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World File Search System出台
挑战神话，改善强劲经济下的工作条件
爱尔兰政府最近出台、正在过渡或计划出台一系列旨在以各种方式改善爱尔兰工作条件的措施（IGEES，2024 年）。2 这些措施包括 A）过渡到更高的全国最低工资 3，以所有雇员每小时工资中位数的 60% 为基准；B）法定病假计划，以确保工人获得最低水平的经济补偿；C）引入养老金自动登记计划；D）新的育儿假/福利权利和家庭暴力假；E）要求远程工作的权利；F）引入新的公共假期；G）适度增加与工资相关的社会保险，以帮助将退休年龄保持在 66 岁，并部分资助引入与工资相关的福利的承诺。虽然国会欢迎这些改革的单独和集体发展方向，但我们也注意到，在许多情况下，改革只会让我们更接近大多数其他西欧国家的现有规范和做法。
ASU 全球期货：现在至 5 月
业主们正在努力查明为什么这么多住在移动房屋的人容易受到极端高温的影响。他们收集的数据促成了一项新法律的出台，该法律禁止房东拒绝租户安装空调或其他冷却设备的权利
太空和网络安全技术标准化
[…] NIS 2 指令和即将出台的《网络弹性法案》以及其他现有网络安全框架的实施，将激励对太空使用的关键数字产品采用网络安全要求。太空领域的具体网络安全标准和程序可在相关情况下被视为欧盟太空法的一部分。
化学战略必须包含的五个方面
欧盟委员会的绿色协议及其即将出台的化学战略是期待已久的好消息。过去几年，一份又一份的报告¹强调了解决危险化学品问题的重要性，并强调这是一个紧迫的问题。“一切照旧”不再是一种选择，危险化学品问题需要立即解决。欧盟委员会需要确保从产品和社会中逐步淘汰令人担忧的物质，以保护人类健康和环境，并为无毒循环经济铺平道路。这将需要工业进行重大变革，而如果没有强有力的政治措施，这些变革是不会发生的。作为迈向变革的第一步，制定雄心勃勃的化学战略极为重要。因此，ChemSec 呼吁委员会提出明确的真正变革目标。该战略必须包括明确的承诺、期限和可交付成果，以及更雄心勃勃的化学品立法。以下是即将出台的可持续化学战略中需要纳入的五个重要方面。
新循环经济行动计划为应对气候变化指明了方向……
重点关注资源消耗最多、循环潜力大的行业。委员会将针对以下领域采取具体行动：电子和信息通信技术——“循环电子计划”，以延长产品使用寿命，并改善废旧电池和车辆的收集和处理——新的电池监管框架，以提高电池的可持续性和循环潜力；包装——对欧盟市场上允许的产品出台新的强制性要求，包括减少（过度）包装塑料——对再生材料出台新的强制性要求，并特别关注微塑料以及生物基和可生物降解塑料；纺织品——新的欧盟纺织品战略，以加强该行业的竞争力和创新，并促进欧盟纺织品再利用市场的发展；建筑——一项全面的可持续建筑环境战略，促进建筑的循环原则；食品——新的再利用立法倡议，用可重复使用的产品替代食品服务中的一次性包装、餐具和刀叉
Mark MacCarthy 和 Kenneth Propp，《机器学习布鲁塞尔制定规则：欧盟新出台的人工智能法规》，AI-Regulation.com，2021 年 4 月 29 日，https://ai-regulation.com/machines-learn-that- brussels-writes-the-rules-the-eus-new-ai-regulation/
由于欧盟在布鲁塞尔监管机构和成员国之间固有的职责划分，监督和执行欧盟法律一直很复杂，但为人工智能设计的方案尤其复杂。国家监管机构将带头对人工智能产品进行“市场监督”，遵循欧盟通常的做法，即听从首都专家的意见。成员国无需设立新的专门的人工智能监管机构——根据其他欧盟立法已负有相关监管责任的现有机构也可以承担人工智能任务。这些机构的人工智能权力包括调查健康和安全或基本权利风险，并命令公司采取纠正措施，比如将违规系统从市场上撤下。一个成员国或欧盟委员会可能会反对另一个成员国做出的决定，从而引发欧盟范围内的磋商程序，并可能导致该决定的撤销。
环境卫生局 2024-2027 年战略计划
自 1911 年《健康法》出台以来，西澳大利亚州人民一直受益于西澳大利亚州卫生部和地方政府管理的长期公共和环境卫生服务。过去一个世纪以来，环境卫生服务的成功实施帮助西澳大利亚州预防、减少甚至消除了许多疾病、病痛和伤害的流行。
税收策略和税收风险管理
由于该行业的监管周期为五年，因此在任何特定时期，主要的税务风险可能是出台意料之外的立法或税务惯例变化，导致现金流出增加或运营挑战尚未反映在当前监管协议中。纳税增加或运营影响可能会产生额外成本。
负责任的人工智能成熟度模型
我们对自己开发的人工智能系统负责。政府即将出台人工智能系统的监管规定。但是，在政策出台之前，负责任地开发和部署人工智能系统的责任完全落在构建和使用这些技术的组织身上。因此，企业采用 RAI 原则作为一种自我监管形式激增。然而，研究表明，有效地将这些原则转化为实践具有挑战性（Mittelstadt，2019 年；Sanderson 等人，2022 年；Schiff、Rakova、Ayesh、Fanti 和 Lennon，2020 年）。为了克服这一挑战，出现了广泛的努力，包括工具包、清单、实用指南和指标。然而，这些方法通常面向个人人工智能从业者，而不是组织。这些努力往往是零碎的，缺乏如何融入组织更大的 RAI 战略的明确性。在尚未就许多最佳实践或成熟的含义达成共识的情况下，我们认识到需要评估和绘制这个未知的新领域。 RAI MM 是下一步的重要工作，它的作用就是确定组织的 RAI 成熟度的核心组件以及它们如何组合在一起。