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代码转换的交际功能和好处......
摘要 尽管代码转换研究可能因语境和情况而异，但代码转换的共同因素有三方面。也就是说，代码转换涉及接触中的语言。在互动的社交场合中，代码转换是指使用多种语言。例如，在各种社交活动中，涉及懂多种语言的对话者的互动。Gumperz (1982) 在讨论代码转换的交际功能时声称，说话者利用我们代码的连接来创造对话效果。因此，代码转换被视为实现语言的关系功能和指称功能，从而实现有效沟通和语间统一。随着越来越多的儿童进入学校，各学区面临着满足他们的学业需求的问题。这些孩子带着不同的语言（母语）进入课堂。一些学校采用了双语教育计划，用印尼语和英语教授科目。另一些学校则相信沉浸式教学，或将学生安置在主流课堂中，在那里他们需要同时学习英语和用英语教授的科目。还有一些学校则徘徊在两者之间，努力寻找与这些孩子/学生接触的最佳方式。哪些因素会影响/迫使学生在话语中使用代码转换？代码转换对 L2 儿童/学生有什么好处？代码转换的交流功能是什么？这些问题是全国双语教育争论的焦点。本研究探讨了不同类型教育（如双语教育）的影响。具体来说，本文讨论了代码转换（在同一话语中同时使用印尼语/萨萨克语和英语）在双语环境中的作用。关键词：交流功能、代码转换、双语和多语。
理性行动理论背景下的中文房间论证
大约四十年前（1980 年），美国哲学家约翰·塞尔在他的论文《思想、大脑和程序》（Searle：1980）中发表了他对他所谓的强人工智能（人工智能）论题的著名驳斥，塞尔声称“经过适当编程的计算机确实具有认知状态，程序因此可以解释人类认知”（Searle：1980，417）。正如他所写，塞尔的论文的直接收件人是 R. Shank 和 R. Abelson 的研究（Shank，Abelson：1977，248），他们的作者声称他们设法创建了一个能够理解人类故事含义的计算机程序。例如，关于一个故事：“一个人去一家餐馆点了一个汉堡包；当汉堡包送来时发现它被烧焦了，这个人愤愤不平地离开了餐馆，没有付钱。”问题是：“他吃了汉堡包吗？”“适当”编程的计算机回答很可能没有。在他的文章中，Searle 既没有分析 Shank 和 Abelson 使用的测试计算机的程序，也没有分析他们程序的运行原理。他提出了一个问题，当计算机没有相应的视觉、嗅觉和味觉体验时，是否可能谈论理解，因为计算机无法知道“汉堡包”、“烧焦”等词的含义。正如 Searle 所相信的，Shank 和 Abelson 进行的人工智能研究遵循了 A. Turing 众所周知的测试范式，根据该测试，计算机对“人类答案”的令人满意的模仿与人的合理答案相似。在图灵测试中，扮演专家角色的人以硬拷贝格式提出问题，并以同样的方式从两个他看不见的对话者那里得到答案，其中一个是人，另一个是专门编程的计算机。根据图灵的说法，令人满意地通过测试的标准是，专家在五分钟的调查后，在不超过 70% 的情况下识别出计算机（图灵：1950，441），图灵认为这可以相信计算机具有思考能力。
赞比亚
行动背景 难民应对工作由赞比亚共和国政府领导和协调，以实现可持续发展目标 (SDG)、第七个国家发展计划 (SNDP) 和综合难民应对框架 (CRRF)。 根据《难民法》（赞比亚政府 2017 年第 1 号法案），内政部难民专员办公室 (COR) 负责处理难民事务。 因此，赞比亚自 2018 年以来采用了主流化方法，要求所有职能部委，包括农业、卫生、教育和社区服务部，为 COR 下的关键部门做出贡献。 不同部门和合作伙伴的协调分别通过实地和国家一级的机构间会议进行管理。 通过部门和双边利益攸关方互动，这得到进一步加强。 难民署是联合国机构中所有难民事务的主要对话者和牵头机构。为了全面、协调地应对刚果难民紧急情况，赞比亚共和国政府成立了一个由主要职能部委组成的跨部委委员会 (IMC)。刚果紧急阶段结束后，该委员会仍然活跃。该国目前在三个定居点收容了 89,012 名受关注人员（难民、寻求庇护者和前难民）（梅赫巴——27,639 人、马尤克瓦尤克瓦——17,201 人、曼塔帕拉——14,339 人、城市地区（卢萨卡/恩多拉）——17,429 人，自行定居者（根据政府估计）——12,404 人）。近几个月来，该国接收了少量寻求庇护者，主要来自刚果民主共和国、布隆迪和索马里。难民署在赞比亚设有四个办事处：卢萨卡代表处、索卢韦齐和卡万布瓦两个实地办事处以及卡奥马实地小组。截至 2020 年 6 月 30 日，难民署在全国共有 97 名工作人员。
职位描述 - 文职
首席服务运营官 (CSO) 负责 NCI 机构分配的责任区 (AOR) 内的年度服务运营。这包括 NCIA 机构命令的签字权，这些命令涉及部署人员和设备以支持现场运营和演习，向高级管理人员和利益相关者（包括总经理 (GM) 和参谋长 (COS)）提供现场运营态势感知，并为整个 NCI 机构服务组合提供日常在职支持的协调权。此外，CSO 还负责所有北约拥有的 CIS 设备的资产管理和后勤支持，并提供负责直接参与和支持 ACO 运营 CIS 社区的主要 NCI 机构对话者。CSO 的价值主张是提供 NCI 机构负责服务过渡、服务运营、资产管理和运营用户参与的主要权力，以便在 NCI 机构的高级管理层、服务所有者 (SO) 和客户之间提供适当的平衡，重点是保持服务稳定性和管理变革，重点是所有 NCI 机构合作伙伴的运营需求。企业服务运营中心 (ESOC) 隶属于 CSO，根据服务水平协议提供最高 2 级服务支持，并提供端到端可视性和事件解决方案，包括功能和管理升级。ESOC 控制、开展和管理日常活动，以高效、高效的方式向客户提供商定服务水平的 IT 服务，以使他们能够执行任务。由 CSO 提供的核心 1 级员工和不同的机构资源中心（服务所有者）组成，这些资源中心在服务支持小组 (SSC) 内组织 2 级支持，为集中服务提供位于蒙斯的单一 24/7 运营桥。ESOC 为所有支持服务提供 NCIA 的单一联系点 (SPOC)。服务运营部门 (SOB) 是 ESOC 最大的组成部分，包括指挥和控制科、中央服务台和网络控制中心。结合来自其他服务线的关键员工，这些要素构成了对北约的集中 1 级和 2 级 IT 支持。
社论：对话式人工智能
2023 年初，对话式人工智能出现了颠覆性的发展：ChatGPT。大型语言模型技术突然可供数百万用户使用。底层 GPT-3.5 语言模型拥有 1750 亿个参数，经过 3000 亿个单词的训练，并根据人类反馈进行了微调，显示出流畅性、风格迁移和思维链推理等突发行为。此外，其数千个标记的上下文窗口支持一种对话训练形式：通过提示进行实时监督（尽管不稳定）训练。从对话的角度来看，ChatGPT 具有跨会话的对话记忆，使其能够从对话中获取先前的交互。2023 年 3 月，GPT-4 取代了 GPT-3.5，具有更大的上下文窗口，据报道在处理事实问题方面具有更高的准确性，并将图像分析与基于语言模型的交流互动联系起来。鉴于这些重大进展，人们可能倾向于认为对话式人工智能已经成熟。然而，仍存在大量未解决的问题和研究问题。关键的争论围绕着大型语言模型的社会影响和 NLP 的未来、训练机制的环境影响以及大规模采用、偏见的影响和预防以及训练数据可能存在的版权侵权。对话式人工智能领域的核心研究主题在很大程度上与底层技术（包括大型语言模型）正交。本前沿研究主题涉及许多这样的主题：人类对对话代理的感知以及对话代理表现出的社交线索对人类的影响、信息呈现在混合对话系统中的作用、除了原始文本观察数据之外使用精心注释的数据，以及人机之间交流模式的出现。Blomsma 等人的论文。解决了人类对话者对具身对话代理所表现出的性格特征的感知。这些作者通过比较人与人之间和人与人工智能之间的互动，表明动态社交反馈线索（尤其是点头）与人类感知的性格特征相关。随着对话式人工智能变得越来越多模式化和嵌入式，这些发现将对行业具有实际意义，并可能有助于人类与人工智能之间更自然的互动模式。Wieland 等人的论文与这些结果相关——这些作者研究了聊天机器人通过头脑风暴产生想法的适用性，同时考虑到聊天机器人呈现的静态社交线索（姓名、身份、图片）。他们发现，与聊天机器人进行头脑风暴可以让参与者产生越来越多样化的想法
尼泊尔公共财政管理改革的运行风险评估：挑战与机遇的回顾
致谢 本报告由 ODI 团队起草，该团队由 Philipp Krause、Stephanie Sweet、Edward Hedger 和 Bhola Chalise 组成。Hiramani Ghimire 和 Bigyan Pradhan 在世界银行驻尼泊尔国家办事处的 Tahseen Sayed 的指导下管理了这项研究。该团队谨对尼泊尔政府在 ODI 团队于 2012 年 10 月和 2013 年 2 月访问尼泊尔期间给予的热情款待和支持表示感谢。特别感谢 PEFA 指导委员会成员，该委员会由财政部长 Krishna Hari Baskota 于 2012 年 10 月担任主席，由 Shanta Raj Subedi 于 2013 年 2 月担任主席。我们还要感谢 Pratap Kumar Pathak 和 Narendra Dahal 在不同时期担任金融审计长时给予的指导和支持。Mahesh Prasad Dahal 领导 PEFA 秘书处，是政府方面研究的联络人，他为研究团队提供了宝贵的支持。Suresh Pradhan 接替他担任 PEFA 秘书处的协调员，并提供类似的支持，并加入团队进行实地考察。FCGO/PEFA 秘书处的 Rajendra Bajracharya 和 Baburam Subedi 通过协调 FCGO 对报告草案的回应来支持这项工作。该团队还想记录下对 DTCO 负责人及其在 Kavre、Chitwan、Rupandehi 和 Palpa 的同事的感谢，感谢他们非常热情的支持，不仅在收集信息方面，而且在召集与各地区相关对话者的互动方面。特别感谢 Suresh Pradhan 及其在 FCGO 的团队，他们在协助会议和提供数据和报告方面发挥了重要作用。如果没有他们的帮助，团队不可能在有限的时间内覆盖如此多的内容。尽管还有其他紧迫的任务，但加德满都和全国各地的所有受访者（请参阅附录 B 中的受访者名单）都非常慷慨地付出时间和见解。我们要感谢世界银行和 PFM 多捐助方信托基金的成员，包括 DFID、AusAID、挪威、丹麦和欧盟，感谢他们在国家访问期间和远程与团队合作并提供资金。世界银行华盛顿特区办事处的 Verena Fritz 在整个过程中提供了有益的评论和指导，并参加了两次国家访问。我们收到了来自 Hiramani Ghimire、Bigyan Pradhan 和 Verena Fritz 以及多个政府机构和发展伙伴对本报告早期草稿的大量评论和反馈。Ruth Larbey 和 Roo Griffiths 编辑了本报告。Suran KC Shrestha 在团队在尼泊尔期间提供了宝贵的后勤支持。所有事实或判断错误均由作者负责。本报告中表达的调查结果、解释和结论完全是作者的观点，并不一定代表世界银行集团、其执行董事或他们所代表的国家的观点，也不应该归咎于他们。
经济政治专家职位
经济政治专家职位 14. 主要职责（时间百分比） 分析和报告（35%） 监测和分析宏观经济、金融、贸易、环境、能源、交通、知识产权、卫生和科学技术发展。根据与相关联系人的会议以及对当地媒体、学术期刊、政府网站、智库分析等的广泛阅读，提供对当前经济和政治事件的专家口头和书面评估和分析；就可能的行动方针或处理不同问题、政策问题和双边挑战的方法向领事馆官员（包括总领事）提供建议，权衡各种行动方针的成本和收益。报告应重点介绍美国公司/行业的商业前景和趋势以及与美国政府和全球倡议可能合作的领域。为执行这些任务，任职者需要每天监测新闻媒体，并建立和维护与企业、统计机构、非政府组织、学术界和当地政府的多样化工作层面联系网络，包括参加公共和代表活动。任职者需要用英文和葡萄牙文撰写报告和简报，这些报告和简报几乎不需要编辑，并且必须能够以清晰简洁的方式口头介绍关键事态发展。联络 (20%) 监控整个领事区内政府、行业和政党的人事变动，包括从公开来源收集信息和准备传记报告。维护可访问的关键经济和政治联系人名单。为经济政治部门官员和领事馆前台办公室推荐、安排和组织会议，以确保美国政府与适当的当地对话者进行有效互动和沟通。访问支持 (20%) 通过制定方案替代方案和联系相关组织，为经济政治部门和前台办公室提供规划和后勤支持，组织复杂、高知名度、有时具有政治敏感性的活动和美国政府访客（最高可达国务卿、副总统和总统）的访问。根据要求担任高层访问的现场官员并为最终的旅行报告做出贡献。外联材料和翻译 (15%) 研究、翻译和维护用于公众宣传、官方访问和官方通信的简报材料，包括领事区各州的情况说明书。协助经济政治部门官员确定适当的外联机会。根据需要在会议和公众宣传活动中提供口译服务。行业报告和其他指定职责 (10%) 在最低限度的监督下，准备华盛顿机构（包括美国贸易代表办公室 (USTR)、发展金融公司 (DFC)、进出口银行和商务部）要求的正式报告的主要工业和服务业摘要。报告
摩尔多瓦共和国关于...法律草案的意见
1.摩尔多瓦共和国议会议长于 2023 年 11 月 18 日致函威尼斯委员会，请求委员会就《情报和安全局法》草案（以下简称“SIS 法草案”，CDL-REF(2023)001）以及《反间谍和外部情报活动法》草案（以下简称“CI 法草案”，CDL-REF(2023)002）提出意见。2022 年 11 月 25 日，在得知该意见草案计划于 2023 年 3 月的全体会议上提出后，议会议长要求将该请求作为紧急请求处理，因为该地区的安全局势在过去几个月中有所恶化。2022 年 12 月 8 日，威尼斯委员会主席团根据摩尔多瓦当局提出的论点，授权准备一份紧急意见，并在 2023 年 3 月全体会议之前发布。然而，2023 年 2 月 14 日，由于紧急理由似乎不再适用于正在审议的法律草案，主席团根据报告员的意见，在议会议长的同意下决定恢复正常程序。2.Richard Barrett 先生（爱尔兰成员）、Regina Kiener 女士（瑞士成员）和 Ben Vermeulen 先生（荷兰成员）担任本意见的报告员。3.2023 年 1 月 23 日至 24 日，报告员和秘书处的 Martina Silvestri 女士与议会多数派和反对派代表、议会监督情报和安全局工作小组委员会（以下简称“小组委员会”）、情报和安全局（以下简称“SIS”）代表、律师协会、共和国总统、总检察长办公室、司法部长、国防部、监察员、国家个人数据保护中心以及民间社会和私营数字通信部门的代表举行了在线会议。委员会感谢摩尔多瓦当局出色地组织了会议，并感谢所有这些对话者的参与和提交的书面信息。2023 年 2 月 28 日，摩尔多瓦共和国议会议长提交了一份说明，其中包含有关修订后的法律草案的补充信息和解释，这些内容已在本案文中报告和考虑。威尼斯委员会没有分析对案文新提出的修改。4.5.本意见依据法律草案的英文翻译编写。翻译可能无法准确反映原文的所有要点。本意见根据报告员的评论和在线会议的结果起草。在与摩尔多瓦共和国安全和情报局局长 Musteata 先生交换意见后，威尼斯委员会在第 134 次全体会议（威尼斯，2023 年 3 月 10 日至 11 日）上通过了该意见。
人工智能：«实验哲学
人工智能：«实验哲学»还是现实的要求？Oleh Romanchuk 1，Viktoriya Romanchuk 2 * 1伊万·弗兰科国立洛杉矶国立大学助理教授，利维夫，乌克兰2博士学位学生，伊万·弗兰科国立利维夫大学，乌克兰LVIV，乌克兰 *通信作者电子邮件id：vsesvit.journal@gmail@gmail.com export the export of power of power of power of power of power of power of pore exist of pore exist of pore exist of World of World of World of World。讨论“新社会秩序”的形成，计算机文明的哲学，影响人类生活的最新信息和通信技术的方法，全球化世界总计算机化的心理和社会经济的后果，最新的方式和含义是解决出现的许多问题。人类面临的关键挑战已经超过了智人解决这些问题的智力能力。迫切需要创建高性能的通用计算机，该计算机可以在人类智能的层面上推理和执行操作，甚至超过它，包括批判性思维和创造力。这是关于创建所谓的“人工智能”（AI）。然而，这一发明将来可能会成为对人类文明危险的根源，因为如果不作为社会存在，人工智能将在人类伦理，道德，心理学之外发挥作用。担心世界对人工智能的迷恋的原因是非常真实的。没有人可以预测超级智能融入社会的后果。文章分析了创建AI和可能出现的社会风险的问题。（LEM，2014年）。该研究的目的是由于需要对“人工智能”概念的本质进行更深入的了解，以及在大众传播和社会关系领域可以解决的那些任务的识别。关键字：信息，人工智能，人类，交流，信息社会，互联网资源，计算机，通信技术。简介计算机越来越多地技术密集型。如今，媒体上有关人工智能的科学和流行科学文章不再令人惊讶，描述了对AI对媒体，政治和经济学影响的研究，分析了人工智能和传统武器的共生可能后果，以及更多。许多原始作品致力于此问题：（ Wiener，1948年），（Turing，1950），（Andrew，1985），（Luger，2008），（Russel＆Norvig，2006）等。在1948年，诺伯特·维纳（Norbert Wiener）将注意力集中在材料系统的属性中，以复制，存储和使用另一个系统的结构，同时确保系统适应环境（Wiener，1948）。在1950年，艾伦·图灵（Alan M. Turing）发表了上个世纪表达的最原始，最深刻的思想之一 - «计算机和智能»（图灵，1950年）。作者描述了程序（«模仿游戏»），通过该过程可以确定机器在合理意义上与人相等的时刻。此“图灵测试”成为“机器智能”的标准理论测试。测试任务假定对话者的情报水平决定了他进行对话的能力。二十年后，著名的波兰科幻作家，哲学家和未来学家Stanislaw Lem在他的文章“ Golem xiv”中指出，两个思想共存的问题 - 人类和“不人道”，生物学和人工智能，生物学和人工智能是未来的主要问题之一（Lem，1973）。在基本的哲学工作中«summa Technologiae»Stanislav Lem预测了虚拟现实的创造，人工智能，发展了人类自动进化的思想等。作者认为由于人工智学与人之间的关系，可能会出现的三种替代方法：AI永远不会超越人类的思想；如果发生这种情况，该人将能够保持对AI的控制；一个人是
使用机器激励措施衡量人工智能代理对人类的信任 Tim Johnson 博士 1 * 和 Nick Obradovich 博士 2
1. 威拉姆特大学阿特金森管理学院，900 State Street，塞勒姆，俄勒冈州，美国 97301 2. 再生项目，旧金山，加利福尼亚州 94104 *通信地址：tjohnson@willamette.edu 摘要。科学家和哲学家一直在争论人类是否可以信任先进的人工智能 (AI) 代理尊重人类的最大利益。但反过来呢？先进的 AI 代理会信任人类吗？衡量 AI 代理对人类的信任具有挑战性，因为——没有不诚实的代价——此类代理可能会对它们对人类的信任做出错误的回应。在这里，我们提出了一种激励机器决策的方法，而无需改变 AI 代理的底层算法或目标导向。在两个独立的实验中，我们随后在 AI 代理（来自 OpenAI 的大型语言模型 (LLM)）和人类实验者（作者 TJ）之间的数百场信任游戏中使用此方法。在我们的第一个实验中，我们发现人工智能代理在面对实际激励时决定信任人类的比例高于做出假设决策时。我们的第二个实验通过自动化游戏和同质化问题措辞复制并扩展了这些发现。我们再次观察到人工智能代理在面对真实激励时具有更高的信任率。在这两个实验中，人工智能代理的信任决策似乎与赌注的大小无关。此外，为了解决人工智能代理的信任决策反映出对不确定性的偏好的可能性，实验包括两种条件，向人工智能代理提供非社交决策任务，提供选择确定或不确定选项的机会；在这些条件下，人工智能代理始终选择确定选项。我们的实验表明，迄今为止最先进的人工智能语言模型之一会根据激励改变其社交行为，并在受到激励时表现出与对人类对话者的信任一致的行为。关键词：人工智能；信任游戏；激励；机器行为；自然语言处理；实验经济学；行为经济学；博弈论 引言 人类是否应该相信先进的人工智能会尊重人类的最大利益？人工智能会表现出这样的信任吗？这些问题以及相关的协调问题 [1] 主导了关于人类如何适应先进人工智能的热门讨论 [2, 3]，并促使研究人员将对人工智能的信任究竟意味着什么正式化 [4]。然而，在这场对话的背景下，存在着一个类似的问题：先进的人工智能代理信任人类吗？也就是说，抛开信任的内部或心理表征问题，先进的人工智能代理的行为是否表现出对人类的信任？毕竟，当代理缺乏信息、在正式机构之外运作或拥有诡计机会时，相互信任可以促进社会和经济交流 [5-7]，因此，人工智能对人类的信任成为人类与人工智能代理交互环境中的关键关注点。然而，衡量人工智能代理对人类的信任是一项挑战，因为代理可能会对其对人类的信任做出错误的回应，而不存在与不诚实相关的成本。因此，我们设计了一种激励机器决策的方法，即通过为人工智能代理的服务提供代币（即不修改内部人工智能算法或目标导向），然后，我们在 OpenAI 的 GPT-3.5 模型开发的高级人工智能代理 text-davinci-003（以下简称 Davinci）和人类实验者（作者之一，TJ）之间的数百场信任游戏中使用这种方法。我们的工作建立在经济学研究的基础上，该研究表明，与假设的激励相比，真实的激励会改变人类的行为 [8]，引发更准确的信念 [9]，并促进对行为和态度的衡量，否则这些行为和态度可能会被各种反应偏见 [10] 所掩盖，包括社会期望偏见 [11]。事实上，这样的观察促使实验经济学家致力于为实验参与者提供诚实描述的、真实的激励[12]。