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World File Search System意想不到
发现意想不到的事物
理解复杂、冲突和动态信息的需求推动了新工具和技术的出现，这些工具和技术将可视化的优势与强大的底层算法和创新的交互技术相结合；这些工具构成了新兴的可视化分析领域。2 可视化分析是抽象的视觉隐喻与人类信息话语（通常是某种形式的交互）的结合，能够在大量动态变化的信息空间中检测预期并发现意外。它是科学和信息可视化领域的产物，但包括许多其他领域的技术，包括知识管理、统计分析、认知科学、决策科学等。计算、视觉表示和交互式思维的结合支持深入分析。其目标不仅是允许用户检测预期事件（例如模型可能预测的事件），而且还帮助用户发现意外事件——令人惊讶的异常、变化、模式和关系，然后对其进行检查和评估以产生新的见解。 “可视化时间线”侧栏简要总结了与
经济增长的终结？ 意想不到的后果……
注：总生育率是指假设一群女性在其一生中都受到特定时期生育率的影响，且不受死亡率影响，则她们在其生育期内活产的平均数量。每个数据点对应一个五年期。资料来源：联合国（2019 年）。
时空中的纠缠和意想不到的量子现象
我喜欢从另一个角度来思考：用 Van Raamsdonk [1] 的话来说，纠缠是时空的结构。当你纠缠单个量子比特时，你就创建了一个二维网络，类似于引力理论中时空内部如何从纠缠边界中出现。在这种全息方法中，纠缠生成时空的几何形状，而不是坍缩空间或时间。同时，纠缠是检测相变或诊断意外现象（如纠缠不对称和量子姆潘巴效应）的基本工具 [2,3]。此外，纠缠构建的几何形状可用于量子信息科学的应用。例如，如果爱丽丝拥有一个特殊用途的设备来准备她最喜欢的状态，她可以通过量子网络将其量子传送到几个遥远的地方 [4]。根据这个观点，纠缠不仅构建了地铁系统的轨道，而且还充当了将信息从一个车站传送到另一个车站的火车。
人工智能与政府的未来：意想不到的影响和严峻挑战
基于可观察到的事实，本政策文件探讨了人工智能 (AI) 可能影响公共部门及其作用的一些不太为人所知但至关重要的方式。我们的重点是那些目前可能低估人工智能影响但对未来政府政策和行动具有重大影响的领域。我们确定了四个主要影响领域，这些领域可能会重新定义公共部门的作用，需要它提供新的答案，或两者兼而有之。这些领域是基于语言的新数字鸿沟的出现、公共行政部门的工作岗位流失、收入动员中断以及政府响应能力下降。这一讨论不仅确定了关键领域，而且强调了超越传统方法解决这些领域的重要性。在研究这些挑战时，我们阐明了它们的重要性，力求让政策制定者和利益相关者了解人工智能可能悄无声息但深刻地改变公共部门格局的微妙方式。
言论自由 - UPLOpen
从爱尔兰到印度，从巴勒斯坦到西巴布亚，从当代爪哇到 20 世纪早期的英国，从殖民时期的越南到当代的美国，本书广泛地审视了言论自由的单一“西方自由主义传统”的经典观点，探索了其内在的复杂性，并强调了不同时代和地方对言论、自由和约束之间关系的其他观点。各章分析了通常与言论自由辩论相关的主题，为校园言论规范、诽谤和新闻自由等熟悉的话题提供了新的见解，同时也探讨了治疗、送礼和殉道等意想不到的话题。这些分析不仅提供了意想不到的观点和独特的见解，而且解答了无数问题，有助于对言论自由的本质有丰富的、跨学科的和人性化的理解。
合成生物学= ...
生态系统/食物网的不可逆转损害：超出目标人群以外的转基因生物的脱落和意想不到的传播可能会带来不可预测且深远的后果。Synbio应用的潜在不利影响将以不可预测的模式从这些共生相互作用中出现。这些生物系统不能仅通过查看单个部分（一个生物本身）和孤立的零件来评估，它们都必须被视为较大的单位。此外，生态系统中物种内部和之间的复杂相互依赖性尚未完全理解，意想不到的互动可能会破坏食物网，从而导致不可逆转的损害。这些破坏可能会损害生态系统功能，并可能对各个生物体和整个生态系统造成伤害，而后果可能很难或不可能逆转。
确保美国航空航天和国防关键矿物供应链安全
在考虑对关键矿产采购施加更多立法和监管限制的情况下，推动此类限制的政策必须首先反映当今全球市场的现实。将供应链转向替代来源应该是深思熟虑的、战略性的，并激励美国工业界尽早采用风险缓解策略、供应商标准、国内供应商和投资于美国产能不足的可靠来源。在短期内关闭没有现成替代品的市场可能会产生意想不到的后果，增加美国的脆弱性。因此，与美国工业界在供应链的各个层级（从生产商到最终用户）的接触至关重要，以确保旨在提高战略和关键矿产供应链透明度的措施不会给供应商带来过度的行政负担或导致意想不到的后果。
人工智能、控制和意外后果：对元价值的需求
摘要 由于其自我学习和进化特性，人工智能 (AI) 系统比传统的社会技术系统更容易出现意想不到的后果，也更难控制。为了解决这个问题，机器伦理学家提议通过设计人工道德代理来在人工智能系统中构建道德 (推理) 能力。我认为这很可能会导致更多而不是更少的意想不到的后果，并且可能会减少而不是增加人类对此类系统的控制。相反，我建议我们应该通过为人工智能系统的进化制定一系列元价值观，将人工智能系统置于人类有意义的控制之下。除此之外，这还需要对人工智能系统进行负责任的实验，这可能无法保证完全控制或防止所有不良后果，但仍然可以确保人工智能系统及其进化不会失控。