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欧盟委员会布鲁塞尔，2023 年 6 月 20 日 COM(2023 ...
自 2020 年以来，欧盟面临着一系列前所未有和意想不到的挑战。2021-2027 年多年期财政框架和 NextGenerationEU 为应对 COVID-19 疫情及其经济和社会影响做出了有力的回应。它们使欧盟迅速从危机中恢复过来，并使欧洲更加绿色、更加数字化、更具韧性，同时解决了不平等问题并促进了所有人的平等机会。然而，欧盟刚刚摆脱一个多世纪以来最严重的全球经济危机之一，又面临着另一场重大危机：随着俄罗斯对乌克兰的野蛮入侵，出现了更多新的和意想不到的挑战，例如能源危机。在其限度内，欧盟预算利用其有限的内置灵活性，为欧盟做出了强有力的反应。应对这些多重挑战已将欧盟预算的资源推到了枯竭的地步。
EPSRC 呼叫模板
EPSRC 致力于发展和促进负责任的创新。研究不仅可以产生理解、知识和价值，还可以产生意想不到的后果、问题、道德困境，有时还会带来意想不到的社会变革。我们认识到，我们有责任促进负责任的创新方法，这将引发对我们资助的研究的潜在伦理和社会影响的持续反思，并鼓励我们的研究界也这样做。负责任的创新创造了空间和流程，以开放、包容和及时的方式探索创新及其后果，超越了对道德、公众参与、风险和监管的考虑。创新是一种集体责任，资助者、研究人员、相关方和受影响方（包括公众）都发挥着重要作用。申请人应在 EPSRC 网站 ( https://epsrc.ukri.org/research/framework/ ) 上提供的 EPSRC 负责任创新框架内工作。
经济范围建模、环境宏观经济学...
本文旨在说明简单的一般均衡模型如何发挥筛选作用，以判断法规对整个经济的影响是否重要到需要改变传统成本效益方法的局部均衡假设。Sunstein (2018) 的新书《成本效益革命》使用了一个类比来描述为什么政策经常会产生对 BCA 有影响的意想不到的后果。他认为，世界（在我们的例子中是经济体系）就像一张蜘蛛网——拉动其中一部分，系统的其他地方可能会出现意想不到的反应。1 这种描述恰如其分地描述了我们研究目标的动机：我们需要一个简单的衡量标准来判断何时应该承认法规对 BCA 的一般均衡影响。用 Sunstein 的话来说，我们希望用简单易懂、易于操作的模型“填充网络”。为了实现这一目标，我们采用了新古典福利经济学的基本结构，以及普雷斯科特（2003）式宏观模型的策略。2
DEF STAN\OO-970 拟议修订通知
批准。本节将详细说明已获批准的内容和批准人，并确认纳入修订的日期以及应审查 NPA 的日期，以确定修订在实现变更目标方面的影响，是否有任何意想不到的后果，并确定估计成本是否正确。
生物技术和基因编辑资源 - 2024 年 6 月
基因编辑是最近开发的一种工具，用于许多生物技术过程。它对新西兰尤为重要，因为它可用于开发新的创新作物和牧草植物，这将使我们的农业系统受益，并在其他领域具有价值。然而，也存在需要管理的潜在风险。基因编辑比早期的基因改造方法更简单、更便宜，并且有可能以更可控的方式改变生物体的 DNA。但仍然有可能出现意想不到的变化，而且即使变化非常精确，也可能对生物体产生意想不到的影响——因此仍然需要监管监督。然而，这项技术发展非常迅速，20 多年前制定的新西兰法规不适合管理它。朱丽叶于 2019 年 8 月向总理介绍了基因编辑情况，她的简报可在此处查看。2023 年，朱丽叶向总理提供了一份更新的简报信。简介
西雅图城市灯光客户服务和账单审计
章节摘要 2016 年 9 月，西雅图城市之光 (City Light)、西雅图公共事业公司 (SPU) 和西雅图信息技术部 (Seattle IT) 更换了公用事业的客户计费系统。1 2016 年 10 月，City Light 开始在新的住宅和小型商业建筑项目中安装高级电表。2017 年 7 月，City Light 开始将现有账户的手动电表换成高级电表。这两件事——新的客户计费系统和安装高级电表——的重叠效应导致 City Light 客户收到更多意想不到的高额账单。客户对意想不到的高额账单感到沮丧，这增加了公用事业客户服务中心的呼叫量，导致客户等待时间过长。此外，City Light 对账单准确性缺乏信心，影响了他们继续正常收款流程的能力，造成大量应收账款余额。
推荐引用 推荐引用 Sahar Takshi，《意想不到的不平等：人工智能对医疗决策的不同影响》，34 JL & Health 215 (2021)，网址为 https://engagedscholarship.csuohio.edu/jlh/vol34/iss2/6
随着医疗行业采用人工智能和算法驱动 (AI) 工具，监管机构解决医疗歧视问题至关重要。医院、医生和保险公司越来越多地使用 AI 工具来做出临床和行政决策，但目前还没有专门规定 AI 用户必须履行非歧视义务的框架。食品药品管理局对 AI 的监管权力有限，也没有试图将反歧视原则纳入其指导方针中。《平价医疗法案》第 1557 条尚未用于强制执行医疗 AI 中的非歧视规定，民权办公室也未充分利用该条款。医疗许可委员会或医疗事故责任的州级保护同样未经检验，尚未将非歧视义务扩展到 AI。
对人工智能偏见和公平性的影响
蝴蝶效应这一概念源自混沌理论，强调微小变化如何对复杂系统产生重大且不可预测的影响。在人工智能公平性和偏见的背景下，蝴蝶效应可能源于多种来源，例如算法开发过程中的小偏差或倾斜的数据输入、训练中的鞍点或训练和测试阶段之间数据分布的变化。这些看似微小的改变可能会导致意想不到的、严重的不公平结果，对代表性不足的个人或群体产生不成比例的影响，并延续先前存在的不平等。此外，蝴蝶效应可以放大数据或算法中固有的偏见，加剧反馈回路，并为对抗性攻击创造漏洞。鉴于人工智能系统的复杂性及其社会影响，彻底检查对算法或输入数据的任何更改是否可能产生意想不到的后果至关重要。在本文中，我们设想了算法和经验策略来检测、量化和减轻人工智能系统中的蝴蝶效应，强调了解决这些挑战以促进公平和确保负责任的人工智能发展的重要性。
算法的经济-Black Inc书籍
在过去的几年中，我们充满了令人印象深刻的技术的例子。算法已经存在了数百年，但它们直到最近才开始“逃脱”我们的理解。当算法执行某些任务时，它们不仅像我们一样好，而且它们变得无限地好转，同时它们会变得更加令人惊讶。我们对他们能做的事情印象深刻，以至于我们给了他们很多代理。，但是由于它们很难理解，这会带来各种意想不到的后果。