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人工智能对规则的影响......
人工智能（AI），尤其是机器学习，承诺为立法者提供更具体的信息和更少的错误。算法立法和审判将利用从大量数据中构建的模型，这些模型允许创建和应用精细调整的规则。因此，人工智能被视为将带来从标准到规则的转变。本文借鉴当代数据科学，表明当过去与未来不同时，机器学习就不那么令人印象深刻了，就像随着时间的推移出现新的变量一样。在缺乏规律性的情况下，机器学习失去了优势，因此，较宽松的标准可能会优于规则。我们将这一见解应用于保释和量刑决定，以及熟悉的公司和合同法规则。更一般地说，我们表明，人机结合可能优于单独行动的人工智能。正如今天的法官推翻错误和过时的先例一样，明天的立法者将在存在测量挑战的法律领域明智地推翻人工智能。当测量简单明了且预测准确时，规则将占上风。当经验限制（例如过度拟合、辛普森悖论和遗漏变量）使测量变得困难时，人工智能就不应该受到信任，法律应该让位于标准。我们向读者介绍了逆转悖论现象，并建议在法律领域，由于海量数据集很少，不应期望人工智能超越人类。但更普遍地说，在可能存在经验限制（包括过度拟合和遗漏变量）的地方，人工智能应该被低估。
2024–2028 年战略
该团体涵盖了影响刑事司法系统的各种机构和人员。利益相关者包括司法部和内政部等政府部门、政界人士、立法者、民间社会组织、学术机构、国家人权机构、联合国、非洲人权委员会、欧盟、欧洲委员会等政府间机构，以及资助者和慈善家。当地社区也是我们必须建立牢固持久关系以支持改革的目标群体。我们努力的核心是那些对刑事司法系统有亲身经历和直接经验的人，我们通过 PRI 的“经验专家”小组等举措来坚持这一承诺。
参议院期刊
§1：立法权。 该州的立法权应归属于众议院和参议院。 §2：参议员和代表。 代表和参议员的人数应受法律管辖，但不得超过一百二十五名代表和40名参议员。 代表和参议员应从法律规定的单人区中选出。 代表应选举两年。 参议员应选举四年。 代表和参议员的条款应于当选后的一年1月的第二个星期一开始。 §3：立法机关成员的赔偿。 立法机关的成员应获得法律可能提供的赔偿或根据法律确定的赔偿。 §4：成员的资格。 在任何人是提名或选举立法机关的候选人的期间，在每个立法者任期期间，该候选人或立法者应成为并仍然是居住在其地区的合格选民。 §5：成员的资格和取消资格。 没有国会议员，美国或其任何部门，机构或其工具的任何民事官员或雇员不得有资格成为立法机关的成员。 任何接受与上述任何违反任命或选举的立法机关的成员均被视为立法机关的资格。 §6：通过修订消除。 §7：通过修订消除。 §8：组织和会议。§1：立法权。该州的立法权应归属于众议院和参议院。§2：参议员和代表。代表和参议员的人数应受法律管辖，但不得超过一百二十五名代表和40名参议员。代表和参议员应从法律规定的单人区中选出。代表应选举两年。参议员应选举四年。代表和参议员的条款应于当选后的一年1月的第二个星期一开始。§3：立法机关成员的赔偿。立法机关的成员应获得法律可能提供的赔偿或根据法律确定的赔偿。§4：成员的资格。在任何人是提名或选举立法机关的候选人的期间，在每个立法者任期期间，该候选人或立法者应成为并仍然是居住在其地区的合格选民。§5：成员的资格和取消资格。没有国会议员，美国或其任何部门，机构或其工具的任何民事官员或雇员不得有资格成为立法机关的成员。任何接受与上述任何违反任命或选举的立法机关的成员均被视为立法机关的资格。§6：通过修订消除。§7：通过修订消除。 §8：组织和会议。§7：通过修订消除。§8：组织和会议。立法机关应在每年1月的第二个星期一开始的常规会议上开会，所有会议均应在州首府举行。在偶数年份举行的常规会议持续时间不得超过90个日历日。通过三分之二的成员当选为每所房子的成员，可以延长九十个日历日。立法机关在休会后审议的账单和同时的决议在奇数年度举行的常规会议休会后，可以在偶数偶数的下一次常规会议上考虑，好像没有这样的休会。立法机关应与代表的条款同时组织，除非参议院在参议员的条款期间保持组织。参议院总统应主持参议院，众议院议长应主持众议院。当时大多数成员当选（或任命）和众议院或参议院的资格构成该众议院的法定人数。未经对方的同意，两家房屋都不应休会超过两天，周日除外。每个房屋应选举其主席官员并确定其诉讼规则，但两所房屋可以就某些事项采用联合规则，并规定其更改方式。每个房屋应在适当的情况下驱逐或谴责会员。每个房屋应是其自己成员的选举，回报和资格的法官。
House Journal
现在，无论是由第六十八个爱达荷州立法机关的第一届常规会议的成员，众议院和参议院同意的，立法机关都敦促美国国会制定急需的改革，以便联邦政府允许政策加速新的能源基金。进一步解决了立法机关敦促联邦立法者真诚地努力制定立法，以改革联邦许可和环境审查程序，以加快现代能源基础设施的部署来促进经济和环境管理。这些改革应使各种能源基础设施的更快，更低成本的构建，而没有偏见，包括
公平办公室工作组最终提案
我们感激那些先辈，我们认识到多样性、公平和包容性方面的努力并非始于这个工作组，也不会始于公平办公室。我们认可并尊重我们的社区、机构工作人员和领导人以及立法者为推动整个州和政府的 DEI 所做的巨大努力。这包括多年来为确定和实施最佳实践、要求透明度和问责制以及在法规中建立华盛顿州公平办公室所做的工作。我们敦促我们的州领导人继续致力于推进这些努力，并确保这一承诺通过有意义的变革和对全州社区的切实利益来体现。
SCPPA 2023-24 年度报告
在我们的 2024 年年会上，我们欢迎行业领袖和政策制定者就我们面临的挑战和机遇分享宝贵见解。美国公共电力协会总裁兼首席执行官 Scott Corwin 的主旨演讲强调了将我们的地方努力与国家优先事项相结合的重要性。此外，与加州能源委员会、加州独立系统运营商和州立法者的对话强调了提高电网可靠性、可负担性和可持续性的共同目标。正是在这些集体对话中，我们找到了建设弹性和面向未来的能源基础设施所必需的战略方向。
BIICL 战略 2024-2026（摘要版）
我们的工作内容和工作方式 英国国际法与比较法研究所 (BIICL) 将世界一流的全球应用研究机构思维与慈善精神相结合，致力于服务和推进国际法、比较法和法治学科的发展。我们的研究具有现实影响，影响着政府和国际组织、立法者、政策制定者、企业等；我们的讨论会、培训计划、会议、专家论坛以及我们享有盛誉的学术期刊《国际法与比较法季刊》也为我们的科研工作提供了助力。我们采用多学科方法，具有国际和比较视角。我们发挥召集作用，并应对关键的、新出现的法律问题。
人工智能、政府服务和西弗吉尼亚州
政府使用生成式人工智能面临的一个结构性挑战是，它的“推理”本质上是不透明的，人工智能无法展示其工作。此外，生成式人工智能系统也会犯错误，有时会完全捏造事实（称为幻觉）。此外，人工智能系统的好坏取决于其数据，并会表现出各种形式的偏见。重要的是，政府不要盲目依赖人工智能的产出，并制定计划应对人工智能系统不可避免的故障。美国国家标准与技术研究所 (NIST) 有一个人工智能风险管理框架，该框架有助于指导立法者，最近的一份简介专门关注生成式人工智能。
