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远见非洲 | 布鲁金斯学会
自我们在 2022 年 1 月推出上一期《非洲展望》以来，我们的世界发生了巨大变化。俄罗斯入侵乌克兰——这一意外事件扰乱了全球经济，导致食品、燃料和化肥价格飞涨。对俄罗斯的制裁导致贸易和物流瓶颈，这给本已紧张的供应链增加了更多压力。美联储和其他主要央行为抑制通胀而做出的不懈努力开启了高利率的新时代，并加剧了一些国家偿还国际金融债务的能力。与此同时，非洲和其他地区从 COVID-19 疫情中复苏不平衡继续成为头条新闻。非洲大陆部分地区的脆弱性和恶劣的天气条件共同抑制了该地区 2022 年的经济增长。
Deepfakes 与国际冲突 - 布鲁金斯学会
泽连斯基办公室立即否认了其真实性，并指出这正是他们在战前警告过的那种“深度伪造”。尽管如此，作为武装冲突中首次高调使用深度伪造的事件，该事件标志着信息行动的转折点。欺骗和媒体操纵一直是战时通信的一部分，但此前几乎没有任何冲突参与者能够生成对手政治官员和军事领导人的逼真音频、视频和文本。随着人工智能 (AI) 变得越来越复杂，计算成本不断下降，深度伪造对在线信息环境构成的挑战只会越来越大。政策制定者和政府官员需要开发强大的系统来实时监控和验证公共和私人信息，同时还要评估何时（如果有的话）自己利用这项技术。
布鲁金斯市政策和程序手册
本手册既不暗示也不建立市政府与员工之间的合同。本《员工手册》的内容总结了当前的市政府政策和计划。市政府保留更改、修改、暂停、解释或取消市政府已发布或未发布的人事政策或做法的全部或部分的权利，无需事先通知，也无需向任何员工说明原因或理由。承认这些权利和特权是就业和继续就业的条款和条件。因此，本手册的内容不构成就业合同的条款。本市的就业是“随意”的；这意味着任何一方（雇主或雇员）都可以以任何法律未明确禁止的理由终止雇佣条款。
关键技术标准指标 - 布鲁金斯学会
关键技术的重要性促使政府、行业和民间组织越来越关注关键技术标准 (CTS) 的开发和使用。标准塑造全球市场，并影响哪些技术成为市场领导者。标准还塑造技术所体现的价值观。例如，关于什么是值得信赖和可靠的人工智能的标准将指导全球人工智能的发展。该项目开发了一个关键技术标准指标 (CTSM)，用于评估亚太地区各国参与开发和使用 CTS 的能力，并允许对 CTS 能力进行跨国比较。CTSM 基于从发送给部分国家的政府官员、行业和民间社会的问卷调查中收集的数据，以及我们自己的研究和分析。CTSM 中的国家包括澳大利亚、柬埔寨、印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、新加坡和越南。这些国家代表着不同的发展水平，在经济中对关键技术的使用也各不相同。事实上，越南、印度尼西亚和新加坡等国家已经建立或正在成为成熟的技术中心。澳大利亚在量子计算和人工智能等领域拥有强大的研发基础和专业知识，而柬埔寨等国家在使用数字技术方面仍处于起步阶段。这些国家的政府、工业界和民间社会如何与制定 CTS 的标准机构互动以及如何使用 CTS，将对关键技术的采用产生影响，对经济增长、国际贸易参与和国家安全产生重要影响。
坚果之王：人类太空定居为何首先引起争议？
摘要 近年来，太空计划复苏，主要得益于私营企业日益增长的兴趣，但同时也出现了多个层面对人类太空活动的强烈抵制。这在一定程度上是更广泛的反启蒙时代精神的体现，在西方其他公共生活领域中也可以发现，部分是对私营部门广泛参与的反应。虽然太空怀疑论仍未主导太空问题的讨论，但它却是一个令人惊讶的广泛而分散的现象，汇集了从亲启蒙自由主义者到狂热的“深层生态”活动家、哲学悲观主义者到各种反全球化主义者等各种思想流派。然而，到目前为止，几乎没有人积极反对这种文化趋势。虽然太空工程师和企业家“照常”开展业务，但这种文化氛围中隐藏着大量风险，尤其是如果人们采用多次重复（但很少得到充分理解）的格言“政治是文化的下游”。本文将回顾这一“大帐篷”文化运动中的主流思想，向太空怀疑论者提供合理的反驳意见，并概述为平衡天平需要开展的重要文化和公众宣传工作。
分析大学排名与国家经济表现之间的相关性
摘要 ：本研究的主要目的是考察如果将大学排名作为高等教育质量的代表，大学排名与国家经济表现之间的相关性。研究结果表明，截至 2019 年，GDP（或国家经济规模）与排名前 500 的大学数量之间存在相关性，但就业率与排名前 500 的大学数量之间没有相关性。因此，结果表明，影响大学排名（或高等教育质量）的是国家的 GDP 值，而不是就业率。由于人们认为，教育水平较高或较好（无论是数量还是质量）的国家也将拥有更强劲的经济增长，因此本研究的结果可以帮助政策制定者做出有关高等教育和经济的决策。
赢得网络 - 布鲁金斯学会
• 与以往的研究一致，在所有搜索类型中，对阴谋论术语的搜索结果都产生了大量由国家驱动的内容。以“德特里克堡”一词为例，它是马里兰州的一个军事基地，1943 年至 1969 年间，这里是美国生物武器计划的所在地，并已成为中国传播有关冠状病毒爆发起源的虚假信息的核心人物。在 YouTube 上，搜索“德特里克堡”经常会返回国家支持的内容，在我们的研究期间，前 10 个搜索结果中出现了 619 个来自中国官方媒体的视频（或每天约 5 个）。同样，“731 部队”是二战期间位于日本占领下的中国的生物和化学武器研究单位，也是中国试图将冠状病毒爆发的起源与德特里克堡联系起来的一个次要情节，在数据收集的每一天，它都出现在新闻搜索的搜索结果首页上。
排列、排名和部分的信念传播......
在许多情况下，对对象进行排名或排序是一个自然问题。从数学上讲，这项任务相当于从有限集合中找到“好的”排列，或者更一般地，从好的排列分布中抽样。这可能出奇地困难。例如，假设我们观察到一组成对的相互作用，如竞争、偏好或冲突，每个相互作用都表明一个对象的排名高于另一个对象，我们的目标是将它们从最强到最弱进行排序。类似地，我们可能想要重建节点加入不断增长的网络的顺序 [1,2]，例如在一场流行病中，接触追踪表明一个人感染了另一个人。在这种情况下，找到一个排列，使排序“错误”的违规数量最少，是 NP 难的，也就是说，这是计算机科学中最难的优化问题之一 [3]。即使存在与所有观察到的相互作用一致的排列，计算这种排列的数量或计算给定对象的平均位置也是#P-完全的[4,5]。因此，所有这些问题被认为在最坏情况下会花费指数时间。成对比较可以表示为有向图G，其边（i，j）表示i≺j，即i“击败”j，因此可能排名高于j。我们假设一个生成模型：给定一个真实排列π，我们以概率P（G |π）[6]观察到G。如果所有排列都是先验相等的，并且如果我们以概率f（πi，πj）独立地观察到每个i≺j，则后验具有以下形式
