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祝福还是诅咒？一项关于生成AI对假新闻的影响的调查
摘要 - 新闻明显影响我们的社会。它们会影响消费者，选民和许多其他社会群体。虽然假新闻已经存在了几个世纪，但生成的AI将假新闻带来了新的水平。现在有可能自动创建大量高质量的单独定位假新闻。在另一端，生成的AI也可以帮助检测假新闻。两个领域都很年轻，但发展迅速。本调查提供了对2024年假新闻检测和创建的生成AI的研究和实际使用。遵循结构化文献调查方法，本文综合了以下主题群集中的当前结果1）启用技术，2）创建假新闻，3）案例研究社交媒体作为最相关的发行渠道，4）检测假新闻，以及5）Deepfakes作为即将到来的技术。本文还确定了当前的挑战和开放问题。索引术语 - 生成的人工智能，生成的AI，Genai，假新闻检测，深度学习，信息传播，社交媒体，自然语言处理，NLP，伦理AI，误解，内容创建，合成媒体，信息安全，信息安全性，错误信息的措施。
扭转诅咒预算蓝图 25-34 财年
根据无党派的国会预算办公室 (CBO) 的数据，未来十年，年度赤字将增加约 1 万亿美元，使国债再增加 20 万亿美元，超过所有可自由支配的支出。净利息在过去三年中增长了一倍多，未来十年将增长近一倍，成为联邦政府第三大支出项目。我们每借一美元，就有超过 60 美分用于支付国债利息。今天，债务净利息已经超过了我们在整个国防上的支出。更糟糕的是，社会保障和医疗保险面临迫在眉睫的破产。根据最新的受托人报告，医疗保险的医院保险 (HI) 信托基金将在 2036 年破产，主要的社会保障信托基金将在 2033 年破产。
驯服维度的诅咒：深度学习 *
5与某些常见的误解相反，深度学习并不主要是降低维度。一个经典的例子是Cover的定理，它通过显示如何在高维空间中嵌入低维数据的方式来激发了内核方法的使用，这使得更容易找到分类的超平面以进行分类（Cover，1965年）。6个经济学家已经在Krusell and Smith（1998）的方法中使用了类似的想法，该方法选择了一个或少数瞬间的异质剂分布的时刻来跟踪分布的演变，或者在遗忘的平衡解决方案概念中，该概念解决了对其他参与者的最佳响应（Weintraub et ev/div。2008，Benkard等。 2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2008，Benkard等。2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2015，Weintraub等。2010）。深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。
驯服维度的诅咒：定量...
5与某些常见的误解相反，深度学习并不主要是降低维度。一个经典的例子是Cover的定理，它通过显示如何在高维空间中嵌入低维数据的方式来激发了内核方法的使用，这使得更容易找到分类的超平面以进行分类（Cover，1965年）。6个经济学家已经在Krusell and Smith（1998）的方法中使用了类似的想法，该方法选择了一个或少数瞬间的异质剂分布的时刻来跟踪分布的演变，或者在遗忘的平衡解决方案概念中，该概念解决了对其他参与者的最佳响应（Weintraub et ev/div。2008，Benkard等。 2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2008，Benkard等。2015，Weintraub等。 2010）。 深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。2015，Weintraub等。2010）。深度学习使代表空间有可能学习和近似，而不是经济学家“设计”。
深度操作员的学习减少了PDE的维度的诅咒
深层神经网络（DNNS）在众多领域取得了巨大的成功，并且它们在与PDE相关的问题上的应用正在迅速发展。本文使用DNN将学习Lipschitz操作员在Banach空间上使用DNN的概括错误提供了估计，并将其应用于各种PDE解决方案操作员。目标是指定DNN宽度，深度以及保证某个测试错误所需的训练样本数量。在对数据分布或操作员结构的轻度假设下，我们的分析表明，深层操作员学习可以放松地依赖PDE的离散化解决方案，从而减少许多与PDE相关的问题的诅咒，包括椭圆方程，抛物线方程，抛物线方程和汉堡方程。我们的结果还适用于在操作员学习中有关离散化侵权的见解。
人工智能——诅咒还是祝福？欧洲第一部人工智能法（AI-Act）前数字化发展的历史分析
摘要 数字化和自动化推动人们生活和工作方式的变化始终引发人们的担忧。数字化和自动化领域的发展以及最近备受关注的人工智能的使用要求各行各业的人们具备一定的适应能力。复杂性的增加、工作岗位的流失和数据保护的挑战只是社会和立法者面临的挑战的几个例子。人工智能简化了日常生活并提高了效率，这是支持使用人工智能的一些论据。欧盟关于人工智能的法律旨在确保在欧盟上市和部署的人工智能系统是安全的，并符合欧盟的基本权利和价值观。这项开创性的提案还旨在促进欧洲在人工智能领域的投资和创新。
资源诅咒的政治经济学
本文回顾了近年来有关资源丰富对发展的影响的文献，评估了对关键发展成果可能产生的影响和渠道。迄今为止，这一领域的分析较少，尽管它与联合国的可持续发展目标议程相关，因为世界上相当一部分穷人生活在非洲资源丰富的经济体。我们认为，自然资源部门的存在并不一定意味着更糟糕的发展结果。自然资源经验差异很大。资源租金水平相似的国家在收入不平等、贫困、教育和健康方面可能取得截然不同的成就。挑战在于解释不同的自然资源经验。自然资源部门发展效应背后的一个关键机制是资源丰富的经济体发展的国家类型和政治制度。
摩洛哥的可再生能源：评估资源诅咒风险
可再生能源开发和出口为低收入和中等收入国家提供了促进绿色经济增长的机会，同时支持全球脱碳。但是，如果不仔细评估风险，可再生能源繁荣可能会产生一种资源诅咒，从而自相矛盾地减慢了增长和发展。在这里，评估了摩洛哥可再生能源开发驱动的资源诅咒的可能性。具体而言，资源诅咒的14个潜在负面影响（即''症状'。通过与21种摩洛哥能源专家的调查，最高风险（即最有可能和影响最高的症状是：（1）对其他国家和国际组织的经济依赖增加，（2）增加对其他国家的技术和专业知识的依赖，以及（3）对当地动植物，动物群，动物群和景观的损害。与这些症状相关的风险虽然严重，但可以通过加强政策加强或干预来预防。至10个随访半结构化访谈和随后的复杂系统分析，确定了以下政策干预措施来减轻资源诅咒风险：仔细协商强大的共同资助安排以维护摩洛哥人的自治；当地可再生能源创新能力的发展，包括技术制造和测试层；以及延续和增强环境保护规定。
解决绿色能源的“资源诅咒”
鼓励非化石燃料能源的政策变化意味着对电池和其他必须快速发展的技术的依赖增加。本文重点关注电池，指出关键投入来自腐败国家，因此出口收益很少流向公民，许多关键成品矿产品来自中国。因此，美国变得更加依赖专制政权。以钴为例，本文研究了其生产的性质，美国无力承担其在矿产开采和精炼方面的环境负担，并回顾了以前那些被富裕国家所渴望的宝贵资源“诅咒”的国家的例子。它还暗示了如何根据美国的矿产开采历史来解决“资源诅咒”问题。世界各国政府都在制定雄心勃勃的目标，通过排放更少碳的能源实现交通、住宅和商业建筑的电气化。英国寻求在 2030 年前停止销售新的内燃机乘用车，2 加州和