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首届可证明安全且有益的人工智能 (PSBAI) 研讨会
日益强大的人工智能系统在广泛用途中的使用也带来了重大风险。这些问题已从技术、法律、经济、医学、社会学、政治和伦理等多个角度展开讨论，并以各种表示更具体问题的名称进行讨论，例如人工智能安全、人工智能伦理、负责任的人工智能、有益的人工智能、以人为本的人工智能、人工智能协调等等。无论考虑哪个领域，人工智能技术的安全和有益使用都至少面临两个重大挑战：决定人工智能系统应如何运行，以及构建它们以符合这些要求。本文提出了一项多学科、跨部门的研究计划，以从根本上解决人工智能安全的技术挑战。
先天免疫可以区分有益的致病性根际1
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年1月8日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.01.07.523123 doi：biorxiv Preprint
CIPL 对欧盟委员会关于《人工智能法案》草案的咨询的回应 CIPL 1 欢迎就欧盟委员会关于《欧洲人工智能法案》2（“AI 法案”或“法案”）的提案进行咨询，以将其纳入欧盟立法程序。CIPL 很高兴看到《人工智能法案》采纳了 CIPL 关于采用基于风险的方法监管欧盟人工智能的文件中提出的几项建议。3 这些建议旨在培养对人工智能的信任，而不会妨碍其负责任的发展。特别是，CIPL 欢迎该法案基于风险的方法，该方法将适用于高风险的人工智能用例，而不会监管人工智能技术本身或整个行业。CIPL 还欢迎拟议使用统一标准和行业自我评估产品符合性，因为这些机制已被证明能够成功推动创新并在欧盟市场开发安全可信的技术。CIPL 还欢迎旨在支持创新的措施，特别是通过为监管沙盒提供法定基础。最后，CIPL 很高兴看到《人工智能法案》中概述的一些要求与一些现有的行业惯例相一致，这些惯例为确保负责任地开发和使用人工智能设定了高标准。4 然而，CIPL 遗憾的是，《人工智能法案》没有充分考虑到一些必要条件，例如提供基于结果的规则；明确允许组织根据人工智能系统的风险和收益来调整对要求的遵守情况；奖励和鼓励负责任的人工智能实践；利用监管沙盒的经验教训；并澄清《人工智能法案》的监督和执行条款也应基于风险。CIPL 重申，要使《人工智能法案》有效地保护基本权利，同时也为欧盟创新的新时代奠定基础，它需要足够灵活以适应未来的技术。此外，该法案不能过于严格，以免抑制包括公共卫生或环境在内的一系列行业和部门对人工智能的宝贵和有益的创新和使用。最后，《人工智能法案》将受益于有针对性的调整，以更好地明确人工智能提供者、部署者和用户的责任平衡，特别是对于通用人工智能和开源人工智能模型。
CIPL 对欧盟委员会关于《人工智能法案》草案的咨询的回应 CIPL 1 欢迎就欧盟委员会关于《欧洲人工智能法案》2（“AI 法案”或“法案”）的提案进行咨询，以将其纳入欧盟立法程序。CIPL 很高兴看到《人工智能法案》采纳了 CIPL 关于采用基于风险的方法监管欧盟人工智能的文件中提出的几项建议。3 这些建议旨在培养对人工智能的信任，而不会妨碍其负责任的发展。特别是，CIPL 欢迎该法案基于风险的方法，该方法将适用于高风险的人工智能用例，而不会监管人工智能技术本身或整个行业。CIPL 还欢迎拟议使用统一标准和行业自我评估产品符合性，因为这些机制已被证明能够成功推动创新并在欧盟市场开发安全可信的技术。CIPL 还欢迎旨在支持创新的措施，特别是通过为监管沙盒提供法定基础。最后，CIPL 很高兴看到《人工智能法案》中概述的一些要求与一些现有的行业惯例相一致，这些惯例为确保负责任地开发和使用人工智能设定了高标准。4 然而，CIPL 遗憾的是，《人工智能法案》没有充分考虑到一些必要条件，例如提供基于结果的规则；明确允许组织根据人工智能系统的风险和收益来调整对要求的遵守情况；奖励和鼓励负责任的人工智能实践；利用监管沙盒的经验教训；并澄清《人工智能法案》的监督和执行条款也应基于风险。CIPL 重申，要使《人工智能法案》有效地保护基本权利，同时也为欧盟创新的新时代奠定基础，它需要足够灵活以适应未来的技术。此外，该法案不能过于严格，以免抑制包括公共卫生或环境在内的一系列行业和部门对人工智能的宝贵和有益的创新和使用。最后，《人工智能法案》将受益于有针对性的调整，以更好地明确人工智能提供者、部署者和用户的责任平衡，特别是对于通用人工智能和开源人工智能模型。
有益的热电联产——这是真的吗？在有益的电气化背景下考虑热电联产
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对法律有益的人工智能
Alsedrah, M. K. (2017)。人工智能。摘自 https://www.researchgate.net/publication/323498156_Artificial_Intelligence Bowser, A., Sloan, M., Michelucci, P., & Pauwels, E. (2017)。人工智能：面向政策的介绍。摘自 https://www.wilsoncenter.org/publication/artificial-intelligence-policy-driven-introduction Chang, S. (2018)。在法律中使用人工智能的好处。摘自 https://blog.rossintelligence.com/benefits-ai-law/ Dahal, A.(2017)。人工智能：真正的挑战。摘自 https://thehimalayantimes.com/opinion/artificial-intelligence-real-challenges/ EU。(2016)。LEOS——用于编辑立法的开源。摘自 https://joinup.ec.europa.eu/solution/leos-open-source-software-editing-legislation EU/EC。(2009)。司法、法律和安全。摘自 https://joinup.ec.europa.eu/collection/justice-law-and-security/document/national-judiciary-informatics-system-uyap Ghimire, R. (2018)。尼泊尔在人工智能方面的未来。摘自 https://techlekh.com/nepal-future-artificial-intelligence/ 土耳其政府。(n.d.)。一般信息 - 国家司法信息系统。司法部。摘自 https://www.e-justice.gov.tr/General-Information Hall, A. C. (2018)。律师事务所如何从人工智能中受益。摘自 https://www.lawtechnologytoday.org/2018/11/how-law-firms-can-benefit-from-artificial-intelligence/ Kantner, R., & Kukkonen, C. (2018)。面向总法律顾问的 AI 风险简介。摘自 https://www.law.com/corpcounsel/2018/10/11/an-introduction-to-the-risks-of-ai-for-general-counsel/ LexisNexis。(2018)。新技术为法律领域的未来做好准备。摘自 https://www.golegal.co.za/legal-technology-future/ Marchant, G. E. (2017)。人工智能与法律实践的未来。摘自 https://www.iadclaw.org/assets/1/7/10.4-_Marchant-_ai_and_practice_of_law_SciTech_lawyer.pdf Marr, B.(2018)。人工智能和机器学习如何改变律师事务所和法律部门。摘自 https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2018/05/23/how-ai-and-machine-learning-are-transforming-law-firms-and-the-leg al-sector/#4f603acb32c3
国家政策和规则，使有益的电气化
为了实现减少温室气体 (GHG) 排放的雄心勃勃的州目标，多个州的政策制定者和项目管理者正在推动空间和水加热电气化，将其作为重要的建筑脱碳工具。电气化有可能通过用电力取代直接使用化石燃料来减少建筑部门的排放，特别是当电力由比现场使用的碳排放更低的能源产生时。技术进步继续提高空气源和地源热泵的性能和可负担性，这增加了使用这些技术降低参与者成本和满足舒适度期望的可行性。部署的一个障碍是担心确保电气化工作是有益的；即它们减少排放和能源成本并与旨在减少需求的现有能源效率政策相协调。1
国家政策和规则，使有益的电气化
为了实现减少温室气体 (GHG) 排放的雄心勃勃的州目标，多个州的政策制定者和项目管理者正在推动空间和水加热电气化，将其作为重要的建筑脱碳工具。电气化有可能通过用电力取代直接使用化石燃料来减少建筑部门的排放，特别是当电力由比现场使用的碳排放更低的能源产生时。技术进步继续提高空气源和地源热泵的性能和可负担性，这增加了使用这些技术降低参与者成本和满足舒适度期望的可行性。部署的一个障碍是担心确保电气化工作是有益的，即它们减少排放和能源成本并与旨在减少需求的现有能源效率政策相协调。1
S.P. 688 -L.D. 1724年制定有益的法案
8。主要用途的地点。“主要用途的地点”是指客户使用移动电信服务的街道地址，主要是发生的，必须是住宅街道地址或客户的主要企业街地址，也必须位于家庭服务提供商的许可服务领域。为了确定主要用途的地位，“客户”是指与家庭服务提供商合同的移动电信服务的人或实体，或者，如果此类服务的最终用户不是合同方，则是此类服务的最终用户。术语“客户”不包括移动电信服务的经销商或根据协议的服务承运人，以服务于家庭服务提供商的许可服务领域之外的客户。[PL 2003，c。 673，pt。v，§25（new）; PL 2003，c。 673，pt。v，§29（aff）。]
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4.3.4.1 程序。使用通风橱中的蒸汽浴或加热板蒸发 25 mL 容量瓶中的 2.0 mL 推进剂和 0.2 mL 1N 氢氧化钠。用氮气吹扫容量瓶以促进蒸发。用 2.0 mL 硫酸铁铵试剂和 2 mL 无氯蒸馏水溶解残留物。加入 1.0 mL 饱和硫氰酸汞试剂，旋涡混合，用无氯蒸馏水稀释至 25 mL 刻度。将容量瓶倒置几次再次混合，并在黑暗中静置 15 至 30 分钟。将蒸馏水的吸光度设为“0”后，在 5.0 cm 比色皿中测量试剂空白和样品溶液在 460 nm 下的吸光度。从样品吸光度中减去试剂空白的吸光度。根据4.3.4.3构建的校准曲线，测定氯化物含量。