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在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 , Yurong Yu 4 , Ian Crawford 5 , Scott Archer-Nicholls 6 , Philip James 7 , Ann Gledson 6 , Gavin Shaddick 8,3 , Robert Haines 2, 6, , Loïc Lannelongue 2 ,9,10,11,12 , Emily Lines 3 ,13 , Scott Hosking 3 ,14 , David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将持续增加且成本将持续降低的隐含假设背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信，环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区——以及当地研究可能带来巨大好处的地区——不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为主要考虑因素还将催化科学研究的创新方法
在使用人工智能和数据科学方法时优先考虑环境可持续性 Caroline Jay 1,2,3 、Yurong Yu 4 、Ian Crawford 5 、Scott Archer-Nicholls 6 、Philip James 7 、Ann Gledson 6 、Gavin Shaddick 8,3 、Robert Haines 2, 6, 、Loïc Lannelongue 2 、9,10,11,12 、Emily Lines 3 、13 、Scott Hosking 3 、14 、David Topping 3,5 人工智能 (AI) 和数据科学将在改善环境可持续性方面发挥关键作用，但如果没有可持续的设计和使用，这些方法的能源需求将对环境产生越来越负面的影响。在计算资源的可用性将继续增加且成本将继续降低的隐含假设的背景下，研究人员在设计或选择分析方法时很少明确考虑环境影响。我们相信环境科学界有机会推动方法的改变，在进行自己的计算研究时优化能源使用，并倡导其他研究领域也这样做。在计算研究中考虑环境可持续性将加速创新并使其民主化：受气候变化影响最大的地区 - 以及当地研究可能带来巨大利益的地区 - 不太可能获得重要的计算资源。将能源效率和可持续性作为首要考虑因素还将催化科学研究的创新方法。通过将这些变化与基于领域的科学需求理解相结合，我们可以以战略方式为最佳实践制定标准。计算方法的能源需求净零被定义为人类向大气中排放的温室气体与人类从大气中清除的温室气体相平衡的状态。实现净零排放需要社会、政治、经济和技术领域的协调努力 1 。人工智能和数据科学将在这一复杂过程中发挥关键作用，帮助我们了解并最终优化人为能源使用 2 。与这一潜在优势相竞争的是，人工智能和数据科学本身具有巨大的能源和环境成本 3,4 。人工智能研究、开发和应用的资源需求不断增加，各国面临着投资更大规模计算设施以跟上步伐的压力 5 。将环境可持续性嵌入人工智能。人们认识到这种做法对环境的潜在影响，从而推动人们努力使计算更具可持续性，包括采用更节能的硬件、更好地管理数据中心以及使用可再生能源为系统供电 6 。人们还认识到软件架构的作用很重要，要取得进展，需要用户熟练编写高效的代码，以最大限度地减少对环境的影响 5 。有一些举措正在推广用于研究的节能软件（例如，https://greensoftware.foundation/ ），同时还努力为计算科学家制定高级原则 7 。尽管如此，方法的环境可持续性目前并不是计算科学研究界任何部分的主要考虑因素，而且对于那些希望以可持续的方式开发或使用人工智能和数据科学的人来说，几乎没有指导方针。艾伦图灵研究所环境与可持续发展兴趣小组首次会议于 2022 年 3 月 15 日在曼彻斯特举行，会议以一场关于
人工智能（AI）技术研究能带来什么...
关键词 人工智能、通用人工智能、机器学习、深度学习技术、专家系统、算法、机构、语音和人脸识别 摘要 人工智能（AI）并不局限于技术组织的围墙内；几十年来，由于该技术的实际意义和人工智能实施带来的重大突破，它对其他行业产生了重大影响。许多作者对人工智能及其在银行和金融、教育、制造业、医疗保健等行业的援助进行了相关研究，以发现人工智能技术在数据分析、决策、最终用户影响和满意度、时间和成本节省方面的应用之间的直接关联。本研究旨在对先前的各种研究进行深入分析，并进行市场研究，以了解通用人工智能和机构的交汇点以及它们彼此之间能提供什么；详细分析通过机器学习、深度学习技术、语音和面部识别应用程序、帮助理解客户行为和模式的专家系统应用的各种策略，并识别潜在需求、通过算法实现组织间部门关键功能的自动化以及构成机构的构建模块，这些都可以被人工智能用于未来的模型和前景，同时也了解机构未来可能纳入的人工智能实际影响中的任何差距；从而提高人工智能和机构的效率和效力。当前教育中的人工智能
关注人工智能带来的多样性
摘要：人工智能（AI）正在影响社会的各个领域，包括教育领域。人工智能在教育领域的应用潜力巨大；然而，了解其性能和局限性是必要的。本研究的主要目的是分析教师在初始培训中就特定教育支持需求主题提出的提示，并根据布鲁姆分类法对其进行分类。为此，63 名来自小学教育学位一年级、信息和通信技术应用于教育专业的学生参加了研究。结果表明，学生提出的提示频率最高，与布鲁姆分类法的最高级别（应用和创造）相对应，这表明学生能够利用在该学科中获得的知识与未来的学生一起创造新的学习环境。这证实了该方法的实施有利于未来教师认知和教学技能的发展。
“磁感应能带边缘偏移作为 CrPS4 晶体管磁导机制”
在二维反铁磁半导体 CrPS 4 上实现的晶体管表现出大的磁导，这是由于磁场引起的磁状态变化。电导和磁状态耦合的微观机制尚不清楚。我们通过分析决定晶体管行为的参数——载流子迁移率和阈值电压——随温度和磁场的变化来确定它。对于接近尼尔温度 TN 的温度 T ，磁导源于由于施加的磁场导致的迁移率增加，从而降低了自旋涨落引起的无序。当 T << TN 时，变化的是阈值电压，因此在固定栅极电压下增加场会增加积累的电子密度。该现象通过导带边缘偏移来解释，该偏移是通过从头算正确预测的。我们的结果表明，CrPS 4 的能带结构取决于其磁状态，并揭示了一种以前未被发现的磁导机制。
利用快速电压脉冲表征能带排列
尽管有破纪录的设备，但人们对钙钛矿太阳能电池的界面仍然了解甚少，这阻碍了进一步的发展。它们的混合离子-电子性质导致界面处的成分变化，这取决于外部施加偏压的历史。这使得难以准确测量电荷提取层的能带排列。因此，该领域通常采用反复试验的过程来优化这些界面。当前的方法通常是在真空和不完整的电池中进行的，因此值可能无法反映工作设备中的值。为了解决这个问题，开发了一种脉冲测量技术，用于表征功能设备中钙钛矿层上的静电势能降。该方法重建了一系列稳定偏压的电流-电压 (JV) 曲线，在随后的快速电压脉冲期间保持离子分布“静态”。观察到两种不同的状态：在低偏压下，重建的 JV 曲线呈“s 形”，而在高偏压下，则返回典型的二极管形曲线。使用漂移扩散模拟，证明了两种状态的交集反映了界面处的能带偏移。这种方法有效地允许在照明下测量完整设备中的界面能级排列，而无需昂贵的真空设备。
人工智能：对《生物武器公约》和《禁止化学武器公约》可能带来的风险和好处。
随着更高效算法的出现以及报告数据的数量和可访问性的增加，人工智能领域目前存在的大多数限制很可能在不久的将来得到克服。威胁形势也受到大量开源工具的影响，这些工具可用于“从头开始”开发相应的基于人工智能的计算工具。因此，需要一个全面的具有法律约束力的框架来规范生物安全背景下的人工智能。目前的解决方案，例如欧盟的“制定人工智能协调规则的法规提案”（“人工智能法案”）不足以充分解决生命科学中某些人工智能应用所带来的生物安全风险。最后但并非最不重要的是，人工智能本身可以通过加快疫苗和解毒剂的开发、引入和改进检测方法以及支持实施《生物武器公约》和《禁止化学武器公约》来加强生物安全。
工作场所中生成式人工智能带来的劳动法问题概述
几年前，人们做梦也想不到，大数据正在以前所未有的方式创造就业机会。雇主可以比以前更多地获取有关应聘者的信息，并能够将从申请本身收集的数据与公开的社交媒体资源进行关联，以确定应聘者可能在某个职位上待多久。同样，通过梳理计算机日历条目和电子邮件标题，大数据可以告诉我们哪些员工可能在未来 12 个月内离职。与此同时，依赖大数据概念的新工具和新方法正在成为人力资源部门日常工作的一部分，雇主继续在基于先例和历史的法律环境中运作，几乎没有可以无缝转化为大数据世界的指导方针。
企业浏览器安全要求以应对人工智能带来的风险
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