XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System棘手
太空监管改革是一个棘手的问题......
美国多个机构已制定政策和战略，以利用商业太空能力的创新、速度和成本节约来执行政府任务。美国国家航空航天局 (NASA) 是早期采用者，目前依靠商业能力将人员和货物运送到国际空间站和从国际空间站运出，并计划将商业能力用于返回月球的阿尔特弥斯 (Artemis) 计划的关键部分。此外，国防部 (DOD) 也在寻求利用商业资产和服务来执行各种国家安全任务。2024 年 4 月，国防部和美国太空部队 (USSF) 发布了商业太空战略，以指导与商业太空参与者加强伙伴关系和参与。同样，美国国家海洋和大气管理局 (NOAA) 正在评估使用商业太空数据进行天气预报。
俄罗斯枯萎的经济是一个棘手的交易场所
在德克萨斯州阿比林（Abilene），约有1,500人正在建立一个由Openai领导的人造人工智能的数据中心。完成后，在那里工作的人就会减少很多。该设施将拥有大约100名全职员工。总数是如果是办公室公园，工厂或仓库，可能会在同一一百万平方英尺上工作的Peo-Ple数量的一小部分。2021年在阿比林（Abilene）破土动工的286,500平方英尺奶酪包装厂预计被预计雇用了500名员工。“数据中心在其设施中创造最低的每平方英尺工作数量，赢得了惨淡的声誉。硅谷建造高级AI系统的竞赛引发了相关的疯狂，以建立数据中心，并使用为它们供电所需的芯片。根据Synergy Research Group，包括Ama-Zon.com，Google和Micro-Soft在内的技术巨头在美国运营了445个数据中心，并在管道中有249个数据中心。星际之门计划至少建造20个。他们每年的支出每年数千亿美元。政客和商业领袖已将数据吹捧为雇用的福音。在新闻发布会上揭示了星际之门，特朗普总统表示，将“几乎立即创造100,000多个新工作”。 Openai发表了一篇博客文章，称Stargate将“从事成千上万的美国工作。” Pleaseturntopagea2
文章深度自动化偏见：如何解决人工智能的棘手问题？
摘要：人工智能在不同社会背景下的使用日益增多，加剧了关于风险、道德问题和偏见的争论。因此，有前景的研究活动侧重于消除偏见，以加强机器学习的公平性、问责制和透明度。然而，人们倾向于用技术解决方案来解决社会和道德问题，而这可能会导致额外的、棘手的问题。因此，需要采用替代的分析方法来避免这种情况，并理解人工智能系统中的社会和道德问题是如何发生的。尽管存在各种形式的偏见，但最终，风险源于人工智能系统行为之间最终的规则冲突，原因是特征复杂性和用户实践的审查选项有限。因此，尽管可能出现不同形式的偏见，但自动化是它们的共同点。本文强调了自动化的作用，并解释了为什么深度自动化偏见 (DAB) 是人工智能的元风险。在前人研究的基础上，阐述了主要影响因素，并开发了一种启发式模型来评估人工智能系统中与 DAB 相关的风险。该模型旨在提高对基于人工智能的自动化所导致的社会技术风险的问题意识和培训，并有助于提高人工智能系统在技术问题之外的普遍可解释性。
![[v] DNA复制1）基本思想：](/simg/g:\will\search\icon\source\5\5129a1c35c6cb5f8e3182f4f0983bc5576747506.webp)
