从那时起,高等教育领域发生了巨大变化。上大学的人比以往任何时候都多,大学教学和研究的影响远远超出了国界。然而,我们最初的一些精神——学习和研究是帮助我们所在地区和改善世界的一种方式——已经因日益激烈的竞争和行业监管要求的增加而丧失或被掩盖。这种监管对于良好的治理和问责制至关重要且必不可少。然而,高等教育的大规模增长在扩大了更多人接受教育的机会的同时,也为大学创造了一套新的激励机制,有时会分散我们的核心目标。
应对本报告中确定的挑战和风险可能需要新一代,电池存储,同步冷凝器,网络变更和需求端管理的混合。大量新投资对于成功过渡到更大的可再生能源至关重要。但是,存在通过有效的政府政策和鼓励有效的电力使用和供应的激励机制来减少或减轻某些昂贵的资本投资需求的机会。例如,今年的预测表明,工业负载和新兴技术(例如达尔文河大坝抽水站),电动汽车和电池可以解决最小的系统需求问题。
• 设立人工智能常设委员会,支持人工智能发展,并提出政策举措,使人工智能发展更加负责任; • 通过人工智能道德规范,为负责任的人工智能制定标准; • 为该州人工智能产业的进一步发展创造激励机制; • 支持州和地方政府机构负责任地使用人工智能。• 加强针对人工智能的教育和劳动力发展计划,建议佛蒙特州高等教育界参与其中,以打造一支接受过人工智能开发和使用培训的劳动力队伍;以及 • 加强公众对人工智能的力量和机遇及其带来的风险的教育,以便佛蒙特州公民了解这些问题;
鉴于关键基础设施中软件的使用和依赖日益增加,本报告确定了几个需要紧急采取行动的领域。为了解决这些领域,总统应该成立一个工作组,负责制定一项公私合作计划,重点关注软件保证和软件供应链的关键领域。与之前在 NIST 网络安全框架 (CSF) 3 上的公私合作努力一样,此类计划可以解决激励机制的根本错位、保证方法的多样性以及软件供应链的复杂性。这种性质的努力可以将迫切的行动需求转化为可实施的框架。
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。
方法:该方法包括对教育支持计划和现有的自助团体进行彻底研究,为自助团体建立品牌框架,并确定试点项目的目标位置。它还包括组建同伴学习小组,例如 Pankh,重点关注课程开发和日常运营。此外,该团队还利用 Jeevika 建立的数字学习中心,设计了具有技能发展激励机制的系统学习计划。这种方法旨在提高学生的参与度、技能发展和教育成果,同时促进他们获得政府计划和数字学习资源。
健康是一项基本的人权,获得平等的药物接收对于确保公共卫生至关重要。当前的药品创新系统非常依赖私营部门,创新的报酬主要基于排他性。该系统提出了几个挑战,例如由市场规模驱动的创新,行业研究和发展优先级和公共卫生目标之间的部分差异,市场访问限制以及增量因颠覆性创新而流行。在这种情况下,这项研究分析了不同研发激励机制和替代框架对药物创新和公共卫生的影响。从负担能力和可用性方面,它特别强调了他们对创新和患者使用药物的影响。
5 委员会指出,“部署激励”在 HB910 中没有定义,但在报告中作为工作组正在考虑的一种可能的激励机制出现。工作组的工作定义是:“加速部署储能资源以满足国家部署要求的补贴或回扣。这不是一项绩效付费,通常不应与资源的具体运营挂钩。”委员会进一步指出,这一定义(相当于任何不以绩效或运营为目的的付费)主要是负面的,而且范围很广。鉴于这一定义,委员会担心,它可能提供的任何部署激励指导都可能抑制创造性提案。
支出,特别是补贴形式的支出,是公共实体可用的另一种财政激励机制。“税收支出”与传统支出不同,类似于收入损失。然而,与税收而非预算有关,激励性税收不受适用于预算拨款投票的规则的约束。然而,税收支出在经济上非常接近有关公众预算的实际支出。然而,与可衡量支出的赠款相比,相关社区的财务成本更难以评估。这些支出在议会审查财政法的框架内受到特别监督(第2001 年 8 月 1 日关于金融法的第 2001‐692 号组织法第 51 和 54 条)。