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欧洲和美国的数字鸿沟日益扩大
欧洲和美国日益扩大的数字鸿沟 © 欧洲投资银行 2020 年 EIB 工作文件 2020/07 2020 年 4 月 作者 Désirée Rückert（欧洲投资银行） Reinhilde Veugelers（鲁汶大学、布鲁盖尔研究所和 CEPR） Christoph Weiss（欧洲投资银行） 这是 EIB 经济部的出版物 关于 EIB 经济部 EIB 经济部的使命是提供经济分析和研究，以支持银行的运营以及确定其定位、战略和政策。该部门由 40 名经济学家组成，由主任 Debora Revoltella 领导。economics@eib.org www.eib.org/economics 免责声明 本出版物中表达的观点为作者的观点，不一定反映欧洲投资银行的立场。EIB 工作文件旨在促进及时交流研究成果。它们不受 EIB 标准的文字编辑或校对的约束。 pdf: QH-BK-20-007-EN-N ISBN 978-92-861-4683-1 ISSN 2599-736X DOI 10.2867/222528
人类在日益自动化的航空系统中的作用
近年来，一些自动化支持者设想了未来的运输系统，该系统将在有限的或没有人类操作员监督的情况下运行。UAM 的支持者指出，这种最终状态可以降低成本并消除飞行员失误，飞行员失误被认为是许多飞机事故的一个促成因素（例如，Uber Elevate，2016 年）。这种观点忽略了人类操作员增加弹性的可能性，因为他们可以在自动化的“能力范围”之外感知和行动。我们使用术语“能力范围”来指代自动化系统赢得信任的场景和环境，它可以安全运行而无需人工干预。这类似于 Hoffman 和 Hancock (2017) 讨论的“能力范围”和 Woods (2015) 讨论的系统边界。在设计过程中，预期能力框可能以性能规范的形式明确表达，但预期能力框的某些方面也可能未说明。随着操作经验的积累，实际能力框有时会比预期的要小，因为系统无法处理场景和环境，包括设计人员预期的一些场景和环境。在其他情况下，系统可能无法处理未预料到的场景和环境。当安全关键系统能够调整其功能以保持安全性时，它具有弹性
蓝色经济在全球的重要性日益增加
为实现《环境指导纲要》中提出的气候目标，海运业需要放弃使用化石燃料，转而使用零碳替代品，即在整个生命周期内温室气体排放为零或极低。世界银行分析了《发展中国家零碳燃料的潜力》，回顾了对航运脱碳未来可能做出贡献的主要因素：生物燃料、氢气和氨以及合成碳基燃料。另一份报告《液化天然气在低碳和零碳航运转型中的作用》认为，液化天然气可以发挥过渡作用，即在2030年后，现有的液化天然气基础设施和船舶可以继续使用兼容的零碳燃料，也可以发挥临时作用，即从2030年起，液化天然气将被零碳替代品迅速取代。
人工智能对密苏里州经济指标的影响日益增大
人工智能相关职位的在线招聘广告为追踪企业采用这项技术提供了另一个视角。根据 Lightcast 的数据，从 2024 年 3 月到 8 月，密苏里州的企业发布了 5,632 条寻求人工智能技能的独特招聘广告。这占所有招聘信息的 1.5%，数量不多，低于美国平均水平（2.1%）。一年前，密苏里州的人工智能相关职位占总招聘信息的 0.8%。计算机和数学科学职位占密苏里州人工智能相关职位的 44%，主要针对软件开发人员和数据科学家。管理相关职位占 10%，其次是商业和金融运营专家（9%）和工程师（7%）。密苏里州的主要雇主包括华盛顿大学、密苏里大学、波音公司、万事达卡、Mercy Health 和 World Wide Technology。
人工智能在太空监视中的作用日益增强
红海，该技术的实际应用是显而易见的。该系统实质上减少了卫星图像生成与识别图像中捕获的任何船只之间的延迟，这在时间至关重要的情况下至关重要，通常对于军事监视而言。Capella Space 产品副总裁 Dan Getman 表示：“说到情报，速度和准确性至关重要。Capella 的平台有效地将任务分配到情报提取的延迟降至最低。”Capella Space 宣布这一消息的前一天，美国国家地理空间情报局 (NGA) 宣布其首批商业解决方案开放。NGA 表示需要商业技术来帮助追踪全球的海上威胁。由于 Capella Space 已经与 NGA 建立了牢固的合作伙伴关系，我们很可能会看到该技术用于提高 NGA 的海域意识。NGA 还认识到机器学习和计算机视觉等人工智能技术在海上监视之外的价值，将它们与传统监视技术一起使用，为从战场到地缘政治分析的所有行动的军事领导人提供信息。美国国家地理空间情报局局长弗兰克·惠特沃思中将表示，美国国家地理空间情报局“对人工智能应用的发展轨迹感到非常兴奋”。随着商业创新者将人工智能技术推进到新领域，其价值对军方和政府越来越明显，我们很可能在未来几年看到人工智能在军事应用领域的范围不断扩大。
日益严重的问题： - RBC 思想领导力
为国际学生提供更多工作机会，特别是在他们所学的领域。大学和学院应该为国际学生提供更多工作机会，提高他们的就业准备程度。联邦政策需要取消或修改国际学生必须声明毕业后不打算留在加拿大的规定。未来的学生必须表明他们不打算在学习许可到期后继续留在加拿大，尽管 PGWP 等计划就是为他们设计的。这将有助于高等教育机构更好地为国际学生创造学校工作途径。此外，需要加强对雇主关于雇用国际学生的规则和好处的教育。
工业界对人工智能研究的影响力日益增强
行业聘用人才和利用更强大计算能力的能力可能是由于支出差异而产生的。尽管公共和私营部门对人工智能的投资都大幅增加，但行业的投资规模更大且增长速度更快（见 SM）。我们将行业与公共利益人工智能研究的主要来源进行比较：政府，政府既资助自己的研究，也是学术资金的主要来源。2021 年，美国非国防政府机构在人工智能上拨款 15 亿美元。同年，欧盟委员会计划支出 10 亿欧元（12 亿美元）。相比之下，2021 年全球行业在人工智能上的支出超过 3400 亿美元，大大超过公共投资。例如，2019 年谷歌的母公司 Alphabet 在其子公司 DeepMind 上花费了 15 亿美元，这只是其人工智能投资的一部分。在欧洲，差距较小，但仍然存在； AI Watch 估计“私营和公共部门分别占欧盟 AI 投资的 67% 和 33%”（4）（见 SM）。相比之下，近几十年来，制药行业的研究资金大致平均分配给私营部门和政府或非营利组织（见 SM）。OpenAI 就是进行 AI 研究所需资金规模的一个例子，它最初是一个非营利组织，声称“不受产生财务回报需求的限制”，旨在“造福全人类”（5）。四年后，OpenAI 将其地位更改为“有上限的营利性组织”，并宣布这一变化将使他们“能够迅速增加在计算和人才方面的投资”（6）。
（外部）债务危机日益严重的现实
鉴于企业债务大幅增加、外部融资来源从跨境银行贷款转向在国际资本市场发行债券，以及中国和其他国家作为新贷款方的重要性，当前形势迫切需要加强国际机构合作以解决债务困境（图 2）。国际货币基金组织 (IMF) 警告称，大约有六成低收入国家 (LIC) 和三成新兴市场经济体处于或接近债务困境。此外，如果目前的趋势持续下去，低收入国家的债务脆弱性可能会在中长期内达到与重债穷国时代之前的水平相当（Chuku 等人，2023 年）。近 60% 的新兴和发展中国家已成为高风险债务人（世界银行，2022 年）。
日益复杂的俄罗斯-乌克兰危机解析
这场冲突关乎乌克兰的未来。但乌克兰也是俄罗斯试图重新确立其在欧洲和世界影响力的更大舞台，也是普京巩固其政治遗产的更大舞台。这些对普京来说都不是小事，他可能会认为实现这些目标的唯一方法就是再次入侵乌克兰——这一行动在最激进的情况下可能导致数万平民死亡、欧洲难民危机，以及西方盟友的回应，包括影响全球经济的严厉制裁。
确保日益自动化的安全性的考虑因素...
AGL 地上 AI 人工智能 ALIAS 机组人员 驾驶舱自动化系统 AMDP 抽象马尔可夫决策过程 AN 人工神经元 ANN 人工神经网络 ARIAS 日益自主系统的保证推理 ARL 保证强化学习 ASRS 航空安全报告系统 AT 航空运输 ATC 空中交通管制 ATIS 机场塔台信息服务 BRGA 商务、区域和通用航空 CAE 索赔-论据-证据 COTS 商用现货 CRM 机组资源管理 CTM 机组任务管理 CWA 认知工作分析 DAL 设计保证级别 DARPA 国防高级研究计划局 EA 企业架构师 EFB 电子飞行包 EGPWS 增强型近地警告系统 FAA 联邦航空管理局 FHA 功能危害分析 FL 飞行高度 FMEA 故障模式及影响分析 FMS 飞行管理系统 FO 副驾驶 FPM 飞行路径管理 FTA故障树分析 GPWS 近地警告系统 GSN 目标结构符号 HITL 人机交互 IA 高度自主 IAS 智能自动驾驶系统