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Peter Van Dijk，James K. Stewart和Joanna EyquePeter Van Dijk，James K. Stewart和Joanna Eyque
债务管理和借贷能力效应：将自然资本整合到金融报告中将提高金融市场的审查并改善公共部门发行人的信用风险评估。与某些批评家的担忧相反，而政府资产基库将通过合并自然资本来扩大，公共部门发行人的借贷能力不会改变。评级机构的观点，以及投资者对公共部门信贷的需求和定价，反映了政府借款人的债务服务能力。这种能力基于关键标准，例如运营和资本预算的可持续性，经济基本面以及产生收入的能力，而不仅仅是资产估值。
碳偏移，脱碳和风险此版本
抽象的碳偏移已成为解决温室气体排放的一种有争议的方式，以减少气候变化。支持者认为，使用抵消和为这些偏移的自愿碳市场的发展是解决气候变化的关键工具。批评家认为它们代表了分散注意力和无效工具。在本文中，我们调查了偏移依赖是替代方案还是脱碳化的补充，风险措施是否反映了公司对偏移的依赖，以及解释偏移价格变化的因素。这项研究旨在将依次化碳含量偏移的前景和风险告知投资者，政策制定者和企业。
常见问题 - 带答案的常见问题Earth4All建模团队对最近的问题和批评的回答（5.Feb.2024）在G
常见问题解答 - 带有答案的经常询问的问题4 all建模团队对最近的问题和批评的回答（5.Feb.2024）在进行有关Earth4All-Global模型的详细讨论之前，我们想对任何（类型的）模型做出一些一般性评论。在一般计算机模型中是使建模者的心理模型明确的工具，并允许他们在此内进行实验。虽然乔治·盒子（George Box）的著名谚语写着“所有模型都是错误的，但有些是有用的”，但人们普遍承认，实际上所有模型都可能对其特定目的有用。所有模型都是现实的理想化，这通常为批评提供了很大的空间。批评是受欢迎的，通常是洞察力本身的重要来源，因为它开辟了有关所讨论系统和基本假设的不同心理模型的辩论。实际上，一些最著名，最受批评的模型不仅提供了有关我们的世界如何运作的宝贵见解，而且向我们展示了为什么一些简化的假设可能会使我们误入歧途（例如Nordhaus的DICE模型）。Donella Meadows（1982，2008）对模型及其在政策中的作用进行了几次批评/思考。主要结论之一是，应该为特定目的设计模型/以回答特定问题。这也是定义边界的原因（即该特定模型的哪些变量包括哪些变量，包含的关系等）。有关E4A-Global模型质量的一些问题没有考虑到该全球仿真模型的做法。该模型不是为了做许多批评家显然期望它做的事情。没有模型可以做一些批评家似乎期望E4A-Global做的事情，即以“科学”的精确度来预测现实世界的未来。Earth 4 all-Global模型对人类的长期未来有什么能力？快速答案“很少”，但也“毫无疑问”。该模型通过模拟模型的结构和输入参数产生的两个场景来说明Earth4All Book的故事。以及对21世纪的变革经济学委员会（TEC）的评估以及书中概述的故事情节，该模型绘制了两张一致但对比的潜在期货与宽阔的笔画的图片。
经济自由对女性的因果影响......
1 Hoover 等人 (2015) 认为，如果没有全体公民的参与，经济就不可能充分发挥其潜力。他们研究了经济自由和黑人/白人收入差距，发现前者与白人家庭收入呈正相关，但与黑人家庭收入无关。 2 Stroup (2011) 指出，Stiglitz (1996)、Stiglitz 等人 (2006)、Stiglitz (2002)、Posner (2009) 和 Gibson-Graham (1996) 是提出这一论点的著名批评家。 3 虽然超出了本文的范围，但 Fike (2015) 认为并发现，经济自由可以导致人们对女性和工作的态度发生重大变化。她引用了 Berggren 和 Jordahl (2006, 2013) 以及 Pitlik 和 Rode (2014) 作为经济自由改变其他社会信仰的例子，在这些案例中，社会对同性恋的容忍度更高，社会信任度更高，人们更加相信自己能够掌控自己的生活。
对整个生命周期中蘑菇对情绪和神经认知健康的影响的评论
eSG或环境，社会和治理视为应对气候变化的工具，而其他人则被视为允许投资者评估气候变化风险和机会的工具。它在美国已被广泛政治化，共和党的批评家将其描述为自由金融精英的尝试，将左派脱碳使命通过投资风险后门强加给美国经济。目前的论文探讨了通过政治权利成为政治化对象的ESG已成为政治化对象的方式。这样做，它在ESG上下文中分析了政治化的含义及其所采取的各种形式，无论是话语和实质性。本文还试图解释为什么在特定关头发生了ESG政治化，并借鉴了社会运动研究的政治机会理论来解释这一点。它进一步研究了试图将其定性化的ESG政治化的各种反应。
气候变化和美国ESG的政治化
eSG或环境，社会和治理视为应对气候变化的工具，而其他人则被视为允许投资者评估气候变化风险和机会的工具。它在美国已被广泛政治化，共和党的批评家将其描述为自由金融精英的尝试，将左派脱碳使命通过投资风险后门强加给美国经济。目前的论文探讨了通过政治权利成为政治化对象的ESG已成为政治化对象的方式。这样做，它在ESG上下文中分析了政治化的含义及其所采取的各种形式，无论是话语和实质性。本文还试图解释为什么在特定关头发生了ESG政治化，并借鉴了社会运动研究的政治机会理论来解释这一点。它进一步研究了试图将其定性化的ESG政治化的各种反应。
为什么Bradley-Terry模型适合RLHF？
本论文的主要问题是，尽管Bradley-Terry模型在建模RLHF和培训LLM的偏好方面有明确的缺点，但为什么Bradley-Terry模型效果很好。例如，许多批评家认为，即使各个偏好是及物的，这种偏好的聚集也不是Bradley-terry模型的参数化不足。在本论文中进行调查的潜在假设是，尽管对于培训LLM模型的培训，这种批评可能是正确的，但对于确定了最佳输入向量而不是整个排名，但对于训练LLM模型来说，这只是重要的。此外，由于与这些模型的大小相比，由于偏好数据集的尺寸较小，LLM易于过度拟合。Bradley-Terry模型的普及和功效可能是由于其参数不足是一种隐式正规化而引起的。
偏见赏金算法框架
用于光线充足，面向面的条件可能由客户在不理想的条件下应用，从而导致总体和特定子组的降解。第二，我们生活在AI行动主义时代，研究人员，记者和其他外部各方可以独立审核商业或开源API的模型，并在研究社区和主流媒体中发布其发现。在没有更严格的AI和ML监管的情况下，这种行动主义是推动开发ML模型和工具的组织变革的最强大力量之一。它具有利用分布式研究人员的分布团队，在部署的模型和系统中寻找各种各样的问题。不幸的是，ML开发人员与其批评家之间的动态目前具有一些对抗性语气。通常会私下进行外部审计，并在与建立模型和系统的组织进行咨询之前公开播出。该组织可能会忍受批评，并在内部试图解决确定的偏见或问题，但通常与外部审计师几乎没有直接互动。随着时间的流逝，软件和安全社区已经开发了“错误赏金”，以尝试将系统开发人员及其批评家（或黑客）之间的类似动态转变为更具活跃和生产力的目的。希望是，通过故意邀请外部各方在其系统中找到软件或硬件错误，并且通常会为此提供货币激励措施，更健康，更快地响应的生态系统将发展。ML社区自然要考虑一种类似的“偏见赏金”方法来及时发现和修复具有偏见或其他不良行为的模型和系统。不是在软件中找到错误，而是邀请外部各方找到偏见，例如，（人口统计或其他）训练有素的模型表现不佳的输入子组，并以此为其奖励。的确，我们已经开始在此类事件中看到早期的现场实验[6]。在这项工作中，我们提出和分析了针对现有训练的模型F（x）进行偏置赏金的原则性算法框架。我们的框架具有以下属性和功能：
