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国际组织的政治经济学
强大的国家对国际组织（IOS）的影响与组织使命和更广泛的成员的利益不符。尽管有这种霸权的影响，但其他成员国仍积极参与这些组织。在哪些条件下可以维持这种系统，对IO性能有什么影响？要回答这些问题，本文研究了投票股份，成本份额和代理专业知识之间的关系，其中IO内的项目财务模型。我们开发了一种游戏理论模型，即希望IO提供全球公共利益的会员之间的战略互动，这是一个希望通过IO促进其私人利益的霸权，而秘书处则对这两位校长负责。在均衡中，秘书处偏向其建议，以支持霸权的利益，即使其原始偏好有所不同。成员可以在有限的程度上容忍这种影响，以换取他们从霸主的财务贡献中享受的好处，以及IO提供的项目专业知识。提高了IO专业知识限制了秘书处“阴影”的推荐程度，并降低了更大的投票股票对霸权的价值。我们表明，IO专业知识在平衡中受到限制：仅当秘书处在工作中“太好”时，参与才能激励所有成员。我们的模型提出了一个统一的理论框架，以解释IO设计，加入，退出和改革的条件。
国际组织的政治经济学
10是消息D是公开发送给A和所有成员i还是私下向A发送的，我们的结果没有任何区别。11秘书处提案权力和成员的多数投票的假设是马丁（Martin）（2006年）的一般设置。我们的结果概括为一半以外的批准阈值，只要H没有单方面通过或否决权。12正如我们将在下面看到的那样，这是成员国参与的必要条件。
para para -sumantos组织（PAOS）-ARK
本文通过将传统政府系统的基本特征转化为可在区块链网络上执行的虚拟机器指令，从而引入了一种新颖的方法来实现OnChain治理。当前的OnChain治理模型主要围绕着分散的自治组织（DAOS）（在很大程度上采用民主原则）围绕着，但本文认为，尽管潜在的弹性，但这种系统也可以表现出很大的脆弱性。民主以各种形式被证明是物理世界中强大而持久的治理体系。但是，当转化为区块链网络的数字领域时，它可能面临独特的挑战和潜在的陷阱。这些包括通过令牌积累对操纵的敏感性，选民的冷漠，导致参与率低，以及大多数在决策过程中的暴政的潜力。我们提出的原始旨在通过纳入更细微的链链治理方法来解决这些问题。通过检查和调整各种政府模式 - 包括但不限于民主，共和主义和技术官僚主义 - 我们试图为区块链网络创建一个更健壮和适应性的治理系统。此系统将包括：
组织的历史 - Cigna Lifesource
NMDP与CIBMTR合作，在美国对骨髓和干细胞移植程序进行年度评估。评估报告是对国家移植中心同种异体骨髓/造血细胞移植性能的分析。它为Cigna Healthcare SM客户及其家人提供有关我们参与的移植中心生存率的信息。该报告代表移植中心，在三年时间内报告了一个无关或相关的供体移植的最低或相关捐助者移植。对我们的客户来说，与他们的提供商讨论这些数据很重要。
攻击性人工智能对组织的威胁
人工智能为我们提供了自动执行任务、从大量数据中提取信息以及合成与真实事物几乎无法区分的媒体的能力。然而，积极的工具也可以用于消极的目的。特别是，网络对手可以使用人工智能来增强他们的攻击并扩大他们的活动。虽然过去已经讨论过进攻性人工智能，但仍需要在组织的背景下分析和理解威胁。例如，具有人工智能能力的对手如何影响网络杀伤链？人工智能对攻击者的好处是否比防御者更多？当今组织面临的最重大的人工智能威胁是什么？它们将对未来产生什么影响？在本研究中，我们探讨了进攻性人工智能对组织的威胁。首先，我们介绍背景并讨论人工智能如何改变对手的方法、策略、目标和整体攻击模型。然后，通过文献综述，我们确定了 32 种进攻性人工智能能力，对手可以利用这些能力来增强他们的攻击。最后，通过涵盖工业界、政府和学术界的小组调查，我们对人工智能威胁进行排名并提供有关对手的见解。
深度伪造对组织机构的威胁
随着操纵媒体的复杂性下降，利用虚假信息的风险急剧增加。以前，使用专业软件制作复杂的虚假信息可能需要专业人员几天到几周的时间，但现在，这些虚假信息可以在极短的时间内制作出来，即使技术专长有限甚至没有。这在很大程度上是由于计算能力和深度学习的进步，这不仅使制作虚假多媒体变得更容易，而且批量生产成本更低。此外，市场上现在充斥着免费、易于获取的工具（一些由深度学习算法提供支持），使多媒体的创建或操纵基本上是即插即用的。因此，这些公开可用的技术价值增加，并成为各种对手广泛使用的工具，使欺诈和虚假信息能够利用目标个人和组织。这些工具的民主化已成为 2023 年最大的风险之一。[7]
攻击性人工智能对组织的威胁
人工智能为我们提供了自动执行任务、从大量数据中提取信息以及合成与真实事物几乎无法区分的媒体的能力。然而，积极的工具也可以用于消极的目的。特别是，网络对手可以使用人工智能来增强他们的攻击并扩大他们的活动。虽然过去已经讨论过进攻性人工智能，但仍需要在组织的背景下分析和理解威胁。例如，具有人工智能能力的对手如何影响网络杀伤链？人工智能对攻击者的好处是否比防御者更多？当今组织面临的最重大的人工智能威胁是什么？它们将对未来产生什么影响？在本次调查中，我们探讨了进攻性人工智能对组织的威胁。首先，我们介绍背景并讨论人工智能如何改变对手的方法、策略、目标和整体攻击模型。然后，通过文献综述，我们确定了 33 种进攻性人工智能能力，对手可以使用这些能力来增强他们的攻击。最后，通过跨越行业和学术界的用户研究，我们对人工智能威胁进行排名并提供有关对手的见解。
组织和社会中的人工智能
近年来，人工智能 (AI) 击败了世界上最好的人类围棋选手 (Silver 等人2017)，成功识别物体的能力超过了普通人 (He 等人2015)，并在一场复杂的战略在线游戏中击败了世界上最好的职业玩家 (Vinyals 等人2019)。如今，可比的人工智能不再仅仅是特殊研究项目的主题——人工智能已经通过帮助我们诊断疾病 (Kourou 等人2015) 或控制自然灾害 (Pourghasemi 等人2020) 对我们的生活产生了至关重要的影响。由于人工智能的变革潜力得到广泛认可，组织已经开始在各种业务功能中采用人工智能，以提高效率和效力（例如，Forbes Insights 2018；Bean 2019）。然而，如何管理这项新技术以充分发挥其潜力以及可能出现的潜在后果仍然存在很大的不确定性（Rzepka 和 Berger 2018；Rai 等人2019）。随着机器学习 (ML) 成为现代基于人工智能的信息系统 (IS) 的主要驱动力，管理人工智能的不确定性进一步加剧：ML 标志着一种替代编程范式，允许从数据中获取 IS 功能，而不是让人类明确地将其解决方案转化为代码（Samuel 1959）。利用数据和机器学习算法的人工智能通过从数据中得出模式来智能地行事，然后将其应用于新数据以执行操作 (Bishop 2006)。由此产生的解决方案设计移交给数据驱动算法以及出现的技术特殊性使得我们有必要重新审视我们现有的关于如何成功管理 IS 的知识。