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高后果 AI 风险管理的可行指南：迈向解决 AI 灾难性风险的标准
1 对于本文档的大部分内容，许可均符合 CC BY 4.0 许可证 ( https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ )。有关本文档第 3.2.2.1 节、3.4.2.1 节和附录 1 部分内容的合理使用许可，这些部分内容包括或改编自 NIST 出版物（例如 SP 800-30）的段落，请参阅 NIST 许可证的合理使用条款，网址为 https://www.nist.gov/open/license 。（在第 3.2.2.1 和 3.4.2.1 节中，我们从 NIST SP 800-30 的表 H-2 中引用了“关键基础设施部门受损或丧失能力”一词，并从 NISTIR 8062 中引用了“对民主制度和生活质量的影响”一词。本文件第 3.2.2.1.2 节中的影响评级类别与 NIST SP 800-30 的表 H-3 非常接近，只是我们使用“国家或整个社会”而不是“国家”，并且我们添加了一个副标题“可能导致社会严重或灾难性后果的因素包括”以及该副标题下的相关材料。）有关第 3.3 节中包含联合国出版物摘录的部分的权限，请参阅 https://shop.un.org/rights-permissions 。
“特朗普总统”对我们是灾难性的打击......
特朗普的“钻探宝贝钻探”气候和能源“政策”对国家、对代际公平和平等都是一场灾难，并将影响全球缓解气候变化的努力。他很可能会像上任总统一样破坏《巴黎协定》，减少对可再生能源的支持，关闭监测排放的国家海洋和大气管理局，取消环境保护和化石燃料行业监管，放任大型煤炭、石油和天然气企业，并可能破坏拜登总统具有里程碑意义的绿色新政《通胀削减法案》的关键部分，以及他史无前例的 1 万亿美元经济脱碳投资，包括清洁技术行业发展和消费者清洁能源资源激励措施。
改进SN-3AG-0.5CU BI 0.5 SB 1.5 TE 3热电材料和Cu电极之间的焊接接头标题：使用原子探针断层扫描摘要在材料中看到氢：金属材料中的氢的存在会导致灾难性EA
标题：使用原子探针断层扫描摘要在材料中看到氢：金属材料中的氢存在可能导致灾难性的早期裂缝，称为氢含糖。观察氢及其在微观结构中相关的影响一直是一个巨大的挑战，它限制了解决该问题的解决方案。为此，我们的研究小组开发了一种特殊的工具，即低温原子探针断层扫描（Cryo-Apt），用于氢图，并将其与微力方法结合使用，以研究钢中的氢化含量。我们的努力为破译钢中的氢气诱捕和拥抱机制提供了新的见解，从而促进了钢微结构的发展，钢微结构具有良好的抵抗力。bio：Yi-Sheng（Eason）Chen博士是Nanyang助理教授（NAP）和新加坡国家研究基金会（NRF）材料科学与工程学院，Nanyang Technological University，新加坡（NTU）。他的研究重点是材料表征，冶金和氢技术。专门使用高级显微镜技术，例如原子探针断层扫描（APT）和电子显微镜来开发高级金属材料的结构属性处理关系。从这些努力中获得的见解将有助于更深入地了解材料行为，为发展下一代高性能材料的发展铺平道路。他是Sinica学术界物理研究所的前研究助理。 参考：[1] Y.-S. Chen等。他是Sinica学术界物理研究所的前研究助理。参考：[1] Y.-S. Chen等。“金属中的氢诱捕和覆盖 - 综述。”国际氢能杂志（印刷中）（2024年）。https://www.sciendirect.com/science/article/pii/s036031992401332 6
野火减灾、灾难性事件决策
摘要 2024 年 11 月 7 日，CPUC 发布了两项提案以解决诉讼 A.21-09-008，即太平洋煤气电力公司 (PG&E) 的申请，要求报销 2020 年增量植被管理成本 5.92 亿美元。2024 年 12 月 12 日和 2024 年 12 月 17 日，两个提案的修订版分别发布，即行政法官的拟议决定和负责此诉讼的专员 Alice Reynolds 总裁的替代拟议决定。两项提案都批准了部分费率追偿成本，并拒绝了 PG&E 请求的其他部分，认定 PG&E 未能证明其 2020 年植被管理工作相关的某些成本是合理的。2024 年 12 月 19 日，CPUC 批准了替代拟议决定，其中包括以下内容：
在您的组织中实施 AI？您如何平衡其巨大潜力与灾难性风险？率先获得来自世界领先的 AI 远见者的独家见解，包括 NASA Goddard、Google、Keystone Space Collaborative 和哥伦比亚大学。以下是您将学到的内容：
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埃尔讷古勒姆地区非传染性疾病相关多重疾病、灾难性卫生支出及相关因素
结果：参与者的平均年龄为 60.02 ± 10 岁。NCD 多发病的患病率为 42.6%（95% CI：37.9–47.3%）。最常见的二元组是糖尿病和高血压（24.5，95% CI：20.4–28.6%）。年龄≥60 岁（aOR = 3.03，95% CI：1.95–4.73）、未婚/丧偶/离婚（aOR = 2.15，95% CI：1.28–3.63）、失业（aOR = 1.81，95% CI：1.14–2.87）和吸烟者（aOR = 3.72，95% CI：1.85–7.48）的人群中，多发病的几率更高。约有 32.4% (95% CI: 25.5–39.3%) 的家庭因治疗患有多种疾病的成年人而产生灾难性医疗费用 (CHE)。年龄 ≥ 60 岁 (aOR = 2.39, 95% CI: 1.99–5.77) 和使用门诊服务 (aOR = 4.09, 95% CI: 2.01–8.32) 与较高的 CHE 几率独立相关。 IP 服务和每增加一种疾病都会使医疗保健成本增加 ₹ 22,082.37（β = 0.557，p < 0.001，95% CI：₹ 17,139.88-₹ 27,024.86）和 ₹ 1,278.75（β = 0.128，p = 0.044，95%CI：₹ 35.58-₹ 2,521.92）。
理解和管理全球灾难性风险
世界面临着可能在全球范围内（即灾难性风险）严重损害或恢复人类文明的风险，甚至会导致人类的文明，甚至导致人类灭绝（即存在风险）。一些威胁，例如严重的大流行，在短时间内为大量死亡带来了潜力。核战争也可以做到这一点，同时也破坏了基础结构，经济和国家政府的职能。某些危害，例如气候变化或超级危害，有可能以威胁社会，人类健康和福利的稳定性的方式破坏自然环境和生态系统。AI中现有的且可能出现的进步可能侵蚀人类能力的基础。这些危害或威胁中的任何一个的极端版本都可以同时引入所有这些影响。2022年，国会通过了GCRMA，为政策制定者，紧急管理计划者和其他利益相关者提供了应对灾难性风险的战略。该立法的第一个要求是为国土安全部长和联邦紧急事务管理局（FEMA）管理者进行全球灾难和存在风险的全面评估。
灾难性事件的生活和健康保险行业的风险
为例，对于健康从业人员来说，重要的是健康模型在多大程度上表明健康产品在模型中需要响应的速度。一位小组成员指出，健康产品的视野短（1年），因此他们将寻求强调是否会发生任何气候风险影响，而不是发生特定类型的气候风险。模型用户因此需要知道如何从灾难模型中受益，无论是建模健康还是人寿保险。灾难模型对物理效应进行建模的能力已经走了很长一段路。例如，CAT模型可以直接从天气数据中建模危害。他们变得越来越强大，善于建模场景。为了充分利用CAT模型的能力，最好继续寻求更好的数据，并定义和模拟相关方案。潜在的挑战包括资产与责任现金流量之间的相互作用，一般投资与基于地理位置的CAT模型重叠。随着建模的进步，对于行业模型用户来说，了解模型可以提供的服务以及需要改进的服务将是有益的。这可以通过在猫建模者和模型用户之间进行良好的对话来实现。
教育系统中基于人工智能的聊天机器人的灾难性风险
基于人工智能的聊天机器人将被广泛的人群使用，包括学生、教师和家长，用于各种目的，其对提高教师和学生生产力的影响是不可否认的。这些系统将为不同教育水平的所有学生带来个性化学习。然而，似乎在不解决基于人工智能的系统固有挑战的情况下快速部署可能会导致由于这些系统的快速崛起而未在文献中报道的若干风险。本文探讨了在教育环境中使用基于人工智能的聊天机器人所带来的潜在灾难性风险，整合了最近研究的见解，特别关注隐私、安全、道德困境和技术依赖性。认识到新出现的挑战，我提出了一种新颖的解决方案，利用区块链技术来增强教育环境中基于人工智能的聊天机器人的安全性、透明度和完整性。提供了减轻这些风险的建议，强调教育机构的独特背景以及需要创新方法来保护学生数据并保持教育质量。