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经济僵尸化？评估法国政府在新冠疫情封锁期间的支持效果
9 参见 Hamilton ( 2020 )。请注意，在估计该过程之前，我们将所有工业生产序列转换为增长率以确保平稳性。根据公式 9 的残差计算的行业特定增强迪基-福勒 (ADF) 检验的所有 p 值均小于 10%（其中 99% 低于 5% 的阈值），表明 AR(1) 分量或月度虚拟变量已考虑到工业生产增长时间序列中存在的自相关性。
国际僵尸网络和物联网安全指南 - 2022 - USTelecom
自 CSDE 首次发布其打击僵尸网络和保护物联网的指南以来，我们看到人们越来越关注安全保障和打击僵尸网络的技术解决方案，以及对为设备配备基本安全功能的重要性的认识。最近的一份报告发现，2021 年，公司扫描软件漏洞的频率比十年前高出 20 倍，扫描的应用程序数量是十年前的三倍。1 此外，易受攻击的库减少了三分之二，库内漏洞的半衰期现在快了三倍。2 有助于打击僵尸网络的技术解决方案不断发展，我们看到市场（包括物联网生态系统）越来越多地采用这些功能。使用嵌入式加密凭证消除默认密码需求的自动入职功能已经开发出来，物联网设备可信入职机制的采用也得到了发展。3
国际僵尸网络和物联网安全指南 - 2022 - USTelecom
自 CSDE 首次发布其打击僵尸网络和保护物联网的指南以来，我们看到人们越来越关注安全保障和打击僵尸网络的技术解决方案，以及对为设备配备基本安全功能的重要性的认识。最近的一份报告发现，2021 年，公司扫描软件漏洞的频率比十年前高出 20 倍，扫描的应用程序数量是十年前的三倍。1 此外，易受攻击的库减少了三分之二，库内漏洞的半衰期现在快了三倍。2 有助于打击僵尸网络的技术解决方案不断发展，我们看到市场（包括物联网生态系统）越来越多地采用这些功能。使用嵌入式加密凭证消除默认密码需求的自动入职功能已经开发出来，物联网设备可信入职机制的采用也得到了发展。3
循环中的僵尸？人类信任不值得信赖的人工智能顾问做出道德决策
值得信赖（Jobin 等人，2019 年）。例如，美国政府推进“可信赖人工智能的开发和使用”（国家人工智能计划办公室，2021 年）。同样，欧盟也制定了“可信赖人工智能的道德准则”（欧盟委员会，2019 年）。可信度被认为是人工智能赢得信任的必要条件，而信任反过来“也是人工智能在我们的日常生活中得到富有成效和普遍使用所必需的”（IEEE 2017，第 2 页）。虽然从规范的角度来看这种说法是直观的，但它也基于信任需要可信度的经验假设。然而，几乎没有证据支持人工智能的这一论点。本研究的目的是调查用户对人工智能学习道德顾问的可信度有多敏感。人工智能算法已经征服了人员招聘、贷款分配、刑事判决或自动驾驶等领域（Rahwan 等人，2019 年）。它们做出并帮助我们做出至关重要的决策，并实际上已成为道德主体（Whitby，2011 年；Voiklis 等人，2016 年）。特别是，算法可以充当其人类用户的道德顾问，而人类仍然做出决策并对此负责。人类参与算法决策增强了对算法的感知控制，并被发现可以增加信任（Dietvorst 等人，2015 年；Burton 等人，2020 年）。因此，参与其中的人被认为是打造值得信赖的人工智能的基石（欧盟委员会，2019 年）。然而，这种说法假设人类用户不会天真地信任算法，无论算法多么值得信赖，而是会仔细检查其建议，并在出现危险信号时做出自己的决定。对于学习型人工智能而言，训练数据的透明度和完整性是算法值得信赖的最低要求（IEEE，2017 年；Lepri 等人，2018 年；欧盟委员会，2019 年）。人们对算法的一个主要担忧是它们有偏见（Mittelstadt 等人，2016 年；Jobin 等人，2019 年），而透明度可以帮助缓解这一担忧。首先，我们探讨如果用户对算法如何生成建议一无所知，他们是否会信任算法的道德建议。我们的基准是基于公正的人类顾问的判断的人工智能生成的建议。虽然人类的判断是出了名的不透明，但公正的顾问的概念会让人联想到理想的观察者，并让被建议者了解建议是如何产生的（Jollimore，2021 年）。因此，如果用户知道算法是根据公正的人类顾问的判断进行训练的，那么算法对用户来说就比对算法如何生成道德建议一无所知时更加透明。其次，我们研究当算法训练数据的完整性值得怀疑时，用户是否信任算法的建议。具体来说，我们假设许多人不信任被定罪的罪犯的道德建议。事实上，道德判断会受到病态特征的损害（Campbell 等人，2009 ；Jonason et al., 2015 ；Blair, 2017 )，这在犯罪者中很常见。最近也有证据表明，犯罪者的判断相对于平均人群存在偏差（Koenigs et al., 2011 ；Young et al., 2012 ；Lahat et al., 2015 ）。当然，犯罪并不一定源于缺乏道德判断。人们常常知道什么是对的，但仍然做错事。我们仍然可以合理地假设，来自罪犯的训练数据被认为是有偏见的，教育、就业和住房方面的歧视表明了对罪犯的根深蒂固的不信任（Sokoloff & Schenck-Fontaine, 2017 ；Evans et al., 2019 ；Sugie et al., 2020 ）。
瑞典的僵尸公司：对现实经济和金融稳定的影响
本文使用在2002 - 2016年期间使用有限责任（Aktiebolag）的非金融公司宇宙调查了瑞典僵尸公司的现象。遵循McGowan等人的定义。（2018），这项研究表明，瑞典经济中僵尸公司的百分比在2010 - 2016年期间始终下降。在2016年，样本中总数的3％可以归类为僵尸公司。共同吸收了同一年，金融机构给所有非金融公司借出的总额的5％。重要的是，僵尸公司在2010 - 2016年期间始终减少对金融机构的接触，同时收到了股东的大量捐款。本研究还记录了一个行业中僵尸公司的存在主要与非僵尸公司的增长无关。最后，本文说明，在持续降低利率的期间，2011 - 2016年，企业成为僵尸公司的可能性并没有大大增加。在同一时期内，将公司重新分类为非僵尸公司的可能性确实增加了。总的来说，我的分析表明，在瑞典，僵尸公司不会对金融稳定或经济增长构成重大威胁。