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气候变化指标：IPCC AR6更新，讨论和动态评估应用
主要的人为温室气体（GHGS） - 二氧化碳，甲烷和一氧化二氮。动态气候指标通过随着时间的推移区分温室气体贡献来更好地评估影响。对于辐射强迫指标，普通H - 20、100、500年的指标足够，这些时间表之间没有层次结构。至于全球温度变化指标，它们具有两个优势，可以抵消其更高的不确定性。（1）他们与一个易于理解的单位更具政策性。（2）峰值和长期温度变化使得可以摆脱H的主要问题，即鼓励IPCC采用AGTP Peak 20
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的假设可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
人工智能 (AI) 一词具有许多预先存在的含义。在“AI”的背景下讨论生物安全，很难将特定计算方法及其训练数据集的具体好处和风险与 AI 系统更普遍的想象能力区分开来。一项建议是从经典生物信息学程序和统计模型（例如隐马尔可夫模型或随机上下文无关语法）的角度来讨论计算生物安全，以便将这些讨论的重点放在实际的当前和未来正在开发的工具上，而不是抽象的、假设的可能性。即使机器学习模型和底层数据集的复杂性和规模不断增长，这些模型仍然从根本上学习训练数据的统计模式，就像经典方法一样。
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
Nurul Akmal 阿曼苏丹国佐法尔大学艺术与应用科学学院计算机科学系 收稿日期：2023 年 11 月 13 日 接受日期：2024 年 3 月 14 日 发表日期：2024 年 4 月 24 日 摘要 本研究考察了教师、学生和行政人员对 ChatGPT 在阿曼教育环境中的作用的看法。这项研究意义重大，因为它深入了解了人工智能在教育中的应用程度，并为未来计划提供了指导。考察阿曼教育环境中各利益相关者的看法，为热衷于拥抱新技术同时又坚持传统教育价值观的高等教育机构提供了宝贵的信息。该研究利用焦点小组讨论收集了教师、学生和行政人员的数据。研究结果表明，ChatGPT 的关键作用在于完善内容，尤其是对于非英语母语的学生、行政人员和教师而言。行政人员和教师强调了其在起草电子邮件方面的功效，表明人工智能具有改善日常认知任务的潜力。学生们对 ChatGPT 解释复杂学术任务的能力表示赞赏。然而，教师们对过度依赖人工智能和可能丧失学术诚信的担忧浮现，这与之前的文献产生了共鸣。这些发现与阿曼独特的社会文化和教育背景有关。鉴于人工智能在阿曼教育中的新兴性质，该研究提供的见解为未来的研究奠定了基础并指导了政策制定。关键词：人工智能、阿曼教育、教学、学习引用为：Syahrin, S. & Akmal, N. (2024)。探索人工智能前沿：阿曼苏丹国教师、学生和行政人员对人工智能在教育中的作用的看法。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) ChatGPT 特刊，2024 年 4 月：73-89。 DOI: https://dx.doi.org/10.24093/awej/ChatGPT.4
Nurul Akmal 阿曼苏丹国佐法尔大学艺术与应用科学学院计算机科学系 收稿日期：2023 年 11 月 13 日 接受日期：2024 年 3 月 14 日 发表日期：2024 年 4 月 24 日 摘要 本研究考察了教师、学生和行政人员对 ChatGPT 在阿曼教育环境中的作用的看法。这项研究意义重大，因为它深入了解了人工智能在教育中的应用程度，并为未来计划提供了指导。考察阿曼教育环境中各利益相关者的看法，为热衷于拥抱新技术同时又坚持传统教育价值观的高等教育机构提供了宝贵的信息。该研究利用焦点小组讨论收集了教师、学生和行政人员的数据。研究结果表明，ChatGPT 的关键作用在于完善内容，尤其是对于非英语母语的学生、行政人员和教师而言。行政人员和教师强调了其在起草电子邮件方面的功效，表明人工智能具有改善日常认知任务的潜力。学生们对 ChatGPT 解释复杂学术任务的能力表示赞赏。然而，教师们对过度依赖人工智能和可能丧失学术诚信的担忧浮现，这与之前的文献产生了共鸣。这些发现与阿曼独特的社会文化和教育背景有关。鉴于人工智能在阿曼教育中的新兴性质，该研究提供的见解为未来的研究奠定了基础并指导了政策制定。关键词：人工智能、阿曼教育、教学、学习引用为：Syahrin, S. & Akmal, N. (2024)。探索人工智能前沿：阿曼苏丹国教师、学生和行政人员对人工智能在教育中的作用的看法。阿拉伯世界英语杂志 (AWEJ) ChatGPT 特刊，2024 年 4 月：73-89。 DOI: https://dx.doi.org/10.24093/awej/ChatGPT.4
关于人工智能中关键信息安全问题的一些讨论
信息技术（IT）平台和编程语言的快速发展改变了人类社会的动态和发展。网络空间及其相关设施不断扩大，导致人们逐渐从现实世界转向虚拟生活（也称为网络空间或数字空间）。自然语言处理（NLP）模型和大型语言模型（LLM）的扩展和发展在推理、感知、注意力和创造力方面表现出与人类相似的特征，帮助人类克服操作障碍。人工智能（AI）的巨大潜力伴随着新的安全漏洞和更复杂的信息安全风险。当社会仍在努力过渡到适应技术变化的新阶段时，人工智能革命仍在继续发展，有必要重新考虑社会转型的轨迹，因为它可能会加剧上述信息安全风险。具体来说，社会应如何发展才能跟上当前人工智能技术浪潮的变革性影响？随着我们在虚拟世界中的存在感不断增加，我们如何管理和利用它们的力量，同时确保信息安全？本文旨在阐明和解决这些问题。
在线错误信息会扭曲证人的记忆。使用MORI-V技术的在线版本对共同接待性讨论进行分析
简介：当人们见证给定事件然后互相交谈时，记忆一致性效应就会发生，一个人的陈述影响了另一个人在该事件方面的记忆帐户。该实验的主要目标是（1）检查MORI-V技术修改版本在诱导记忆符合效应方面的有效性，以及（2）研究参与者讨论观察到的事件的方式如何影响这种效果的大小。通常，经过修改的在线MORI-V技术由以下主要要素组成：（1）原始材料，即短片的两个版本，除了某些批判性细节外，这是相同的；例如，在一个版本中，一个小偷戴上红色帽子，但在另一个版本中，它是黑色的。 （2）协作识别测试，即有关导致相互错误信息的原始材料的讨论； （3）单个识别测试，该测试检查讨论对原始材料的内存帐户的影响。
策略讨论协议的卫生出勤
通常在转诊或评估后进行多机构策略讨论，这表明根据1989年《儿童法》，儿童遭受了严重伤害或可能遭受重大伤害。会议将在大多数情况下举行，因为这是进行讨论的最有效方法。战略讨论的目的（SD）是决定是否有第47条询问的理由并确定孩子的福利，并制定适当的计划，以保护孩子，如果有合理的理由怀疑孩子遭受痛苦或可能遭受重大伤害。重要的是要注意，策略讨论不应仅用于信息共享的目的。专业人士应该互相交谈，并就每个专业人员的意见和观点清楚，以同意对孩子的行动计划。
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
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》。