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World File Search System造福人类
1. 背景与场景设定
基于此，布里亚国立大学物理系将举办“量子计算造福人类”国际研讨会，众多学者、行业领袖、非政府组织和政策制定者将出席。研讨会的目的是确定各利益相关方在政策、法规和战略方面的实际变化，以支持使用量子计算来促进人类共同利益。尽管与会者持有不同的观点，但会议是在合作精神下召开的，旨在寻找共同的前进道路。北京师范大学物理系主任希望研讨会能够促进量子计算技术发展的国际合作，并就如何在全球范围内分享利益达成共识。
当今世界人工智能的潜在危险
摘要——人工智能 (AI) 的快速发展需要对其潜在的负面影响和不可否认的好处进行批判性评估。本文深入探讨了人工智能在当代世界的多方面危险。通过研究现实世界的例子，本文探讨了人工智能如何通过算法偏见加剧现有的不平等，如何通过取代工作来扰乱劳动力市场，以及如何引发对隐私侵犯和不可预见的后果的担忧。通过强调这些风险，本文强调了负责任地开发和部署人工智能的重要性。它提倡建立强有力的道德框架和缓解策略，以确保人工智能成为积极社会变革的力量，减轻潜在危险并促进其负责任的应用，以造福人类。
可持续空间供热解决方案
大自然是我们的生命支持系统。世界自然基金会印度分会致力于保护和恢复大自然，造福人类和地球，支持创造稳定气候和防止野生动植物灭绝的努力。喜马拉雅地区因其生态重要性而成为世界自然基金会印度分会的重点关注区域。喜马拉雅山脉是极地以外最重要的积雪集中地。作为国家气候变化行动计划 (NAPCC) 的一部分，印度政府启动了维护喜马拉雅生态系统国家使命 (NMSHE)。该计划涉及喜马拉雅冰川及其相关水文后果、生物多样性保护、保护传统知识社会及其生计以及规划喜马拉雅地区的长期可持续发展等重要问题。
积极的人工智能：设计与幸福感相符的人工智能所面临的关键挑战
人工智能 (AI) 是一把双刃剑：一方面，人工智能有望带来巨大进步，造福人类；另一方面，人工智能也带来了巨大的（甚至是生存性的）风险。随着人工智能日新月异的发展，许多人越来越担心人工智能对他们生活的影响。为了确保人工智能取得有益的进步，一些研究人员提出将“福祉”作为管理人工智能的主要目标。本文探讨了为福祉而设计人工智能的关键挑战。我们将这些挑战归类为以下问题：根据具体情况建模福祉、根据具体情况评估福祉、设计干预措施以改善福祉以及长期保持人工智能与福祉的一致性。这些挑战的确定为努力确保人工智能发展与人类福祉保持一致提供了空间。
工业 5.0 - POLITesi
尽管数字技术发展迅速，但欧洲工业数字化的采用速度似乎更为缓慢，尤其是中小企业距离广泛采用工业 4.0 技术仍很遥远。然而，研究和技术领导者已经开始关注第五次工业革命或工业 5.0，因为工业 4.0 在其存在的过程中，已经将注意力从最初的社会公平和可持续性概念转移到数字化和人工智能驱动的技术，以提高生产效率和灵活性。因此，工业 5.0 也可以被视为重新引入了已丢失的“以人为本/价值为中心的工业 4.0”维度，并为工业生产中的技术发展提供了再生目的和新方向，旨在造福人类、地球和繁荣，而不仅仅是利润。
工作场所中的人工智能
随着第四次工业革命中科学技术的进步，人工智能（AI）已成为一种高效且经济地协助人类活动的新方法。有人认为人工智能有两种作用。它既可以创造工作，也可以消除工作。基于目前的技术能力，人工智能引发了有关其对道德和法律影响的推测性讨论。本文认为，人工智能是一项技术进步，将有助于企业在第四次工业革命中发展。控制者决定其影响，因此可以将其用于好用途或坏用途。因此，为了使人工智能最大限度地造福人类的繁荣和福祉，必须将道德融入其使用中，并且必须制定法律以确保人类在业务流程中明智使用人工智能的承诺是一致的。
2024 年研究生课程手册
洛克菲勒是世界顶级研究机构之一，也是研究生的理想之地。洛克菲勒大学在支持“科学造福人类”的使命方面取得了非凡的成就，我们将继续传承这一传统，招募来自世界各地的最优秀学生，让他们成为未来的科学先驱。我们的博士课程提供了一个独特的环境，学生可以自由地进行开创性的研究，与受人尊敬的教师一起工作，同时成为一个紧密联系和多元化社区的一部分。我们在住房、财务和家庭护理方面提供充足的支持，以便每个学生都能充分利用这里的科学机会。这是生物科学领域一个令人难以置信的激动人心的时刻——在洛克菲勒，您将有机会为塑造科学和医学未来的进步做出贡献。
SenticNet 7：基于常识的可解释情绪分析神经符号 AI 框架
摘要 近年来，人工智能研究已显示出造福人类和社会的巨大潜力。尽管人工智能在分类和模式识别任务中的表现往往优于人类，但它在需要常识推理的复杂任务（如自然语言理解）方面仍然举步维艰。在这种情况下，当前人工智能模型的主要限制是：依赖性、可重复性、可信度、可解释性和可解释性。在本文中，我们提出了一个基于常识的神经符号框架，旨在克服情绪分析背景下的这些问题。具体而言，我们采用无监督和可重复的亚符号技术（如自回归语言模型和核方法）来构建可信的符号表示，将自然语言转换为一种原始语言，从而以完全可解释和可说明的方式从文本中提取极性。
以人为本的负责任的人工智能
以人为本的负责任人工智能 (HCR-AI)1 旨在将人及其价值观纳入人工智能系统的设计和开发中，这有助于构建造福人类和社会的系统，并防止和减轻潜在危害。尽管人为因素在人工智能系统中的重要性由来已久 [ 12 , 31 ]，但在过去几年中，CHI 社区越来越意识到其重要性 [ 32 ]。在 CHI 会议记录中搜索 ACM 数字图书馆会显示以下结果（图 1 ）：2“以人为本的人工智能”自 2019 年以来有 41 条记录，“负责任的人工智能”自 2020 年以来有 32 条记录。下面，我们重点介绍了一些与特别兴趣小组 (SIG) 主题相关的研究示例，请注意，这并不是一份详尽的清单，只是为了展示现有工作的广度和深度：