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注定失败的技术？巴伐利亚畜牧业的基因编辑、政策领域冲突以及负责任的研究和创新
最近，CRISPR-Cas9 的出现首次使大规模的牛、猪和鸡等家畜基因改造成为可能。新的编辑目标包括抑制疾病易感性、增加肌肉质量或无角基因，以及开发用于医疗用途的转基因猪。在本文中，我们讨论了德国巴伐利亚州的一个跨学科研究联盟的努力，该联盟旨在测试在巴伐利亚州中小型畜牧业中使用基于 CRISPR-Cas9 的基因编辑作为一种新技术的技术和社会可行性。该联盟由生命科学家、当地育种协会、法律学者和来自科学与技术研究 (STS) 的社会科学家组成，旨在促进基因编辑技术的负责任研究与创新 (RRI)。研究重点是改善动物健康的基因编辑应用，所有编辑目标都是与当地育种协会共同开发的，以满足巴伐利亚州中小型畜牧业农民的具体需求。在本文中，我们讨论了为什么该项目的农业利益相关者（即当地育种协会的代表）认为，尽管该项目在产生积极的研究成果方面取得了成功，但其成果不太可能在巴伐利亚畜牧业中实施。我们将这种情况描述为巴伐利亚州科技政策领域和农业政策领域的议程之间的紧张关系，这种紧张关系影响了当地农民采用基因编辑技术的能力。我们进一步讨论了如果由于政策领域冲突或其他背景限制，公共利益相关者不太可能从 RRI 实践的结果中受益，这对 RRI 实践意味着什么，以及参与 RRI 项目的 STS 学者和其他社会科学家如何调整他们的实践以重新分配利益。
针对性生成人工智能在法律写作中的应用 - UH 法律中心
“这些人工神经元之间存在数千亿个连接，其中一些在处理单个文本时会被多次调用，因此任何试图精确解释 LLM 行为的尝试都注定过于复杂，人类无法理解。”
波兰新闻宣传 - DiVA 门户
投票通过。根据一名代表关于第一次投票中犯错的陈述，在休息十五分钟后重新投票是注定的。当天在议会进行的投票过程引起了国际社会的关注（波兰议会，2021 年；亨利，2021 年）。
人工智能对内容创作构成威胁 - Suyash Gupta
其次，在传统基于文本的内容创作的现有激励机制可能逐渐消失的背景下，谁将提供训练和改进未来人工智能系统所需的大量数据？由于使用人工智能生成的数据训练人工智能系统会导致不可逆转的缺陷 (4) ，而我们希望我们的模型保持与时俱进，因此我们需要人类生成的数据来为我们未来的模型服务。一些公司可能会出于产品教育的目的而创建内容，或者一些个人可能会出于个人兴趣继续分享信息，但更广泛的内容创作生态系统注定会面临重大挑战。
深海海绵Geodia Barretti（Metazoa，Porifera，demospongiae）的整个基因组序列
在北欧国家出售的电动汽车数量（EV）正在增加，因此，一旦达到生命终止（EOL），就需要设计一个安全有效的系统来收集，运输和处理电池。注定要回收的电池的重要步骤是预处理过程。在此过程中，电池被放电，可能会分解为其组成部分。今天的预处理过程主要是在今天手动进行的，例如在瑞典，德国，可能对操作员构成相当大的人体工程学和安全风险。该积极的项目旨在为Faroe群岛，格陵兰和冰岛的电动汽车中使用的EOL处理有效且安全的过程，包括与该工作相关的包装，存储，工具以及健康和安全方面。