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为善而来：国家人工智能战略进展报告
• CONSUS：通过整合历史数据、气象学、作物和土壤特性，以及应用新颖的数据分析和机器学习技术，解决“通过感知、理解和可视化实现作物优化”的问题。• Terrain-AI：该项目由 SFI 和微软联合资助，旨在帮助了解人类活动对土地利用的影响，并最终成为气候变化的驱动因素，以实现更可持续的土地利用。该项目将提供更准确的跨尺度碳通量估计值，并更深入地了解人类活动的影响，使决策者能够制定更有效的气候缓解战略。• NexSys – 下一代能源系统：一项全岛合作，涉及 46 位领先学者与行业合作，以应对能源脱碳挑战，开发基于证据的净零能源系统途径。NexSys 已通过 SFI 获得 1600 万欧元的资金，其中有 9 个行业联合资助合作伙伴和 1 个慈善捐助者。
污泥为善：减缓和增加网络成本...
摘要 — 选择架构描述了向人们呈现选择的设计。助推是一种旨在使“好”结果变得容易的方面，例如使用密码计量器来鼓励使用强密码。相反，污泥是一种增加交易成本的摩擦，通常被视为对用户的负面影响。扭转这一概念，我们建议通过进攻性地消耗攻击者的时间和其他资源来应用污泥以获得积极的网络安全结果。到目前为止，大多数网络防御都设计得非常强大和有效，并尽快禁止或消灭攻击者。我们的补充方法是部署防御措施，以最大限度地消耗攻击者的时间和其他资源，同时尽可能少地对受害者造成伤害。这与零信任和假设违规的类似思维模式一致。污泥策略通过在攻击之前、期间和之后使用欺骗和真实的设计特征为攻击者战略性地部署摩擦来引入成本高昂的网络防御。我们介绍了有效污泥的特征，并展示了从轻污泥到重污泥的连续性。我们描述了攻击者的定量和定性成本，并提供了在实践中部署污泥的实际考虑。最后，我们研究了美国政府在现实世界中挫败网络对手并对其施加成本的行动。索引术语 —污泥、推动、网络安全、选择
人工智能 - 为善而来
关于人工智能及其对经济和社会的短期和长期影响，存在许多假设和误解。流行的叙事、科幻小说和媒体炒作往往会影响我们对人工智能的看法，但往往不切实际，缺乏细微差别。然而，人工智能为改善我们的社会经济绩效和生产力以及我们的环境和社会福祉提供了巨大的机会。