石溪大学人工智能创新研究所首任所长和西蒙斯无限教授石溪大学正在国际范围内搜寻其新的全校人工智能创新研究所(AI 3)的首任所长。作为研究所的领导者,所长将向教务长汇报工作,并担任首任西蒙斯无限教授,并在适合其工作的学术部门任教。所长应继续积极参与研究,同时将其大部分愿景和精力集中在建设和推进研究所上。这个全校研究所的首任领导者将在一个非常时期加入石溪大学,因为该大学正在巩固其在纽约州立大学系统中的旗舰校园地位,并开始部署其战略计划“我们的时刻”,该计划将发展研究事业列为四个主要目标之一。石溪大学利用通过入学人数增长、国家支持增加和历史性慈善捐赠而产生的前所未有的新资金,正在开展高调的举措。这些举措包括成为纽约州立大学 64 个校区的系统中的旗舰校区、成为纽约总督岛新气候解决方案研究中心的支柱机构,以及启动 AI 3。AI 3 建立在大学作为 Empire AI 核心合作伙伴的角色之上。Empire AI 是纽约州在人工智能和相关计算基础设施方面的 2.5 亿美元投资。这些成功正在产生资源和热情,并为大学在研究、教育和推广方面的合作、规模和更广泛影响创造机会。AI 3 主任将利用这一势头,带领石溪大学在迅速发展的人工智能领域向前发展。为启动该研究所,石溪大学将从其总统创新与卓越(PIE)基金中拨出 1000 万美元,用于组建支持人员、开发基础设施和承保初始编程。大学承诺的 1000 万美元是在主任薪水之外的,后者将单独支付。研究所的重点是创新研究:主任将投入大量时间和精力,让石溪大学的教职员工参与支持、催化和扩展基础和应用领域的创新工作,这些工作将是石溪大学的特色,并将充分利用其独特的优势。随着项目的发展,人工智能教育与公平和人工智能服务是主任、研究所教职员工和员工将追求的其他投资和发展领域。职责和期望
摘要 近几个月来,印尼面临着通货紧缩的重大挑战。虽然通货紧缩可能在短期内使社会受益,但从长远来看,它引发了人们对经济陷入难以克服的通货紧缩漩涡的担忧。本文旨在评估通货紧缩对经济的影响以及应对通货紧缩的努力。通货紧缩意味着总需求下降和经济活动减弱,从而抑制经济增长、减少投资并增加失业率。应对通货紧缩的努力包括降低利率以鼓励借贷和投资、增加基础设施、教育和卫生方面的公共支出、向低收入人群提供社会援助、向受影响部门提供补贴以及营造有利的投资环境。 DPR RI 第十一委员会需要敦促政府和中央银行立即采取行动克服通货紧缩。DPR RI 还应监督政府和中央银行的财政和货币政策。
1 Tu Dresden,德累斯顿,德国2 Uppsala University,Uppsala,瑞典3国立水上资源研究所(DTU Aqua),丹麦技术大学,公共。 Lyngby,丹麦4 Ecoscience系,Aarhus University,Aarhus,丹麦,这些作者为这项工作做出了同样的贡献。1 Tu Dresden,德累斯顿,德国2 Uppsala University,Uppsala,瑞典3国立水上资源研究所(DTU Aqua),丹麦技术大学,公共。Lyngby,丹麦4 Ecoscience系,Aarhus University,Aarhus,丹麦,这些作者为这项工作做出了同样的贡献。
城市之间的减轻碳缓解意味着一些城市从其他城市的减轻碳缓解工作中受益,而不是自己的城市。这个问题掩盖了对城市缓解贡献的认可。在这里,我们从2012年到2017年量化了本地和外包碳缓解水平,并通过使用城市级别的投入输入 - 输出模型来确定“外包缓解受益人”依靠外包努力而不是309个中国城市中的“外包缓解受益人”。发现,在此期间,外包排放量的份额从78.6%增加到81.9%。尤其是240个城市(77.7%)是外包缓解受益人,其中65名是强大的受益人(当地的碳排放量仍在增长),而175个城市是较弱的受益人(与本地缓解努力相比,缓解工作更大的缓解工作更大)。强大的受益人经常以更多的农业和轻型制造业为重点,重点是当地经济增长。相比之下,较弱的受益人主要是在供应链的下游,由服务和高科技制造业与上游重型产业城市建立更牢固的联系。调查结果表明,需要政策来管理对供应链减轻外包的缓解并鼓励转型,从而改善了对城市减轻碳减少措施的公平认可。
致: 克拉斯·克诺特先生 巴勃罗·埃尔南德斯·德科斯先生 主席 金融稳定理事会 巴塞尔银行监管委员会主席 埃里克·泰登先生 让-保罗·塞维斯先生 候任主席 巴塞尔银行监管委员会主席 国际证监会组织 法比奥·帕内塔先生 卡迈恩·迪·诺亚先生 主席 金融和企业事务主任 支付和市场基础设施委员会 经济合作与发展组织 抄送: 约翰·辛德勒先生 尼尔·埃肖先生 秘书长 金融稳定理事会 巴塞尔银行监管委员会秘书长 塔金德·辛格先生 代理秘书长 秘书处负责人 国际证监会组织 支付和市场基础设施委员会 塔拉·赖斯女士欢迎二十国集团继续在人工智能领域发挥领导作用,经济合作与发展组织(“OECD”)、金融稳定理事会(“FSB”)、国际证监会组织(“IOSCO”)、巴塞尔银行监管委员会(“BCBS”)和支付与市场基础设施委员会(“CPMI”)在合作和协调评估人工智能对资本市场的影响方面所展现出的领导力。FSB和IOSCO最近发布了2024年最新工作计划,增加了对人工智能的关注。我们期待支持这些努力,并重视金融稳定参与小组(“FSEG”)在支持监管发展(包括监督)一致性方面可能发挥的作用,因为这项技术具有跨部门的固有性质。人工智能已在金融服务业使用多年,但由于生成人工智能(“GenAI”)和预测人工智能(“PredAI”)的进步,最近人们对人工智能的关注度有所提高。随着当局在 2024 年开始就这一主题开展新的工作,包括审查潜在的金融稳定风险影响,GFMA 希望分享行业对资本市场使用人工智能和监管方法的关键考虑因素的看法。金融服务业是最早和最突出的人工智能行业之一;它“已有数十年的历史,在金融服务领域有着长期的应用。”2 多年来,公司一直使用“传统”形式的人工智能和机器学习,因此根据其现有的监管规则,制定了治理流程来监督、管理和监控其人工智能的应用。
1 Department of Experimental Hematology, Instituto de Investigacio ´ n Sanitaria-Fundacio ´ n Jime ´ nez Diaz (IIS-FJD), Madrid, Spain, 2 Cancer Immunotherapy Unit (UNICA), Department of Immunology, Instituto de Investigacio ´ n Sanitaria Hospital 12 de Octubre (imas12), Madrid, Spain, 3 Department of Pediatric Hematology and Oncology, Advanced Therapies Unit, Fundacio ´ n Investigacio ´ n Biome ´ dica Hospital Infantil Universitario Niño Jesu ´ s, Madrid, Spain, 4 Cellular Biotechnology Unit, Instituto de Salud Carlos III (ISCIII), Madrid, Spain, 5 La Paz Hospital Institute for Health Research (IdiPAZ), Hospital Universitario La Paz. Universidad Auto ´ noma de Madrid (UAM), Madrid, Spain, 6 Immunity, Immunopathology and Emergent Therapies Group. Instituto de Investigaciones Biomedicas Sols- Morreale. CSIC-UAM, Madrid, Spain
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
传统上,能源安全的宗旨是确保获得负担得起,可靠和可持续的能源资源来驱动现代经济。在上个世纪,当碳氢化合物商品成为能源为全球市场供电的主要形式时,实现能源安全主要取决于路线,供应商和燃料的多元化。在越来越迫切需要解决气候危机的全球经济中,这些核心原则发生了根本的转变,因为预计碳氢化合物分子可以让位于用低碳技术生产的电子以减少排放。这种转变的症结是减少对分子流的依赖,而有利于迅速扩大无碳电力的工业能力部署所需的工业能力。这种历史上独特的转变将导致能量系统及其脆弱性的根本变化。政府需要评估并制定政策,以根据这一新的全球能源秩序促进能源安全。重新思考历史能源安全政策应用的动机不仅通过气候挑战的紧迫性(下面解决)加剧,而且还通过中国构成的地缘政治挑战,这已经主导了新的能源技术的制造。
本文解决了现有的AI风险管理框架中的关键差距,强调了对人为因素的忽视以及缺乏社会相关或人类威胁的指标。从NIST AI RFM和Enisa提供的见解中得出,研究强调了了解人类相互作用的局限性以及道德和社会测量的局限性。本文探讨了可信赖性的各个方面,涵盖了立法,AI网络威胁情报和AI对手的特征。它深入研究了技术威胁和漏洞,包括数据获取,中毒和后门,强调了网络安全工程师,AI专家和社会心理学行为 - 行为 - 行为 - 伦理学专业人员之间协作的重要性。此外,研究了与AI融入社会相关的社会心理威胁,解决了诸如偏见,错误信息和隐私侵蚀等问题。手稿提出了一种全面的AI可信度方法,结合了技术和社会缓解措施,标准和正在进行的研究计划。此外,它还引入了创新的防御策略,例如网络社会练习,数字克隆和对话代理,以增强对对手的理解并加强AI安全性。本文以跨学科合作,宣传运动和持续研究的呼吁结束,以创建一个与道德标准和社会期望相符的强大而有弹性的AI生态系统。
人工智能与大规模评估:从 PISA (国际学生评估项目) 看问题 目标 本次会议旨在展示人工智能 (AI) 技术在大规模评估和课堂教学中的应用的领先案例,这些案例可能会对大规模评估产生影响。本次会议旨在向董事会介绍一项重大国际评估如何使用人工智能,以便董事会思考人工智能技术的机遇和风险,这些机遇和风险可能会对 NAEP 和董事会政策产生影响。 概述 经济合作与发展组织 (OECD) 教育和技能司司长 Andreas Schleicher 将介绍将人工智能用于国际学生评估项目 (PISA) 的努力。PISA 是由 OECD 管理的一项国际学生评估,旨在衡量 15 岁学生运用阅读、数学和科学素养知识和技能应对现实生活中挑战的能力。目前,评估每三年进行一次,2025 年之后改为每四年进行一次。 81 个国家和经济体参加了 2022 年阅读评估,美国国家教育统计中心 (NCES) 专员佩吉·卡尔担任 PISA 执行委员会副主席。会议将重点关注使用尖端人工智能技术的评估和课堂工具;PISA 将人工智能工具纳入评估开发过程的方式;以及关于人工智能如何影响董事会对评估结构的看法。会议将讨论如何在管理风险(例如偏见、数据隐私、测试安全)的同时最大限度地发挥人工智能的优势。董事会成员将有机会提出问题并讨论这些技术如何影响董事会的工作。