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协调人工智能治理法规和神经信息学：隐私和数据共享的观点
在快速发展的神经信息学领域，人工智能 (AI) 与神经科学的交叉既带来了前所未有的机遇，也带来了巨大的道德挑战（Ienca 和 Ignatiadis，2020 年；Dubois 等人，2023 年；Parellada 等人，2023 年；Scheinost 等人，2023 年）。随着人工智能技术越来越多地支撑神经科学研究，建立强有力的治理框架至关重要，该框架不仅要与这项研究的雄心勃勃的范围相匹配，而且还要遵守严格的隐私和数据共享要求（Eke 等人，2022 年；Jwa 和 Martinez-Martin，2024 年；Yuste，2023 年；英国政府，2018 年）。本文探讨了协调人工智能治理法规与神经信息学实践的迫切需要，特别关注数据共享和隐私领域。这篇评论文章基于对 4,000 多篇研究文章和 AI 监管文件的全面分析，并引用了 100 多篇关键文章和文件。它对当前的 AI 治理框架以及 AI 与神经信息学交叉领域存在的挑战进行了批判性分析。1
马来西亚人工智能治理的未来
技术旨在提供能够释放人类和社会潜力的服务。然而，就像汽车夺走了人们的生命一样，当前的数字时代加剧了社会分裂，引发了社会弊病并造成了巨大的经济损失。世界正在追赶新兴技术，尤其是人工智能 (AI)，其发展速度比预期的要快 7 。从个人消费到塑造商业实践，人工智能正在社会中根深蒂固。与任何工具一样，它有积极和消极的后果，具体取决于如何使用它。就人工智能而言，其使用的风险是独一无二的，因为它们可能很复杂，尤其是当人工智能系统可以以无法解释和不可预测的方式进行训练和分层时。因此，需要加强治理，使其具有前瞻性，并纳入能够跟上令人眼花缭乱的变化的研究与开发 (R&D)。
评估碳去除：将技术潜力与环境，社会，治理标准和固存永久性
1 Angie Research，1 Pl。Samule The Champlain，Pais Porce，双鱼座，92930 PARAS，法国2部门或电动机，系统和金属工程，Turop Swindth 131，Switching Park。 34，53850 Lappeenran Ranta，芬兰4电气和计算机建筑，K.U.Seecte，Castle Park Arenberg，Tor Park 8310，Tor Park 8310，3600，3600，3600，比利时6大学，比利时6大学6 University 6 University 6 University 6 University 6 University 6 University 6 University，Belgium 6 University 6 University。已经是“蒙特雷”（UQAM），De´ party the Strat'，您，Noccessabilite的社交环境，E´Coles Sciences（ESG），Opian Economic Labory Labory Labory，University'Place palary，Place，Place，Place D Marre´t Marre´t Marre´the后者The后者，75016 Paris，French 8 castainalibal and Infrastraster and Canver Team，33美国9部门或核科学，以及工程学，弥撒和工程，马萨诸塞州或技术（麻省理工学院），美国马萨诸塞州剑桥市10隆德大学可持续性研究中心（卢斯科斯），瑞典隆德大学11 Hyrogen Laboratory 11 Hyrogen实验室或AV。Moniiz地区〜A，207，里约热内卢21941-594，巴西12 Engie Impact，Simon Bolivaan 34 1000出发，大学或Tex。停止C2200，TX 78712-1591，美国，美国14 KU LEUVEN，ECOM，BEL GEL，BELG，BEL GELIM，BEL GELIM，BELIM，或经济，或经济学，或经济学，或经济学，或经济学，或经济，纽约市，或经济比利时比利时鲁道鲁文卢文，比利时卢文 *corpoundce：markety@yhoo.nh https://doi.org/10,1016/j.isci.sci。 2024.1111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111111ME
对人工智能治理一年的反思
集中治理模式涉及一个明确的 AI 卓越中心，为整个组织制定标准；维护 AI 使用的通用指导、政策和程序；并根据组织的 AI 战略和 AI 治理目标确定哪些用例的优先级。明确的责任和监督有助于确保战略方向的一致性、推动一致的产出并避免跨业务部门的重复工作。也许最重要的是，拥有与法律和监管专家紧密联系的中央权威有助于降低监管不合规的风险。大型企业，尤其是大型科技和金融等行业的企业，更倾向于采用集中治理模式。根据最近的一项研究，77% 的企业领导者认为集中式 AI 治理可以帮助他们的组织保持竞争优势。xiii
遵守《人工智能法案》的高质量标准和良好治理工具
风险管理 – 预设阈值，帮助主动检测和减轻 AI 模型风险。监控公平性、偏差、偏见、评估指标表现、有害语言实例以及个人身份信息 (PII)。通过基于用户的仪表板和报告深入了解组织风险。
让它沉入：需要新的治理和金融结构来扩大二氧化碳去除
鉴于全球排放，社会和政治体系的惯性以及先前投资决策造成的锁定影响的持续增长，世界很可能会超过1.5°C的可用碳预算。在这十年内，很可能至少暂时超过1.5°C的阈值。几乎没有IPCC方案符合1.5°C，而没有或低的冲动仅依赖于对未来发展的现实假设（Warszawski等，2021）。这种见解具有两个基本含义。首先，国际社会需要做准备，以通过净负数排放措施故意管理高温。其次，世界面临着气候影响的严重损害。为了减轻由此产生的风险，国际社会需要迅速逐步淘汰化石燃料和较低的温室气体排放。此外，各国应加强适应努力，以减轻至少一些预计的损害赔偿。
年度环境及社会治理报告
1. 课程开发：将可持续发展目标融入学术课程，教育当地社区和组织，向学生介绍可持续发展挑战和解决方案。 2. 研究计划：投资研究主题和全球层面，将大学定位为解决可持续发展问题的项目，鼓励学生参与解决本地和全球问题的项目。 3. 校园运营：在校园内实施可持续实践，如能源效率、废物减少和可持续交通，以帮助报告大学在减少对当地和更广泛环境的影响方面取得的进展。 4. 社区参与：与可持续发展挑战的专门课程或模块。 5. 政策倡导：采用和制定与地方、国家、全球层面的可持续发展目标相一致的政策，将大学定位为解决可持续发展问题的项目，鼓励学生参与解决本地和全球问题的项目。 6. 宣传运动：举办活动、研讨会和可持续发展问题。 7. 监测和报告：定期评估和报告大学在实现可持续发展目标方面的进展情况。 7. 监测和报告：定期评估和报告大学在减少对当地和更广泛环境的影响方面取得的进展。