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认真对待模拟假设
《现实+》的大部分内容都集中在模拟假设上：我们生活在计算机模拟中的论点。我认为我们应该认真对待模拟假设，我们不能排除它。我还认为，模拟假设不是一个怀疑论假设，在这种假设中，我们的大多数信念都是错误的。如果我们处在一个完美的模拟中，我们的大多数信念都是正确的。因此，模拟假设不会导致怀疑论，在模拟中的生活与在非模拟世界中的生活大致一样好。本次研讨会的三位评论员都广泛关注模拟假设的认识论问题，通常会涉及怀疑论问题以及背后的价值观问题。Peter Godfrey-Smith 认为我们不应该认真对待模拟假设。Susan Schneider 和 Eric Schwitzgebel 认为，虽然完美的模拟假设可能不是一个怀疑论假设，但该假设的其他版本可能是。因此，他们认为模拟中的生活可能不如非模拟现实中的生活，并且模拟假设仍可能导致一定程度的怀疑。（另请参阅牛津心灵哲学研究中关于现实 + 的最新研讨会，其中 Terry Horgan、Christopher Peacocke 和 Grace Helton 都讨论了怀疑论的认识论以及形而上学和价值理论问题。）
当某人重病或中风后死亡时
•吞咽问题，这可能意味着人们吸入食物或饮料的人。这可能导致胸部感染或肺炎。•长期存在。这增加了深静脉血栓形成（DVT）形成的风险。静脉中的血凝块通常在下腿中形成。如果凝块移到肺部，它可以阻止血液流向肺部，称为肺栓塞。•中风后心脏病发作更有可能。它们与许多相同的风险因素和健康问题有关。•中风后癫痫发作。这些研究与死亡和残疾的可能性更大有关。
认真对待人工智能风险：人工智能法案的新评估模型
摘要 欧盟人工智能法案 (AIA) 定义了四个风险类别：不可接受、高、有限和最小。然而，由于这些类别静态地依赖于人工智能的广泛应用领域，风险大小可能被错误估计，并且 AIA 可能无法有效执行。这个问题在监管具有多种用途且通常不可预测的应用的通用人工智能 (GPAI) 时尤其具有挑战性。虽然对妥协文本的最新修订引入了针对特定情况的评估，但仍然不够。为了解决这个问题，我们建议将风险类别应用于特定的人工智能场景，而不是仅仅应用于应用领域，使用将 AIA 与政府间气候变化专门委员会 (IPCC) 和相关文献中提出的风险方法相结合的风险评估模型。该集成模型通过考虑 (a) 风险决定因素、(b) 决定因素的个体驱动因素和 (c) 多种风险类型之间的相互作用来估计人工智能风险大小。我们使用大型语言模型 (LLM) 作为示例来说明该模型。
大力投资健康战略，将人工智能作为首要任务
数据驱动的医疗保健 2019 年 12 月，健康数据中心启动，旨在促进人工智能项目的发展并帮助提高护理质量。该中心将汇集法国所有健康数据源，并将数据提供给研究人员、患者协会、研究所、初创公司和其他卫生部门利益相关者。该策略是利用现有举措并使用本地平台来创建这个国家数据基础设施。数据由 Microsoft 提供的云托管。
新冠肺炎疫情严重影响马来西亚经济。如果你是马来西亚财政部长，请讨论你最希望采取的 3 项政策
新冠肺炎疫情严重影响了马来西亚经济。如果你是马来西亚财政部长，请谈谈你会实施的3项政策、原因以及这些政策将如何帮助马来西亚渡过危机。
