气温上升限制在 2°C 以下。
可再生天然气——讨论该行业的现状及其在脱碳世界中的未来
脱碳不仅仅关乎电力；电力本身仅占最终能源需求的 20% 左右。作为一个社会，我们必须在科学家和工程师的指导下做出决策，并通过政策实施，确定将采用哪些技术和路线图来实现难以减排的行业脱碳，包括：重型运输；高温工业热；农业；化肥和化学品生产。考虑到目前在欧盟和美国，天然气网络提供的能源比电网多，放弃这种基础设施并重新开始不是一个明智的过程，因为迫在眉睫的气候紧急情况和迅速采取行动的必要性。我们必须果断行动，因为我们正在消耗不断减少的分配碳预算，以将全球气温上升限制在 2°C 以下。
将进化方面纳入双重使用讨论
微生物学和传染病的研究为改善人类的生活条件做出了巨大贡献。但是，另一方面，病原体中发现的发现可能会滥用损害人类，环境或整个社会的风险。这个“双重用途”困境描述了科学发现的“双重适用性”，以造福或造成伤害[1，2]。它包括可能滥用造成伤害的任何技术发展或搜索。With regard to the life sciences, Dual-Use of Research of Concern (DURC) denotes research that is intended for benefit, but which might easily be misapplied to cause harm (WHO: https://www.who.int/pub- lications/i/item/who-consultative-meeting-on-a-global-guidance-框架对遗物的框架使用生活案例（2021年10月28日，上次访问）在对病原微生物的研究中，双重使用科学发现的风险特别高，例如，在其传播性和毒力方面，在2001年在美国在美国的炭疽病攻击而成为公共现实[3]。这次攻击引发了人们对人类对人类潜在的损害的疑问，该人类以前没有被伦理委员会或机构审查委员会考虑。稍后，对两个实验的构造，这些实验使用基因工程来使高度致病的鸟类在雪貂中更具传染性，这是一种用于人类病毒传播的模型生物，使辩论达到了新的认识水平[4，5]。此外，病原体的遗传操作的进步已经超越了许多法律和道德框架。批评者声称，如果这些高度致病的病原体落入错误的手中，即故意滥用或无意中离开实验室，则声称有大流行的风险。这些问题的有效性在2014年显而易见，当时美国疾病控制与预防中心（CDC）和国立卫生研究院（NIH）实验室的四个安全漏洞导致了几个人的潜在传播，这些病原体可能会导致四种不同的病原体，这些病原体会导致造成诱使An-Thrax，Smallax，Smallpox，Avian-Avian-Avian-infuenza和Eabola和Eabola和7. 6，7，7，7]。双重用途研究还需要科学研究，以增加病原体对抗菌替代物的病原体和抗性，或者产生能够避免诊断的菌株[8]。因此，对关注的双重使用研究提出了探索道德和公共卫生政策中的多种问题。
关于人工智能/机器学习研究与开发中的种族与身份问题的艰难讨论指南
适用对象：任何有兴趣与同事讨论更公平的产品研发成果相关主题的人，这些主题涉及有害偏见，尤其是与种族有关的偏见。这些话题可能很难谈论。研究人员开发的这组讨论提示可以成为产品包容性和负责任的人工智能创新等主题资源工具包的有用部分。它可以为刚开始进行这些对话的人服务，也可以为那些更有经验的人提供复习。如果您正在领导一个人工智能研究项目、开发一个产品或担任产品经理，这个工具对于促进与同事的对话特别有用。这个工具对那些参与用户体验的人也很有帮助。如果您阅读了本文档，并且仍然想了解更多关于使用促进公平和包容性的语言的重要性以及它对组织的重要性，请查看《人工智能和机器学习的负责任语言指南》。