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法律和人工智能——我们将走向何方？
11 D. Mac Sithig 和 M. Siems，《中国社会信用体系：其他国家的典范？》(2019)《现代法律评论》1034，第1039-1040 12 同上，第1041 13 BBC 新闻，《亚马逊被虚假五星评论淹没——哪些？》报告 (2019 年 4 月 16 日) 可访问：https://www.bbc.co.uk/news/business-47941181。14 David Streitfeld，《Swarming a Book Online》，《纽约时报》（2013 年 1 月 20 日），网址：https://www.nytimes.com/2013/01/21/business/a-casualty-on-the-battlefield-of-amazons-partisan-book- reviews.html 。另请参阅 Alison Flood，《亚马逊删除希拉里·克林顿的《发生了什么》一星评论》，《卫报》（2017 年 9 月 14 日），网址：https://www.theguardian.com/books/2017/sep/14/amazon-redacts-one-star- reviews-of-hillary-clintons-what-happened 。15 Daniel Cossins，《歧视算法：人工智能 5 次表现出偏见》，《新科学家》（2018 年 4 月 12 日），网址：https://www.newscientist.com/article/2166207-discriminating-algorithms-5-times-ai-showed-prejudice/。另请参阅 Miranda Bogen，《招聘算法可能引入偏见的所有方式》，《哈佛商业评论》（2019 年 5 月 6 日），网址：https://hbr.org/2019/05/all-the-ways-hiring-algorithms-can-introduce-bias；
欧盟走向战略自主
20 世纪 80 年代，人们开始谈论“新世界秩序”，这意味着要克服因国际社会本身的变化而产生的经典和传统的安全概念，例如两极对抗的结束、与发展问题相关的内战的爆发、经济和国家崩溃背景下的复杂政治紧急情况（de Castro，2006 年）。移民流动和国际恐怖主义行为进一步推动了这一概念的演变和“全球化”进程。简而言之，很明显，安全概念不能从还原论的角度来理解，认为唯一的威胁可能来自敌国的攻击或国内叛乱组织的叛乱，但新的威胁应该被列入影响安全的“全球议程”中最重要的问题：贩毒、武器贩运、有组织犯罪、国际恐怖主义、大规模移民、自然灾害、种族灭绝、反人类罪、公然侵犯弱势群体权利或缺乏发展和民主原则（Abbot 等，2006 年），（Fonseca，2008 年）。因此，当时很明显，必须有一个全面的、包罗万象的安全概念
宣言为了共同利益的经济走向......
因此，社会成为市场的一个子集，它只倾向于积累个人财富。即使是国家的财富也是通过个人公民所获得的财富获得的；没有共同的愿景和福祉，只有通过对著名的看不见的手（可惜在现实中看不到）的无限信仰而形成的个性。但这种模式的问题是显而易见的（据估计，1% 的人很快就会拥有地球上 99% 的资源）。增长、增长、增长的命令已经并将继续强奸整个国家，即使在我们在这个划时代的时刻所经历的危机面前也是如此：在一些高度工业化的地区及时停止是不可能的，因为利润是人类生命的重中之重。我们现在生活在死亡经济中。环境污染只是众多问题之一：每年有 700 万人死于全球环境污染的影响。
全球经济展望：走向衰退？
a 英国和美国最常见的工资衡量指标之间的相反动态反映了成分效应。在美国，低薪工人在疫情期间被解雇，导致封锁期间的平均小时工资上涨。在英国，工人仍在工作，但由于被休假，工作时间减少。
走向脑机代码？
尽管人们普遍认为大脑是某种计算机，但至今无人知道计算机代码是什么（或者可能存在用于不同目的的不同代码）。记忆可能被编码在大分子化学亚基序列中，这一想法很自然——因为有那么多的记忆需要容纳——但几年前出现的最简单版本很难与大脑计算机神经元的互连性相协调，也很难与神经网络观点中关于大脑工作原理的观点相协调。但同样明显的是，这种代码不可能适用于信息从外围传输到中央处理区域的方式，现在似乎已经充分确定，神经元的活动（如沿神经元通道的信息传输）最好通过电压脉冲或尖峰在神经元内产生的速率来衡量。适当的时候，人们有必要问自己，这两个截然不同的编码原则是如何结合在一起的。事实上，目前大脑中唯一可以模糊测量的编码信息是来自外周感觉系统的神经元的信息，但即便如此，其含义也远非清晰。外周神经元“激发”的速率是刺激强度的简单衡量标准，还是更微妙的衡量标准？相位信息是如何体现在信号中的？如果不是，那么来自同一感觉系统中相邻神经元的信号如何相互组合以产生平均值以外的结果？感觉神经元输出的噪声只是一种麻烦，还是可能更为重要？这或多或少是洛斯阿拉莫斯国家实验室理论部门的 Andre Longtin、圣地亚哥海军系统中心的 Adi But-sara 和密苏里大学圣路易斯分校的 Frank Moss 就中枢神经系统感觉编码机制所作的有趣论述的起点。除了兴趣之外，引起人们对这篇文章关注的一个原因是，它出现在大多数神经生理学家认为是必然会出现的领域中。
可再生能源创新走向何方？
注：累计申请专利，时间段为 2000-2017 年。生物燃料生产包括生物乙醇、生物柴油和生物喷气燃料。欧洲指欧盟 28 国。免责声明：本地图上显示的边界和名称并不意味着 IRENA 的任何官方认可或接受。生物燃料生产来源：国际能源署
印度经济将走向何方？
从总体来看，印度的情况稍好一些。2012 年，瑞士信贷估计印度的财富为 7.35 万亿美元，中国为 34.6 万亿美元，美国为 70.8 万亿美元。2022 年的数字分别为 15.4 万亿美元、74.5 万亿美元和 140 万亿美元。印度的崛起落后于中国。其增量为 8 万亿美元（约合每人 6,200 美元），而美国为 70 万亿美元（每人超过 210,000 美元）。2010 年至 2023 年，印度的财富年增长率为 7%，中国为 8%，美国为 6%。18 2013 年至 2023 年，印度 GDP 几乎翻了一番，年产出增加了 1.7 万亿美元。中国 GDP 的增长速度没有那么快，但也增加了 8 万亿美元。美国的速度要慢得多，但也增加了 10.5 万亿美元。 19 使用美元对印度不利，因为卢比在此期间贬值近 40%。但这引发了一个问题：为什么这个增长最快的大型经济体的货币如此长期疲软。
人工智能走向个性化医疗
在目前的医疗实践中，当患者感觉到症状时，他/她会咨询医生。然后医生以一刀切的方式给药。然而，最近的遗传学研究表明，不同的基因组成会对药物产生不同的影响，因此应该为每个人定制药物。“个性化医疗”的主要思想是在正确的时间和剂量为正确的患者提供正确的干预措施，包括药物。通过这种方法，药物治疗模式将从治疗转变为预防。个性化医疗的兴起之所以成为可能，是因为来自不断增加的生物分子（蛋白质组学、基因组学和其他组学）和健康相关数据的信息被人工智能 (AI) 工具成功“挖掘”。在本文中，我们提出，面向个性化医疗的 AI 系统必须具有可接受的性能，易于临床界解释，并在大量人群中得到验证。我们研究了一些具有里程碑意义的论文，关键词是“个性化医疗应用的 AI”；1）基于图像的自动患者分类，2）基于基因的自动癌症分类，3）保留射血分数患者表型的自动健康记录心力衰竭。所有示例均根据其性能、可解释性和临床有效性进行评估。通过分析，我们得出结论，个性化医疗的 AI 可以从五个因素中受益：（1）国内和国际遗传学和健康数据的标准化和汇集，（2）多模态数据的使用，（3）疾病专家指导 AI 模型的开发，（4）临床界对 AI 发现的调查，以及（5）大型临床试验对 AI 发现的跟进。