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AI时代的道德：为什么跨学科思想家是
要释放AI的全部潜力，我们必须将长期的集体安全，道德，公平和责任与公司的盈利能力和国家安全需求调和。我们当前的道德准则不足以实现破坏性技术变革的新时代，并且越来越清楚的是，技术进步与社会对相关安全和道德坑洼的理解之间存在脱节。要弥合这一差距，世界需要训练有素的跨学科思想家，包括哲学家，国际关系学者，政策从业人员，政治科学家，神经科学家，人类学家，社会科学家，AI专家，其他可以将各种学科之间的点联系起来，并询问不回答，如果不回答，重要的一代定义的问题。
推荐引用 推荐引用 Sinbay Tan，《AI Fanfare & Fanfiction：同人小说作家是否有针对人工智能的保护措施？》，90 Brook. L. Rev. 333 (2024)。可从以下网址获取：https://brooklynworks.brooklaw.edu/blr/vol90/iss1/8
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在基础研究和应用研究中，经济上发达国家是否更有效？
摘要：国家的研发（R＆D）在经济的长期发展中起着重要作用。我们在2008 - 2014年间衡量了欧盟所有28个成员国的研发效率。超有效的数据包络分析（DEA）。我们将引用数量作为基础研究的输出，专利的数量作为应用研究的输出和以人力作为输入的研发支出。为了满足DEA假设并捕获研发特征，我们分析了一个均匀的国家样本，使用购买力平价来调整价格，并考虑投入和产出之间的时间滞后。我们发现，对于人均GDP较高的国家，一般研发的效率较高。这种关系也适用于基础研究和应用研究的专业效率。但是，应用研究表明其输出更容易区分和捕获更为强大。我们的发现在评估研究和政策制定中很重要。
撤回：能源转型、可持续发展机遇和碳排放减缓：发达国家是否正在向可持续发展目标 20 迈进
可持续发展的成功在很大程度上取决于向可再生或无碳能源的成功能源转型。本研究试图分析可持续发展和环境举措对部分 OECD 经济体可持续能源转型的影响。为此，该研究生成了 2000 年至 2020 年期间 OECD 部分经济体的环境、空气和温室气体排放、环境相关技术、发展（国内生产总值、贸易开放度和国内研发总支出）和可持续环境（空气和温室气体排放以及环境相关技术）以及能源（可再生能源消费、不可再生能源消费和总能源消费总和）的数据集。本研究利用动态面板 GMM 进行回归分析，并采用 FMOLS 和 DOLS 作为稳健性模型。实证结果表明，可持续发展和可持续环境对 OECD 经济体的能源转型进程有积极贡献。然而，这些因素也对 OECD 的不可再生能源消费产生负面影响。因此，该研究的结果证实了 OECD 的可持续能源转型。因此，本研究表明，可持续发展目标的成功取决于能源转型的成功。
女企业家是分散的可再生能源部门的关键驱动力
8艾琳娜，可再生能源：性别观点，2019年：第57-75页9挪威大使馆在莫桑比亚，能源部，莫桑比克和诺拉德，能源领域中的性别。 2017年新兴市场的私营部门发展，第1页12 Energia，通过女性领导的企业扩大能量访问，2017年：第12页13 Energia，女性能源企业家精神：指导框架和系统文献评论，2019年：27 14 14 IDS Bulletin Bulletin Bulletin Bulletin，第51卷（1）（1），性别和企业的能量。性别招聘策略？，2019年（在线）16 IFC，IFC Jobs研究：评估私营部门创造工作和减贫的贡献者。Findings on Gender , 2013: page 5 17 GWNET, Women for Sustainable Energy: Strategies to Foster Women's Talent for Transformational Change , 2019: page 25-26 18 IRENA, Renewable Energy: A Gender Perspective , 2019: page 9 19 IRENA, Renewable Energy: A Gender Perspective , 2019: page 10
机器学习专家是否讨论过人工智能系统的可解释性？
对于希望在行业中脱颖而出的所有公司来说，在不同领域应用人工智能 (AI) 工具正成为必修课。成功应用人工智能的一个主要挑战是将机器学习 (ML) 专业知识与领域知识相结合，以获得应用人工智能工具的最佳效果。领域专家了解数据以及数据如何影响他们的决策。ML 专家能够使用基于 AI 的工具处理大量数据并为领域专家提供见解。但如果不深入了解数据，ML 专家就无法调整他们的模型以获得特定领域的最佳结果。因此，领域专家是 ML 工具的主要用户，这些 AI 工具的可解释性成为该背景下的重要特征。人们为研究不同背景、用户和目标的 AI 可解释性付出了很多努力。在这篇立场文件中，我们讨论了关于 ML 专家如何在定义要为特定领域开发的 ML 工具的功能时表达对 AI 可解释性的担忧的有趣发现。我们分析了两次头脑风暴会议的数据，讨论了 ML 工具的功能，以支持地球科学家（领域专家）使用 ML 资源分析地震数据（特定领域数据）。