• Devas Multimedia Private Ltd 诉 Antrix Corporation Ltd(国际商会案件编号 18051/CYK)。该争议因 Antrix(印度国际空间研究组织的商业部门)撤销一项租赁两颗卫星空间段容量的协议而起,该协议旨在建立结合一颗卫星和一系列地面站的混合卫星-地面通信系统。Devas Multimedia 是一家在德国和毛里求斯有利益的公司,它与 Antrix 达成协议,根据该协议,Antrix 将建造、发射和运营两颗卫星,并将卫星上的 S 波段容量租赁给 Devas,用于通过印度提供宽带无线接入和音频视频服务。印度内阁安全委员会终止了该协议,理由是印度政府将宝贵的 S 波段频谱给了 Devas 而不是印度军方。2015 年,国际商会仲裁院裁定 Antrix 错误地拒绝了该协议,并判决 Devas 赔偿 5.62 亿美元及利息。该争端还引发了针对印度的相关投资条约索赔,以及一系列正在进行的执法行动。2022 年,印度最高法院裁定 Devas-Antrix 卫星合同受到欺诈的污染,此后,包括在最近的 2023 年 3 月的一项裁决中,德里高等法院撤销了 ICC 裁决(请参阅法律更新,德里高等法院维持以欺诈和与印度公共政策相冲突为由撤销 ICC 裁决)。这些裁决对 ICC 奖励的各种正在进行的执法行动的影响仍有待观察。
前沿技术主要由少数国家提供,特别是美国、中国和西欧国家(表 II-1)。工业 4.0 技术的最大提供商来自美国,美国拥有主要的计算平台,可提供广泛的一站式即用即付服务。12 中国公司在 5G、无人机技术和太阳能光伏领域尤为活跃。另一方面,机器人和绿色前沿技术供应商在西欧和东亚的发达经济体中分布得更为均匀,这些国家的公司受益于有利的监管和对可再生能源日益增长的需求。只有两家顶级前沿技术提供商来自发展中经济体,而且都属于可再生能源领域。这些国家的公司如果想更有效地在技术前沿附近运营,迫切需要更多的政府支持。
尽管早期的吸引力来自于消费者版本,这可能会改变时代,但生成式人工智能也有可能为企业工作流程增加情境感知和类似人类的决策能力,并可能从根本上改变我们的经营方式。我们可能才刚刚开始看到诸如谷歌的 Contact Center AI (CCAI) 等解决方案的影响,该解决方案旨在帮助实现自然语言客户服务互动,2 以及 NVIDIA 的 BioNeMo 等行业特定解决方案,它可以加速药物研发。3 因此,生成式人工智能吸引了传统(例如风险投资 (VC)、并购 (M&A))和新兴(例如生态系统合作伙伴关系)来源的兴趣。仅在 2022 年,风险投资公司就投资了超过 20 亿美元,4 技术领导者也进行了重大投资,例如微软在 OpenAI 5 中投资了 100 亿美元,谷歌在 Anthropic 中投资了 3 亿美元。6
记录了一些近期(2020-2023 年)保护有机和无机考古文物免受微生物腐蚀的方法的进展和技术信息。研究了用于保护植物来源的有机文物(纤维(手稿、纺织品)和木材)、动物来源的有机文物(绘画、羊皮纸和木乃伊)和无机石制品的比较新的保护方法的概述。这项工作不仅有助于开发安全的革命性方法,以更有效地保护具有历史和文化价值的物品,而且还可以作为检测古董中微生物鉴定和事件类型的重要诊断特征。生物技术(环保型绿色杀生物剂)是最常用的近期、有效和安全的策略,可以作为阻止微生物腐蚀和防止生物制剂与文物之间任何潜在相互作用的替代方案。此外,还提出了将天然杀生物剂与机械清洁或化学处理相结合的协同作用。建议的探索技术应考虑用于未来的应用。
在本报告涵盖的三个技术领域中,区块链是最成熟的,但目前尚未应用于教学和学习领域。区块链看起来很有前途,可以作为一种可靠、用户友好的认证系统,可以取代高昂的学位,并帮助解除经常伴随学位而来的机构垄断。来自传统学术机构以外的教育和培训计划的认证结业证书——例如在职培训和大规模开放在线课程 (MOOC)——是让我们更接近终身学习的重要一环。如果每个人无论工作与否,都能提升技能并重新学习,并拥有区块链认证的资格,那么换工作将更快、更顺畅,焦虑感也会大大减少。
最近的快速发展凸显了人工智能的诸多机遇,同时也强调了必须解决的社会和经济正义的基本伦理问题。特别是,在确保人工智能不会加剧社会偏见、不平等和分歧方面存在重大挑战,这些偏见、不平等和分歧会导致对某些群体的歧视或排斥,特别是性别、种族、民族和宗教认同方面的少数群体。这种偏见可以通过简单的统计错误或通过对种族、性别或其他意识形态概念和社会刻板印象的有意识和无意识的假设反映或放大在人工智能中。然而,目前解决人工智能偏见风险的努力仍然主要集中在计算因素上,例如数据集的统计代表性。
自然经济全球伙伴关系 (E4N) 是一项为期六年的工作计划(2016-2022 年)。该计划推动企业、民间社会和政府进行系统性变革,以维护、保护、投资和恢复自然。该计划合作伙伴的工作表明,这些部门仍然需要更多知识、工具和方法将自然融入经济;决策者需要更多证据和良好实践的例子来指导他们;将社会不同部分聚集在一起分享学习和协同工作可以带来巨大的好处;当社会各部分以不同的方式开展工作时,整个社会都应该考虑长期变革。在实现系统性变革并实现人、自然和经济共同繁荣之前,仍有许多边界需要跨越。
摘要 我们利用专利数据,通过自动化专利态势分析研究了美国、欧洲、中国和日本对前沿技术的贡献。我们发现,2010 年代后期,中国对前沿技术的贡献在数量上与美国相似,同时分别超过了欧洲和日本的贡献。尽管中国仍然表现出追赶型经济的烙印,但这些烙印是负面的。中国专利局公布的前沿技术专利质量已与欧洲和日本专利局公布的专利质量相当。与此同时,中国专利局的前沿技术专利申请似乎越来越多地得到国内专利权人的支持,这表明国内能力正在增强。 关键词:前沿技术、中国、专利态势分析、机器学习、专利 JEL 代码:O30;O31;O32;O43 本文是中心增长计划的一部分。经济绩效中心由经济和社会研究委员会资助。我们感谢 Juliette Coly 在项目第一阶段提供的帮助。我们感谢 Philippe Aghion、Bronwyn Hall、Adam Jaffe 和 Gaetan de Rassenfosse 提供的有益评论。我们感谢 Google Cloud Platform(GCP 研究学分计划补助金)的支持。Antonin Bergeaud,巴黎高等商学院、CEPR 和伦敦政治经济学院经济绩效中心。Cyril Verluise,法国学院和 PSE。由伦敦政治经济学院经济绩效中心出版 Houghton Street London WC2A 2AE 保留所有权利。未经出版商事先书面许可,不得以任何形式或任何手段复制、存储于检索系统或传播本出版物的任何部分,也不得向公众发布或以出版形式以外的任何形式传播。如需复制任何文章或工作文件的任何部分,请发送至上述地址的编辑。 A. Bergeaud 和 C. Verluise,提交于 2022 年。
人工智能:回顾和在制药领域的广泛应用 More Swati K. 助理教授,NGSPM 药学院,印度纳西克 电子邮件 ID:moreswati2711[at]gmail.com 摘要:在生命科学领域,下一个前沿是制药领域的人工智能。人工智能具有解决问题的能力,属于计算机和工程科学的分支。基本上,人工智能是机器学习程序,如今制药行业非常需要它。在制药研究和开发中,药物发现部门应该需要它来预测新药分子的开发,在药物和其他生物分子模型的评估研究中也更需要它。此外,人工智能的使用还可以改善药物发现过程、临床试验过程和进一步的研究。关键词:人工智能 (AI) 需求、机器学习程序、流程简化 1.简介 变化是每个人生活中的重要事项,例如,变化在各个流程和各个部门都很重要,因此在制药科学和医学领域,药物发现方面、化学产品的配制以及新化学实体的制造过程也非常需要变化。人工智能是创新过程之一,它可以改变药品的各个方面,从而造福于制药科学。在药品的机械和化学创新中,需要开发新颖和创新的原理和解释技术。使用自动化算法程序进行各种试验也是非常有益的,这是制药科学中人工智能 (AI) 最重要的部分。