基于人工智能(AI)的技术已经取得了许多伟大的成就,例如面部识别、医疗诊断和自动驾驶汽车。人工智能有望为经济增长、社会发展以及人类福祉和安全改善带来巨大好处。然而,基于人工智能的技术的低可解释性、数据偏见、数据安全、数据隐私和道德问题对用户、开发者、人类和社会构成了重大风险。随着人工智能的发展,一个关键问题是如何应对与人工智能相关的伦理和道德挑战。尽管“机器伦理”的概念在 2006 年左右提出,但人工智能伦理仍处于起步阶段。人工智能伦理是与人工智能伦理问题研究相关的领域。要解决人工智能伦理问题,需要考虑人工智能的伦理以及如何构建合乎道德的人工智能。人工智能伦理学研究与人工智能相关的伦理原则、规则、指导方针、政策和法规。合乎道德的人工智能是一种行为和行为合乎道德的人工智能。必须认识和理解人工智能可能引起的潜在伦理和道德问题,才能制定必要的人工智能伦理原则、规则、指导方针、政策和法规(即人工智能伦理)。有了适当的人工智能伦理,就可以构建表现出道德行为的人工智能(即合乎道德的人工智能)。本文将通过研究人工智能伦理和合乎道德的人工智能来讨论人工智能伦理。人们认为人工智能存在哪些伦理和道德问题?哪些一般和常见的伦理原则、规则、指导方针、政策和法规可以解决或至少减轻人工智能的这些伦理和道德问题?道德人工智能需要具备哪些特征和特点?如何坚守人工智能伦理,打造道德人工智能?
全球立法正在推动能源转型和电动汽车的普及。作为“Fit for 55”计划的一部分,欧洲议会和欧洲理事会设定了到 2035 年欧盟轿车和轻型商用车实现二氧化碳零排放的目标,6该计划实质上是在欧盟 27 个国家禁止生产新型内燃机 (ICE) 汽车。在美国,各个州也在努力推行类似的政策。同样,《通胀削减法案》是美国历史上最大的气候变化立法,其中包括对电动汽车的税收抵免、对清洁能源开发的激励以及为锂矿商提供贷款以将国内锂矿推向市场。例如,Lithium Americas 从美国能源部获得了创纪录的 22.6 亿美元贷款,用于开发其内华达州锂矿。这些贷款代表着加强各国关键材料供应链的重要一步,我们预计这些贷款将继续为关键矿产开采商提供支持。
本演讲中的各种陈述构成了与意图,未来行为和事件有关的陈述。此类陈述通常被归类为“前瞻性陈述”,涉及已知和未知的风险,不确定性和其他重要因素,这些因素可能导致未来的行为,事件和环境与此处呈现或隐含的描述。诸如“预期”,“期望”,“打算”,“计划”,“相信”,“寻求”,“估计”和类似表达方式的词,旨在识别前瞻性陈述。Black Rock警告股东和潜在股东不要不依赖这些前瞻性陈述,这些陈述仅反映了本演讲之日起的黑岩的观点。本演示文稿中的前瞻性语句仅与发表陈述之日起的事件有关。
天气,或者面板变脏时。为了最大程度地利用太阳能并克服这些缺点,已经开发了两种有希望的技术:基于空间的太阳能(SBSP)和下一代柔性太阳能电池。日本正在稳步发展两者的实际实施。SBSP项目涉及配备有2 km 2的巨型太阳能电池板的卫星发射,将生成的电力转换为微波炉,然后将其无线传输到地面。由于卫星将能够白天或晚上产生动力,无论天气如何,它们的高容量利用率至少为90%,估计比地面太阳能电池板高出5至10倍,其容量利用率仅为15%左右。每个卫星将产生100万千瓦的电力,相当于核电站的产量。微波炉 - 一种电磁波,现在每天在微波炉中使用,
光生电荷产生范围很宽且可调,[4] 而且载流子迁移率高,扩散长度可达几微米。[5–7] 在任何光收集装置中,合适的接触对于有效收集光生电荷并将其输送到外部电路都至关重要。接触负责提供内在不对称性,以产生提取光生载流子的驱动力;[8] 这种内在不对称性可以通过动力学选择性(扩散控制)或电极之间的能量失配(漂移控制)来建立。一般的薄膜太阳能电池由活性层、夹在空穴提取阳极接触和电子提取阴极接触之间组成。在光照下,活性层内产生的电荷载流子将漂移扩散到接触处,并通过内在不对称性被提取,从而产生净光电流。有机太阳能电池的特点是载流子迁移率低、扩散长度短,因此需要在活性层上建立强大的内建电场以提高电荷提取率并避免复合。[9–11] 该电场由内建电位V bi (或接触电位) 引起,该电位源于阳极和阴极之间的功函数差异,由于有机半导体的介电常数相对较低,因此基本上不受屏蔽。相反,在钙钛矿太阳能电池中,载流子扩散长度为几微米,在没有电场的情况下,光生电荷应该能够毫不费力地穿过 200–500 纳米的活性层而不会复合。因此,只要能确保接触处的动力学选择性[12],电荷收集预计将由扩散控制[8,13],人们正在沿着这个思路达成共识。通过在电极和活性层之间采用单独的电荷传输层 (CTL) 来实现动力学选择性,从而形成 n–i–p 或 p–i–n 型器件架构,其中阳极处为空穴传输层 (HTL,p 层),阴极处为电子传输层 (ETL,n 层)。在理想情况下,这些层能够传导多数载流子,同时防止少数载流子的提取,从而为扩散驱动的电荷收集创建优先方向。在这种电荷提取要求的框架内,对于内置电位的确切作用以及负责电荷提取的驱动力的确切性质仍然存在一些猜测。
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图 3. ML 方法对钙钛矿与非钙钛矿进行分类。a. 根据数据集中 XRD 模式范围(2 )的 CNN 预测准确度,b. 根据数据集中 XRD 模式范围(2 )的 CNN 混淆矩阵真阴性,c. 根据数据集中 XRD 模式范围(2 )的 CNN 混淆矩阵假阳性,d. 根据数据集中 XRD 模式范围(2 )的 CNN 混淆矩阵假阴性,e. 根据数据集中 XRD 模式范围(2 )的 CNN 混淆矩阵真阳性,f. XRD 模式(d 间距(Å))对于随机森林分类的特征重要性(步长:2.18°(2 ))。
钙钛矿结构 [1] 及其几乎无限适应性的衍生物阵列,必须算作材料科学中最重要的结构之一,其基本的 ABX 3(A = 大阳离子;B = 较小的阳离子;X = 阴离子)结构原型有助于铁电、[2] 压电、[3] 超导、[4] 光化学 [5] 和许多其他重要的技术特性。近来,随着混合 [3,6–8] 或全无机卤化物钙钛矿 ABX [9,10] 结构制造技术的快速发展,人们对钙钛矿的兴趣进一步增加。其中 A 是有机或碱金属反离子,B 通常是铅或锡,X 是卤素,这使得具有光学和光伏特性的材料 [11,12] 可用于太阳能电池、[13,14] 离子导电材料、[15] 超级电容器 [16] 和其他储能设备 [17]。然而,块状卤化物钙钛矿具有反应性,容易发生表面水合 [18] 相变 [19,20] 和高缺陷密度 [21],从而降低了其性能和寿命。因此,人们开发出了降维卤化物钙钛矿,重点关注胶体、[22] 二维、[23] 量子点、[24] 以及薄膜中的分子级 [25] 制备。虽然在如此低的维度上形成钙钛矿可以增强一些理想的特性,但也会增加其降解的趋势,尽管表面钝化可以减少薄膜中的分解。[26] 尽管如此,维度在纳米尺度上仍然是设计和微调卤化物钙钛矿物理性质的关键,因为它在决定电子结构方面起着关键作用。[27]