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神经技术在刑法中的应用机遇与风险
ACC 前扣带皮层 aDBS 自适应深部脑刺激 ALS 肌萎缩侧索硬化症 BCI 脑机接口 CT 计算机断层扫描 DBS 深部脑刺激 DTI 扩散张量成像 EcoG 皮层脑电图 ECT 电休克疗法 EEG 脑电图 ECtHR 欧洲人权法院 ECHR 欧洲人权公约 fMRI 功能性磁共振成像 fNIRS 功能性近红外光谱 fTDC 功能性经颅多普勒 fUSI 聚焦超声成像 GVM 行为和自由限制措施 ISD 惯犯机构 MEG 脑磁图 MRI 磁共振成像 MRS 磁共振波谱 MS 多发性硬化症 PET 正电子发射断层扫描 sEEG 立体定向脑电图 SPECT 单正电子发射计算机断层扫描 Sr 荷兰刑法典 Sv 荷兰刑事诉讼法典 TBS 置于机构支配下 tDCS 经颅直流电刺激TMS经颅磁刺激TRL技术成熟度TFUS经颅聚焦超声刺激WODC科学研究与文献中心
人工智能与科学 5‘人工智能是一种炒作......
2018 年安永和微软的一份调查显示，荷兰政府在其人工智能愿景中引用了这两家公司的数据，86% 的荷兰公司表示人工智能对其行业产生了重大影响。科学得分略低：我们对近 1,500 名科学家的调查显示，三分之二的人（强烈）同意人工智能将从根本上改变科学的说法。医学、哲学和计算机科学领域的受访者最直言不讳，平均占 75%。数学家（48%）、律师（57%）和技术科学家（61%）则稍微保守一些。更有82%的研究人员认为人工智能在他们自己的领域内有着良好的发展机遇。在所考察的学科中（见第 7 页的方框），历史学家和数学家（令人惊讶的是）认为这种可能性最小：在 1 到 5 的范围内，他们的得分分别为 3.4 和 3.7。计算机科学（4.6）、医学和天文学（均为 4.4）学科得分最高。所有接受调查的学科的受访者都对人工智能对跨学科合作的贡献持积极态度。 “我确实看到了人工智能在人文学科领域的机遇，”一位历史学家回答了一个悬而未决的问题。 “尤其是在考古学和语言学等应用更广泛的领域。然而，我对人工智能在我所在领域的价值、机遇、可用性和道德性存在严重怀疑。对人工智能提出的问题，完全取决于提出这些问题的人。’研究人员补充说，为了提高这些问题的质量，如果荷兰的研究资助和推广体系能够更加重视创造力和跳出固有思维模式，这将会有所帮助。
人工智能监控医院 2022
2021 年，人工智能 (AI) 在社会和医疗保健领域应用的可能性变得清晰起来，并再次得到探索。 11月，政府政策科学委员会（WRR）发布了《人工智能任务》报告。新的系统技术。在这份报告中，WRR指出：“人工智能不仅仅是一项技术，而是一项将从根本上改变社会的系统技术”1。在本出版物中，WRR 强调，未能充分利用人工智能的潜力可能会导致错失机遇以及技术不符合社会利益。卫生、福利和体育部委托进行的社会成本效益分析（SCBA）证实了人工智能对医疗保健行业的前景。对三种 AI 应用进行了 CBA，在所有情况下都发现了正的效益成本比。人工智能的潜力主要在于改善患者的生活质量、降低医疗成本和提高效率。报告指出，人工智能应用的潜力目前尚未得到充分利用，部分原因是资金问题，管理人员、医疗专业人员和患者的知识和专业知识问题，以及新技术与现有ICT系统的集成问题2。为了了解医院人工智能领域的状况，M&I/Partners 对荷兰医院的首席信息官 (CIO) 和首席医疗信息官 (CMIO) 进行了年度调查。今年，来自 28 家医院的 32 位 CIO 和 CMIO 参与了这项促成了 2022 年 AI 监测的研究。
生成式人工智能
摘要 为什么要对生成式人工智能进行拉特瑙扫描 (Rathenau Scan)？生成式人工智能 (GAI) 是指可以根据用户请求自动创建内容的人工智能系统。比如，你可以让系统做一个摘要，或者按照画家梵高的风格创建一张照片。自 2022 年 11 月 ChatGPT 推出以来，全球数百万用户一直在尝试这项技术。这项技术已经对社会产生了影响，人们对它将给社会带来什么寄予厚望。此扫描概述了与 GAI 相关的机遇、风险和行动方案。生成式人工智能是新鲜事物吗？生成式人工智能建立在现有人工智能技术的基础上，形成学习型人工智能系统的一个子类。同时，生成式人工智能系统具有许多与众不同的特性： • 首先，生成式人工智能系统在语言处理方面明显优于其他人工智能系统； • 其次，该系统可以很好地与不同的“模态”配合使用，例如图像、声音、视频、语音，甚至蛋白质结构和化学化合物等； • 第三，生成式人工智能系统接受通用训练，为各类具体应用提供基础。由于这些原因，GAI 系统可以执行许多不同的任务，这与许多其他属于“狭义 AI”的 AI 系统不同，后者仅针对一项特定任务进行训练。您可以使用生成式人工智能做什么？在这次扫描中，我们区分了 GAI 系统可以发挥的四种作用。 GAI系统可以用作：1.学习工具：例如查找信息或作为做作业时的信息来源； 2. 生产工具：系统代表用户生产某些东西。许多职场人士已经在尝试这种做法。 3. 复杂问题解决者：例如在科学领域，GAI 系统有助于折叠蛋白质结构，包括着眼于开发新药； 4. 创造体验：一些用户发现与 GAI 系统交互很有趣或很有趣。例如，GAI 系统就可以充当伴侣。例如，有人创建了一个模仿他已故亲人的聊天机器人。尽管具有这些功能，但该技术仍存在一些局限性。生成式人工智能系统计算出最可能的答案。这可能会导致错误的答案或歧视性的内容。底层算法也是如此