IAI打算通过促进研究和创新,支持基于科学的标准和准则的制定,为从业者和利益相关者提供一个论坛,以召集,合作和合作伙伴支持采用和利用进步方面的进步,增强法医科学,增强专业卓越的卓越成就,并为这一议程做出贡献。IAI还打算与立法者,管理人员和政策制定者合作,鼓励政府机构,专业的法医科学组织,学术机构以及其他致力于加强法医科学与此策略保持一致的法医科学并为法医科学社区提供优势挑战和促进这些挑战的基础科学惯例的必要支持的实体的指导和资金。
虽然需要努力为数据驱动和自主系统创造一个公平的竞争环境,特别是对于高风险应用领域和用途,但我们认为,欧盟委员会的提议将大大限制欧洲的竞争力、留住人才的能力以及开发改善成员国福利的解决方案所需的条件,这有很大的风险。瑞典人工智能协会认为,任何立法都应高度关注民主、安全、隐私和包容性价值观,抓住人工智能带来的机遇,旨在实现创新、可持续解决方案、提高竞争力和改善所有欧洲人的生活质量。为什么通用技术成为监管对象,而不是以技术中立的方式解决对社会和个人的结果和后果,这一根本问题尚未得到充分回答。我们的立场是,监管特定技术而不是结果无疑将无法为欧洲公民提供他们应得的基本保护。例如,该提案禁止“公共当局出于一般目的进行基于人工智能的社会评分”;这并不能保护公民免受公共当局实施的非基于人工智能的社会评分,从而使公民可能受到伤害。更糟糕的是,这种方法将对开发对瑞典和欧洲的福利和竞争力至关重要的方法和应用的机会产生不利影响。考虑到这些挑战,我们想重新审视该提案的基本假设和方法。
1. 背景 尽管世界各国政府都在努力确保能源供应安全,但他们也承诺通过各种技术大幅减少二氧化碳排放,包括减少用于能源生产的化石燃料。核能有潜力在全球脱碳努力中发挥重要作用,因为它具有部署灵活性(即,可提供不同规模的反应堆技术来支持分布式或集中式需求)和产品灵活性(即,有可能提供电力以外的服务,如热能和氢气,从而支持不同的能源市场)。需要付出巨大努力才能使发电行业脱碳;核能是有可能实现这一目标的关键技术选择之一。同时,随着可变可再生能源份额的增加,核能必须融入电网。因此,当前的核电站设计、电力公司、电厂和电网运营商以及监管框架必须适应,以实现发电的更高灵活性。此外,仅靠发电脱碳不足以实现具有挑战性的二氧化碳减排目标。工业和运输部门的能源需求为进一步减少排放提供了巨大的潜力,通过直接利用核能产生的热能和/或可能利用核能和电力生产的工艺中间体(例如氢气)。氢气生产作为一种能源储存策略、直接用于燃料电池汽车或作为合成运输燃料的原料具有重要意义。因此,必须重新评估核能系统的经济性,以考虑新的约束和参数:减少二氧化碳排放,实现 2050 年全经济净零排放目标,对一次热能脱碳的贡献,以及以所需规模生产氢气以减少天然气使用量并满足作为燃料和原料日益增长的需求(例如,用于生产氨或合成碳氢化合物燃料,特别是对于难以减排的行业),或作为长期能源储存的手段。 2001 年,六种最有前景的第四代反应堆技术(气冷快堆、铅冷快堆、熔盐反应堆、超临界水冷反应堆、钠冷快堆和超高温反应堆)被选定,以满足提高可持续性、提高经济性、提高安全性和可靠性的要求,以及在防扩散和实物保护方面采取更强有力的措施。第四代国际论坛 (GIF) 的成员正在合作开发这六种概念的工业化,通过技术、制度和组织创新来实现这些目标。自选定六种第四代核电系统以来,能源生产领域出现了新的挑战,过去 20 年来,人们对能源系统和核能潜在作用的理解发生了巨大变化。在不久的将来,能源供应战略将迅速演变,以满足日益增长的全球能源需求,同时采取措施实现所有能源供应链和基础设施(即从一次能源(矿山)、能源系统供应商、能源生产商到运输系统和最终用户)的生命周期脱碳。
2023 年春季进行的调查评估了 146 个患者组织对医疗保健领域人工智能的看法,结果突显了他们对人工智能潜在好处的热情。受访者特别欢迎人工智能提高诊断准确性的潜力,例如在医学影像的解释方面。他们还指出,人工智能在提高医疗保健研究和创新的质量和效率方面发挥了积极作用,包括药物发现和医疗器械开发,目的是为患者提供更好的治疗选择。患者组织还赞赏人工智能可以为医疗保健专业人员提供的支持,以提供更加个性化的护理,例如根据患者独特的遗传、生理和行为特征找到量身定制的治疗方案。7
企业。一个定义可能既不够宽泛,无法涵盖其他地方使用的标准定义,也不够狭窄,无法避免涵盖明显超出人工智能范围的数字技术。人工智能领域正在快速发展,人工智能技术难以与其他先进的计算技术区分开来。对人工智能的最有效定义和监管是基于技术的具体用途,而不是特定的技术。我们建议采用狭义的定义,将范围限制在包括可能对安全或基本权利构成潜在高风险的人工智能算法和技术的人工智能系统。鉴于任何人工智能定义都会导致诸多挑战,瑞典人工智能协会呼吁委员会和共同立法者使用全球人工智能界接受的定义,并符合普遍接受的定义。
在监管人工智能产品方面,需要考虑一些具体挑战。从定义上讲,机器学习涉及计算机从经验中学习的能力的演变,因此使用这种技术的设备可能今天符合标准,明天就不符合了。1 人工智能还可能能够通过匹配来自不同数据点的数据来重新识别匿名数据。11 另一个主要问题是“黑匣子”现象。机器学习系统中发生的复杂决策很难被人类解开和理解,在某些情况下,该过程将是开发人员或技术公司的专有产品。这在评估系统的可靠性和确定偏见是否损害了其决策方面带来了问题。
纳米比亚非正规经济的重要性和持久性怎么强调都不为过。例如,全球统计数据显示,全球 60% 以上的就业人口在非正规经济中谋生(国际劳工局 – 日内瓦,2018 年,第 v 页)。纳米比亚也存在这种趋势。2018 年纳米比亚劳动力调查同样证实,纳米比亚非正规经济是该国经济的重要组成部分。在此背景下,调查显示该国约 58% 的劳动力在非正规经济中工作(纳米比亚统计局 [NSA],2019 年,第 53 页)。因此,对许多纳米比亚人来说,非正规贸易是改善生计甚至基本生存的一种手段,这是毋庸置疑的。奇怪的是,无论是作为该国最高法律的纳米比亚宪法,还是任何其他立法文书,都没有明确承认该部门在国家经济发展进程中的核心地位。
法案草案并未具体说明什么是“认证技术设备”,但说明备忘录中提到了“机器翻译软件” 1 。机器翻译在语音识别复杂方面表现出有限的能力 2 ,例如调制、音量、音调、方言和语言细微差别。在罕见的语言组合或训练数据有限的语言中,这些错误要大得多。即使是很小的错误也会在法律情况下造成严重后果。语言之间的自动转换在未来相当长的一段时间内远非无故障(并且很可能仍然如此)。3 机器翻译只是一种翻译工具,而不是口译服务。它未能充分解决文化差异和语境细微差别,而这些差异和细微差别在高风险口译情况下至关重要,例如捷克共和国案例中设想的具体情况。
Regeneron 认识到人工智能 (AI) 有潜力推动我们的使命:利用科学的力量为患有严重疾病的人提供新药。我们使用人工智能技术来支持我们的研发 (R&D) 和运营,包括机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP)、生成预训练转换器 (GPT)、大型语言模型 (LLM) 和机器人流程自动化 (RPA)。我们致力于负责任和合乎道德地使用人工智能,并制定了适当的治理结构、政策、程序和指导原则来维护我们的高道德标准。