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认真对待近似值：
为了帮助纠正这种忽视，并为近似方法与数学建模有关的方式奠定了基础，我们在本文中推进了两个描述性论文。首先，关于“作为中介者”口号的倡导者对模型的平行主张（Morgan and Morrison，1999），我们认为，近似值需要被公认为是一种独特的科学输出物种，其结构并非自动从Kinematic和动态结构中自动流动，而这些结构是由理论或模型所谓的，我们称之为独特的概述，我们称之为唯一的概述。其次，我们声称，至少在现代物理学中的某些情况下，近似在将经验和物理内容分配给模型中起着不可或缺的作用，从某种意义上说，对于某些现有的哲学方法而言，这是一个很难说明的科学模型，以考虑到内容确定内容。
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。）
认真对待AI福利
在本报告中，我们认为某些AI系统在不久的将来有意识和/或稳健的代理有现实的可能性。这意味着AI福利和道德耐心的前景（具有自身利益和道德意义的AI系统）不再是科幻或遥远的未来的问题。对于不久的将来，这是一个问题，AI公司和其他参与者有责任开始认真对待它。我们还建议AI公司和其他参与者可以采取的三个早期步骤：他们可以（1）承认，AI福利是一个重要且困难的问题（并确保语言模型输出相同），（2）开始评估AI系统以证明意识和强大的机构的证据，以及（3）准备与适当的道德相关级别处理AI系统的政策和程序。要明确的是，我们在本报告中的论点不是AI系统肯定是或将是有意识，坚固的代理或在道德上具有重要意义的。取而代之的是，我们的论点是对这些可能性存在实质性不确定性，因此我们需要提高对AI福利的理解以及对这个问题做出明智决定的能力。否则，我们会有很大的风险，我们将对AI福利的决定不当，错误地损害了道德上和/或错误地关心不做的AI系统的AI系统。
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。
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。
认真对待原则：人工智能中价值协调的混合方法
人工智能 (AI) 中价值一致性 (VA) 系统开发的一个重要步骤是了解 VA 如何反映有效的道德原则。我们建议 VA 系统的设计者采用一种混合方法来融入道德，其中道德推理和经验观察都发挥作用。我们认为，这避免了犯“自然主义谬误”，即试图从“是”中推导出“应该”，并且在没有犯谬误时提供了一种更充分的道德推理形式。使用量化模态逻辑，我们精确地制定了源自义务论伦理的原则，并展示了它们如何为 AI 规则库中任何给定的行动计划暗示特定的“测试命题”。只有当测试命题在经验上是真实的，即基于经验 VA 做出的判断时，行动计划才是合乎道德的。这使得经验性 VA 能够与独立证明的道德原则无缝集成。