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变革性人工智能、生存风险和实际利率*
背景。生成式人工智能的近期快速发展凸显了人类可能很快开发出“变革性人工智能”的可能性：人工智能技术将促成堪比农业或工业革命的转变。OpenAI 和 Google DeepMind 等领先的研究实验室直言不讳地宣布，他们的使命是构建能够在所有任务上达到或超过人类水平的“通用人工智能”（OpenAI 2023；DeepMind 2023）。领先的机器学习研究人员认真考虑了 AGI 相对较短的时间表的可能性，他们在 2023 年的一项调查中给出了 10% 的可能性，到 2027 年，人工智能将在所有任务上超越人类，并预测到 2047 年这种能力的中位数（Grace、Stewart 等人。2024 年）。用 Jones (2023) 的话来说，这种变革性人工智能的前景是一把“双刃剑”。一方面，像蛋白质折叠或文本生成中发生的那些持续的人工智能创新可以加速经济增长并改善福祉。就像工业革命使经济增长增加了大约一个数量级一样，一些人预测，变革性人工智能将所有任务自动化将使增长再增加一个数量级，GDP 增长率将上升到每年 30% 或更多 (Davidson 2021 )。事实上，扩展到包括人类水平的人工智能的标准经济增长模型甚至可以预测经济奇点：有限时间内的无限产出 (Aghion、Jones 和 Jones 2018；Trammell 和 Korinek 2020)。2024）。与协调的人工智能促进增长的情景相反，这种情况被称为不协调的人工智能。另一方面，人工智能研究界和广大公众中的许多人担心，如此强大的人工智能技术可能会给人类带来严重风险，甚至是“生存风险”。这种担忧源于一项挑战，即确保比人类更聪明的人工智能技术追求与人类价值观相匹配的目标，而不是追求意想不到的和不受欢迎的目标：“人工智能协调问题”（Ngo 2022；Yudkowsky 2016）。2023 年对机器学习研究人员的调查发现，在那些选择回应的人中，中位数认为人类水平的人工智能导致“人类灭绝或类似永久性和严重的人类物种丧失权力”的可能性为 5%（Grace、Stewart 等人。与此同时，大多数经济学家普遍不太可能同意变革性人工智能会很快得到开发，对一致的人工智能将大幅加速经济增长不太乐观，对不一致的人工智能可能对人类生存构成生存风险不太悲观（Korinek 等人即将出版）。
人工智能：IEEE-USA 董事会通过的教育渠道和劳动力协调以提高国家竞争力（2024 年 11 月）IEEE-USA 支持公私合作努力，以确保美国劳动力能够应对新兴技术对我们经济的挑战和影响。IEEE-USA 认为，政府、私营部门和非政府机构在最大限度地为新兴人工智能经济中的学生和工人提供机会方面发挥着至关重要的作用；并减轻广泛人工智能部署对个人造成的负面影响。我们认为全面的教育渠道——涵盖小学、中学、大专、技术和社区大学教育——是培养人工智能劳动力的基本基石，而人工智能劳动力对于人工智能驱动的经济成功至关重要。我们主张为现有工人提供技能提升机会，以满足人工智能增强型工作场所的新兴需求。我们认为，对生计受到人工智能系统负面影响的工人的支持至关重要。我们主张为失业工人提供安全网计划，帮助他们再培训并重新融入劳动力市场；满足需求的工作岗位；保持经济活力。为此，IEEE-USA 建议美国政府：
人工智能：IEEE-USA 董事会通过的教育渠道和劳动力协调以提高国家竞争力（2024 年 11 月）IEEE-USA 支持公私合作努力，以确保美国劳动力能够应对新兴技术对我们经济的挑战和影响。IEEE-USA 认为，政府、私营部门和非政府机构在最大限度地为新兴人工智能经济中的学生和工人提供机会方面发挥着至关重要的作用；并减轻广泛人工智能部署对个人造成的负面影响。我们认为全面的教育渠道——涵盖小学、中学、大专、技术和社区大学教育——是培养人工智能劳动力的基本基石，而人工智能劳动力对于人工智能驱动的经济成功至关重要。我们主张为现有工人提供技能提升机会，以满足人工智能增强型工作场所的新兴需求。我们认为，对生计受到人工智能系统负面影响的工人的支持至关重要。我们主张为失业工人提供安全网计划，帮助他们再培训并重新融入劳动力市场；满足需求的工作岗位；保持经济活力。为此，IEEE-USA 建议美国政府：
工业环境中的人机共存
随着人工智能和机器人技术的出现，第四次工业革命正在改变包括制造业在内的各个行业。机器人越来越多地取代重复性和危险性的任务，并帮助人类完成更复杂和更具创造性的任务。与此同时，新一代机器人（称为协作机器人）正在出现，它们可以在工业环境中与人类一起工作。在工业环境中，人类与机器人的共存带来了许多挑战，需要适当且有效的解决方案。该领域最重要的挑战之一是建立人与机器人之间的协调与合作。人类和机器人是两个具有不同结构和能力的存在，需要付出努力并相互交叉才能实现更高的生产力和效率。此外，在机器人存在的情况下人类的安全和保护问题也是应特别关注的重要挑战之一。总的来说，人类与机器人在工业环境中的共存需要仔细规划、适当的培训以及使用先进技术来解决问题和提高绩效。
免疫检查点抑制剂在癌症患者中的安全性和功效
靶向CTLA-4和PD-1/PD-L1途径的免疫检查点抑制剂（ICI）的出现已经彻底改变了癌症治疗，并在各种癌症谱中的结局得到了显着改善[1,2]。尽管ICI疗法具有重大的临床益处，但这些治疗方法也可能导致各种与免疫相关的不良事件（IRAE），可能会对患者预后产生负面影响。尽管尚未完全了解IRAE的确切机制，但它们表现出许多类似于自身免疫性疾病的临床特征。iraes被认为是由于活化的T细胞，肿瘤和宿主组织之间的交叉反应性以及肠道微生物组在免疫激活中的作用而引起的[3]。因此，由于担心自身免疫性疾病和免疫毒性的风险，因此已将自身免疫性疾病（AID）的患者排除在临床试验之外。尽管有援助患者患有ICI的不良事件的风险增加，但没有明确的依据，而是将广泛且非特异性排除的依据集成到涉及ICI的临床试验中。因此，在该患者人群中没有针对这些药物使用这些药物的标准准则。该问题的重要性不能被低估，因为多达25％的被诊断出患有癌症的患者患有自身免疫性疾病，并且肿瘤学家经常遇到该患者人群[4]。
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。
2024 年 11 月 18 日 版权与人工智能：有效实施现有规则
《人工智能法案》的一个关键特征是其对通用人工智能模型提供商的透明度义务。有关训练数据的透明度义务应有助于版权持有人确定其内容是否已用于人工智能模型的训练，以便他们能够行使和执行其权利。《人工智能法案》要求通用人工智能模型的提供商公开提供用于模型训练的内容的“足够详细”摘要。8 人工智能办公室将创建一个模板来协助提供商实施此要求。
Southwark 成人学习服务供应链费用和收费政策 2024 -2025 Southwark 成人学习服务旨在帮助当地人获得
南华克成人学习服务供应链费用和收费政策 2024-2025 南华克成人学习服务旨在帮助当地人获得技能和发展，实现经济、社会和个人繁荣。该服务由大伦敦政府和教育和技能资助机构资助。作为南华克区议会支持当地供应商（包括志愿部门组织）的承诺的一部分，该服务与议会和 GLA/ESFA 批准的分包交付合作伙伴合作，以便在整个行政区的场地为南华克居民提供更广泛的课程，覆盖更广泛的地理区域。这使得居民无论住在哪里都能更方便地学习。对当地供应商（包括社区和志愿部门组织）的支持有助于他们建立提供高质量学习的能力。成人学习服务保留总分配资金的 15% 用于管理成本。这包括与采购和承包的正当程序相关的成本。该服务还从保留的 15% 中提供一系列行政和质量保证支持措施。这些包括：
高血压、血脂异常和 C 反应蛋白升高与心血管疾病和死亡率之间的关联：对美国老年人代表性队列的横断面和纵向分析
摘要 目的 高血压和血脂异常是心血管疾病 (CVD) 的已知危险因素，但它们本身往往不足以预测 CVD。炎症也会导致 CVD，但关于炎症、高血压和血脂异常与 CVD 风险同时发生的研究有限。了解炎症状态以及其他危险因素对于临床医生正确评估患者的 CVD 风险至关重要。方法 使用来自健康与退休研究的前瞻性数据，该研究是美国 50 岁以上成年人的代表性队列 (n=7895)。参与者平均年龄为 68.8 岁，54.9% 为女性。80.7% 为非西班牙裔白人，10.1% 为非西班牙裔黑人，9.2% 为西班牙裔。高血压、血脂异常和 C 反应蛋白 (CRP) 升高用于创建 CVD 风险评分：低（0-1 个因素）、中（2 个因素）或高（所有 3 个因素）。这些变量的测量和定义指南在方法部分有详细说明。加权逻辑回归模型估计了 (1) 中高危组与低危组的 CVD 患病率和发病率以及 (2) 调整协变量后的 4 年死亡率的 OR。结果横断面分析显示，高危参与者 (n=1706) 的 CVD 患病率明显高于低危参与者 (n=3107)（调整后的 OR 1.54，95% CI：（1.29 至 1.84））。中危（n=3082）参与者的 CVD 患病率更高，但这并不达到显著性。前瞻性研究显示，与低风险人群相比，中风险和高风险人群的 4 年 CVD 发病率显著升高（中风险校正 OR 1.57，95% CI（1.18 至 2.09）；高风险校正 OR 1.67，95% CI（1.19 至 2.36））。与低风险人群相比，高风险人群（OR 2.12，95% CI（1.60 至 2.8））的 4 年死亡率更高，而中风险人群的 4 年死亡率不显著升高。结论高血压、血脂异常和 CRP 升高同时发生与 CVD 患病率增加、CVD 发病率增加和
AI引导的癌症治疗，用于共存偏头痛患者
1盟军和公共卫生系，卫生学院，体育与生物科学学院，东伦敦大学，伦敦E16 2rd，英国； d.olawade@uel.ac.uk 2研究与创新部，Medway NHS基金会信托基金会，吉林汉姆ME7 ME7 5NY，英国肯特； j.teke@nhs.net（J.T。 ）; kusal.weerasinghe@nhs.net（k.w.） 3 <约克圣约翰大学，伦敦E14 2BA，英国4号医学，卫生和社会护理学院，坎特伯雷基督教堂大学，坎特伯雷CT1 1Qu，肯特，英国肯特郡5 Elaine Marieb护理学院，马萨诸塞大学，马萨诸塞州阿姆斯特大学，马萨诸塞州阿姆斯特大学，美国马萨诸塞州01003，美国； kadeleye@umass.edu 6组织工程和再生医学系，生命科学工程学院FH Technikum，奥地利维也纳1200； eghosaseregabriel@gmail.com 7工程与科学学院，格林威治大学伦敦大学，查塔姆海事ME4 4TB，英国肯特； s.v.ovsepian@greenwich.ac.uk 8第比利斯州立大学医学院，第比利斯大学0177，乔治亚州9号，乔治亚州9号生命科学与医学学院，癌症与药学科学学院，伦敦国王伦敦国王学院，伦敦国王，斯特兰德，斯特兰德，伦敦WC2R 2LS，英国10 Kent Medway医学院 of Medical Oncology, Medway NHS Foundation Trust, Gillingham ME7 5NY, Kent, UK 12 AELIA Organization, 9th Km Thessaloniki–Thermi, 57001 Thessaloniki, Greece * Correspondence: stergiosboussios@gmail.com or stergios.boussios@nhs.net or stergios.boussios@kcl.ac.uk or stergios.boussios@kmms.ac.uk或s.boussios@kent.ac.uk1盟军和公共卫生系，卫生学院，体育与生物科学学院，东伦敦大学，伦敦E16 2rd，英国； d.olawade@uel.ac.uk 2研究与创新部，Medway NHS基金会信托基金会，吉林汉姆ME7 ME7 5NY，英国肯特； j.teke@nhs.net（J.T。）; kusal.weerasinghe@nhs.net（k.w.）3 <约克圣约翰大学，伦敦E14 2BA，英国4号医学，卫生和社会护理学院，坎特伯雷基督教堂大学，坎特伯雷CT1 1Qu，肯特，英国肯特郡5 Elaine Marieb护理学院，马萨诸塞大学，马萨诸塞州阿姆斯特大学，马萨诸塞州阿姆斯特大学，美国马萨诸塞州01003，美国； kadeleye@umass.edu 6组织工程和再生医学系，生命科学工程学院FH Technikum，奥地利维也纳1200； eghosaseregabriel@gmail.com 7工程与科学学院，格林威治大学伦敦大学，查塔姆海事ME4 4TB，英国肯特； s.v.ovsepian@greenwich.ac.uk 8第比利斯州立大学医学院，第比利斯大学0177，乔治亚州9号，乔治亚州9号生命科学与医学学院，癌症与药学科学学院，伦敦国王伦敦国王学院，伦敦国王，斯特兰德，斯特兰德，伦敦WC2R 2LS，英国10 Kent Medway医学院 of Medical Oncology, Medway NHS Foundation Trust, Gillingham ME7 5NY, Kent, UK 12 AELIA Organization, 9th Km Thessaloniki–Thermi, 57001 Thessaloniki, Greece * Correspondence: stergiosboussios@gmail.com or stergios.boussios@nhs.net or stergios.boussios@kcl.ac.uk or stergios.boussios@kmms.ac.uk或s.boussios@kent.ac.uk<约克圣约翰大学，伦敦E14 2BA，英国4号医学，卫生和社会护理学院，坎特伯雷基督教堂大学，坎特伯雷CT1 1Qu，肯特，英国肯特郡5 Elaine Marieb护理学院，马萨诸塞大学，马萨诸塞州阿姆斯特大学，马萨诸塞州阿姆斯特大学，美国马萨诸塞州01003，美国； kadeleye@umass.edu 6组织工程和再生医学系，生命科学工程学院FH Technikum，奥地利维也纳1200； eghosaseregabriel@gmail.com 7工程与科学学院，格林威治大学伦敦大学，查塔姆海事ME4 4TB，英国肯特； s.v.ovsepian@greenwich.ac.uk 8第比利斯州立大学医学院，第比利斯大学0177，乔治亚州9号，乔治亚州9号生命科学与医学学院，癌症与药学科学学院，伦敦国王伦敦国王学院，伦敦国王，斯特兰德，斯特兰德，伦敦WC2R 2LS，英国10 Kent Medway医学院 of Medical Oncology, Medway NHS Foundation Trust, Gillingham ME7 5NY, Kent, UK 12 AELIA Organization, 9th Km Thessaloniki–Thermi, 57001 Thessaloniki, Greece * Correspondence: stergiosboussios@gmail.com or stergios.boussios@nhs.net or stergios.boussios@kcl.ac.uk or stergios.boussios@kmms.ac.uk或s.boussios@kent.ac.uk<约克圣约翰大学，伦敦E14 2BA，英国4号医学，卫生和社会护理学院，坎特伯雷基督教堂大学，坎特伯雷CT1 1Qu，肯特，英国肯特郡5 Elaine Marieb护理学院，马萨诸塞大学，马萨诸塞州阿姆斯特大学，马萨诸塞州阿姆斯特大学，美国马萨诸塞州01003，美国； kadeleye@umass.edu 6组织工程和再生医学系，生命科学工程学院FH Technikum，奥地利维也纳1200； eghosaseregabriel@gmail.com 7工程与科学学院，格林威治大学伦敦大学，查塔姆海事ME4 4TB，英国肯特； s.v.ovsepian@greenwich.ac.uk 8第比利斯州立大学医学院，第比利斯大学0177，乔治亚州9号，乔治亚州9号生命科学与医学学院，癌症与药学科学学院，伦敦国王伦敦国王学院，伦敦国王，斯特兰德，斯特兰德，伦敦WC2R 2LS，英国10 Kent Medway医学院 of Medical Oncology, Medway NHS Foundation Trust, Gillingham ME7 5NY, Kent, UK 12 AELIA Organization, 9th Km Thessaloniki–Thermi, 57001 Thessaloniki, Greece * Correspondence: stergiosboussios@gmail.com or stergios.boussios@nhs.net or stergios.boussios@kcl.ac.uk or stergios.boussios@kmms.ac.uk或s.boussios@kent.ac.uk