政府的国家数据策略旨在释放英国公共和私有数据的巨大潜力,以推动创新,提高生产力,创造新的业务和就业机会并改善公共服务。负责任,高效的数据共享和访问是实现这些目标的关键。本文由数字,文化,媒体和体育部(DCMS)委托,以支持国家数据策略和随后咨询中规定的野心;特别是,承诺要考虑数据中介机构在支持负责任的数据共享中的作用,以及政府如何干预以支持其采用。1,它探索了不同部门现有中介机构的活动,并考虑了他们将来可以扮演的角色。数据中介是一个广义术语,涵盖了一系列不同的活动和治理模型,可促进更多访问或共享数据。本文遵循以下方框1中更详细概述的定义,该定义识别了七种类型的数据中介机构,从个人信息管理系统(PIMS)到工业数据平台,再到受信任的第三方等。他们可以在公共,私人和第三部门进行操作,涵盖具有新职责或新机构的这些部门中的现有机构。一般而言,数据中介机构在管理和保护个人权利(包括保留隐私)的同时可以启用负责任的数据访问和共享。如果解决了抑制数据共享的潜在问题,则可以满足数据的全部价值。但是,数据中介机构也可能超出数据保护周围的法律要求,并采取其他措施来防止对数据的不道德使用,并确保仅用于商定目的。Frontier经济学在由DCMS委托的研究中确定了以下问题:缺乏共享数据的激励措施,缺乏有关数据价值的知识或数据的可用性,商业,道德和声誉的风险,法律和声誉风险,数据访问和共享成本,数据访问和共享的成本,以及在公共利益中使用数据的错失机会。在某些情况下,数据中介机构已经通过提供定制治理模型和技术基础架构来促进数据访问和共享所需的定制治理模型和技术基础架构来克服这些问题。但是,中介机构有更大的作用的范围。数据中介机构解锁了赋予个人和企业能力的机会,为他们提供了更大的控制和选择,而不是谁可以访问有关它们的数据以及使用的数据。此外,数据中介机构促进了数据访问和共享,以进行分析。这可以包括公共利益的研究,支持商业敏感的环境中的创新,并实现对数据驱动技术的独立审核。COVID-19大流行强调了这一机会的重要性,证明了数据的有效利用如何有助于决策并产生社会和经济利益。
TPI调节景观被破裂,调节要求因TPI类型而异。为例,将在《第2023款能源法》第9部分中通过规定来监管负载控制器,而使用能源经纪人的消费者则通过OFGEM的许可条件20.5在标准电力许可证中受益于其他保护,而在标准天然气许可中受益于20.6。这些许可条件要求供应商仅与在合格争议和解计划中注册的经纪人互动。此外,一些能源经纪人签署了自愿执业代码。但是,这些努力推动TPI景观积极变化的努力已经分散,并且可能导致不同的保护层,而无需改革。制定处理特定类别TPI的明确法规,例如负载控制器,不仅对消费者有帮助,而且还可以减轻新TPI的市场进入。
在广泛的数据集上预先训练的视觉语言模型(VLMS)可以通过将性别信息与特定对象或场景相关联,无意中地学习偏见。当前方法,该方法着重于修改输入并监视模型的输出概率分数的变化,通常从模型组件的角度来全面地偏见。我们提出了一个框架,该框架结合了因果中介分析,以确保并绘制VLM中偏见产生和传播的途径。我们的框架适用于广泛的视觉语言和多模式任务。在这项工作中,我们将其应用于对象检测任务并将其应用于GLIP模型。这种方法使我们能够确定干预措施对模型偏差的直接影响以及干预措施对通过不同模型组件介导的偏差的间接影响。我们的结果表明,图像效果是偏见的主要因素,其影响明显高于文本特征,特别是占MSCOCO和PASCAL-SONTIC数据集中偏见的32.57%和12.63%。值得注意的是,图像编码器的贡献超过了文本编码器和深层融合编码器的贡献。进一步的实验证实,语言和视力方式的贡献是对齐和不集中的。因此,在图像编码器中着重于模糊的性别表示,这对模型偏见做出了最大的贡献,在MSCOCO和PASCAL-SENTENCE数据集中,有效地降低了偏见22.03%和9.04%,并且具有最小的性能损失或增加的计算需求。1
• 在发布之前在受控环境中测试人工智能系统。 • 就技术和监管问题寻求监管机构的建议。 • 可能免于阻碍人工智能发展的法规。 数据共享 • 将创建数据共享和管理数据中介的手册、指南或通知。 • 将创建数据中介的标准和资格,以增强数据买家和数据卖家的信心。 算法标准 • 算法标准可以根据公平和平等的原则来规定,类似于道德准则。 • 合格的服务提供商/开发者可以展示认证标志。 • 不合规可能导致认证被撤销。 人工智能服务提供商的标准合同条款
通过其运营,TNB与人的运营场所附近的Orang Asli社区(包括Orang Asli社区)相互互动。他说,TNB推出了倡议,目的是保护这些社区的福祉并产生社会益处。一个很好的例子是Hulu Terengganu水力发电保护。森林幼苗和草被种植以进行森林再生,这将增强栖息地作为野生动植物走廊的功能。还通过生态旅游活动(例如鱼类保护区和运动捕鱼)进行了针对鱼类物种的保护堡垒,这增加了该地区的旅游业。
2023 年是加密资产面临挑战的一年,随着立法者调整其对在这一领域运营的企业的态度,2023 年将是立法改革的一年。银行仍然不愿直接承担加密资产的风险,但这种情况可能会改变。正如我们在 2023 年金融科技预测中所说,对一些最大的金融科技公司治理的担忧导致了多起引人注目的倒闭事件,这可能会促使传统银行介入并成为代币化的推动者。与此同时,分布式账本技术 (DLT) 及其承诺在没有任何中介的情况下完全在链上进行融资交易,即去中心化金融 (DeFI),有可能改变传统银行职能并挑战银行作为传统金融中介的角色。还是它会让银行完全过时?
在当今环境下,企业面临着越来越大的压力,需要展示他们对企业社会绩效 (CSP) 的承诺,并满足众多利益相关者的期望。本研究的目的是探讨 CSP 与大数据人工智能 (BDAI) 之间的关系,以及组织创新 (OI) 作为这方面的中介的作用。本研究采用了资源基础观 (RBV) 范式,该范式假设 BDAI 对 CSP 有积极影响,而 OI 介导这两个变量之间的相互作用。研究还表明,实施 BDAI 可以让组织收集和分析大量数据,从而改善决策、效率以及社会和环境绩效。大数据分析和人工智能的融合被称为 BDAI。此外,通过在组织内部建立创新文化并支持将 BDAI 应用于公司的运营,OI 能够充当 BDAI 和 CSP 之间的中介。本研究通过阐明 OI 作为该框架内中介的重要性,补充了有关 BDAI 和 CSP 之间关系的现有文献。该研究的结论可能对企业、政府决策者和学术界产生深远影响。企业可以通过实施 BDAI 和 OI 来改善其 CSP,政策制定者应鼓励企业利用 BDAI 和 OI 来改善其社会和环境绩效。通过分析各种因素对 BDAI、OI 和 CSP 之间联系的影响,研究人员可以更清楚地了解这种相互作用的性质。
• 其次,DGA 为数据共享服务提供了一个框架,以确保它们将充当欧洲共同数据空间内数据交换的可信中介。DGA 包含有关这些中介的建立、监督和实践的规则。其中包括中立性和透明度。例如,这些中立的第三方不能从数据传输中赚钱,但他们的主要目的是使数据传输更容易。通过这种方式,DGA 提供了一个机会,可以形成更强大的阵线来对抗大型科技平台,这些平台由于拥有大量数据而占据着重要的市场地位。
本展望报告中提供的经济活动和价格前景非常不明朗,因为它可能会根据 COVID-19 的后果及其对国内外经济的影响程度而发生变化。该展望基于这样的假设:COVID-19 的影响将逐渐减弱,然后在预测期结束时几乎消退。它还基于这样的前提:在影响仍然存在的情况下,企业和家庭的中长期增长预期不会大幅下降,金融中介的平稳运作将得到保证,金融体系的稳定将得到维持。然而,这些假设和前提具有很高的不确定性。