我们提出了一种识别人工智能 (AI) 变革性进展的早期预警信号的方法,并讨论了这些信号如何支持人工智能的预期和民主治理。我们将这些早期预警信号称为“金丝雀”,因为金丝雀可用于对煤矿不安全的空气污染提供早期预警。我们的方法结合了专家引导和协作因果图来识别关键里程碑并确定它们之间的关系。我们给出了两个例子来说明如何使用这种方法:识别语言模型有害影响的早期预警;以及高级机器智能的进展。识别变革性应用的早期预警信号可以支持更有效地监测和及时监管人工智能的进展:随着人工智能的发展,它对社会的影响可能太大而无法追溯治理。受人工智能影响的人必须对如何治理人工智能有发言权。早期预警可以让公众有时间和精力通过民主、参与式的技术评估来影响新兴技术。我们讨论了识别早期预警信号的挑战,并提出了未来工作的方向。
读写能力具有变革性,可以发挥个人的潜能,也可以扩展人类的智力。在获得读写能力的过程中,它推动了大脑中新神经网络的发育,尤其是视觉区域和语言区域之间连接形式的演变。由此产生的回路为将感知和语言与日益复杂的认知和情感过程联系起来搭建了支架。阅读大脑回路是现代人脑中最重要的表观遗传变化之一,也是我们许多最复杂的智力技能出现的基础。在此背景下,全面发展读写能力的障碍越来越多,需要科学界给予更多关注。一些障碍和写作一样古老,而另一些则代表了数字媒体无法预见的后果。因此,发明和障碍都是人为的,原则上可以由发明者解决。第一个障碍源自识字与特权之间的扭曲关系——无论是在古埃及宫廷、中世纪修道院,还是在当今世界,7.93 亿人不识字,其中大多数生活在撒哈拉以南非洲和印度的贫困之中。此外,至少有 5700 万儿童没有上学,永远不会识字。获得教育的机会
5. 芦苇草优势度景观因子分析 5.1 方法 5.1.1 试点区域采样数据来源 5.1.2 叠加与回归分析 5.2 结果与讨论 5.2.1 芦苇草在景观层面的生态意义 5.2.2 湿地植物覆盖类型与水文类型 5.2.3 芦苇草优势湿地空间分布 5.2.4 芦苇草优势湿地与土地覆盖类型的关系 5.3 结论 5.4 进一步分析芦苇草优势度景观因子的一些建议 5.4.1 识别与芦苇草优势度相关的土壤特性 5.4.2 研究芦苇草优势度与排水沟密度的关系 5.4.3 采用分层随机抽样方法