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人文人工智能：迈向跨学科专业知识和研究的新领域
摘要 哥德堡数字人文研究基础设施 (GRIDH) 参与了各个人文领域的项目，这些项目利用并开发了结合“人工智能” (AI) 应用的研究工具和基础设施资源。这些应用包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉、大型语言模型、图像识别算法、分类、聚类和深度学习。本文提出了“人文 AI”一词，以描述一种新兴的跨学科实践形式，该实践使用和开发基于 AI 的研究应用程序来回答人文研究问题及其纠缠不清的人文反思。我们创造这个术语是为了使其实践的认识论和物质特殊性以及其可供性使之成为可能的新知识形式变得隐晦和可见。本文介绍了 GRIDH 在“人文 AI”领域的项目及其开发的 AI 资源和应用。
第 12 卷 | 治理媒体和通信领域的人工智能
资金：Jo Pierson 获得了 DELICIOS 项目（社会技术系统中的决策委托给自主代理）的支持，该项目由佛兰德斯研究基金会 (FWO)（拨款 G054919N）资助，Aphra Kerr 感谢 ADAPT 中心的支持，该中心由爱尔兰科学基金会研究中心计划（拨款 13/RC/2106_P2）资助。竞争利益：作者声明不存在影响文本的竞争利益。许可：这是一篇开放获取的文章，根据 Creative Commons Attribution 3.0 许可（德国）的条款分发，允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制，前提是正确引用原始作品。https://creativecommons.org/licenses/by/3.0/de/deed.en 版权归作者所有。
配置全球海洋生物多样性的领域...
“海洋环境仍然被低估，尤其是开阔的海洋和深海。” - 2021年5月的葡萄牙代表“尽管科学同意需要30％的陆地和海洋区域保护，但一些研究汇总了这样的想法，即到2050年50％的保护可以保护海洋和陆地生物多样性，同时保存生态系统服务。” - 2021年5月的法国代表。上面的陈述是在《生物多样性公约》（CBD）的科学，技术和技术建议（SBSTTA-24）的第24届会议上（第1部分）的开放全体会议期间发表的。他们体现了许多代表所表达的观点，即：i）在CBD 2020后全球生物多样性框架（GBF）的早期草案中未能指定“海洋”生物多样性是不可接受的； ii）CBD应解决国家管辖区以外地区的海洋生物多样性（ABNJ）； iii）优先考虑海洋保护区（MPA）的进一步扩展。作为研究人员自2008年以来研究CBD和其他国际组织中的海洋问题的研究人员，我们发现代表队伍呼吁更多地关注海洋生态系统，既值得关注又不令人惊讶。在本文中，我们呼吁在全球生物多样性保护的更广泛的领域中要求“更多的海洋”，并分析了如何随着时间的推移来实现全球海洋生物多样性保护的“领域”。这篇文章是从我们的工作中出现的，这是一项更大的研究合作的一部分，该协作研究了国际会议（如SBSTTA-24）在全球环境治理（GEG）中的作用。但是，我们描述的领域是部分的，反映了geg“包括在全球领域中塑造环境行动和成果的机构，过程，倡议，参与者和组织”（O'Neill等人，2013，443）。其特征是“不确定性和复杂性，跨生态和政策的多量表联系，跨发行区域的水平联系以及迅速发展的问题和制度计划”（Campbell等，2014a，3）。这些特征使GEG难以研究，但是国际会议是对GEG进行研究的一个地方（Brosius和Campbell，2010； MacDonald，2010； Campbell等，2014a），我们采用了人种学研究方法来支持它（Corson等，2014年； Gray等，202020202020）。使用我们所谓的协作事件人种志（CEE），我们已经在连续的国际会议上建立了对geg的了解，这些国际会议跨越了十五年（参见Corson等，2019）。在本文中，我们假设国际会议在GEG中的作用，并将注意力转向指定各种参与者在会议上的工作如何有助于确认全球海洋生物多样性保护领域。我们将其描述为“机构生活的公认领域”（Dimaggio and Powell，1983，148），并说明了它是如何由国际会议塑造的，而不是简单地揭示的。在描述和分析全球海洋生物多样性保护的“领域”时，我们没有“声称立即解释世界上的一切”（Tsing，2005年，IX-X）。民族志研究全球过程，其“有限的互连和重叠环境”（Amit，2000，6）总是一定是部分的。因此，我们描述的领域反映了我们在哪些国际会议以及要参加哪些问题以及我们的经验的选择（Corson等，2019）。
金融科技领域
香港在绿色金融科技领域取得了两个显著的里程碑。2023 年 9 月，金管局发起绿色金融科技大赛，邀请香港和世界各地的绿色金融科技公司参与并提供与净零转型、气候风险管理和可持续金融相关的市场化解决方案。共有来自 19 个司法管辖区的 69 家公司参与了这项计划。2024 年 3 月，香港绿色金融科技示范区与数码港和投资推广署合作推出了香港绿色金融科技地图原型，展示了 50 多家提供绿色金融科技解决方案的本地公司，涵盖 ESG 数据和分析、气候风险评估、绿色数字金融和碳信用交易等领域。这些里程碑加强了香港对绿色金融科技的承诺，标志着该地区可持续金融技术的发展和应用的重要转折点。
人工智能在...领域的潜力
最复杂的机器学习形式涉及深度学习。这是一种神经网络，但具有许多预测结果的层。它已用于肿瘤学和放射学的准确诊断。此类模型中可能存在多个隐藏特征，由于当今的技术，这些特征可以更快地被发现。深度学习通常用于识别放射学中的癌变组织。4 它可以识别放射图像和放射组学中的潜在癌变病变，以检测肉眼看不见的临床相关数据。深度学习也用于语音识别。然而，这种类型的学习很复杂，超出了普通人类观察者的解释范围。人工智能 (AI) 在商业和社会等领域越来越普遍，现在也被用于医疗保健。人工智能技术有可能改变患者护理和管理医疗保健部门的行政流程。多项研究指出，人工智能在关键的医疗保健任务中表现优于人类，例如在诊断疾病、研究、发现肿瘤等方面。尽管如此，人们相信人工智能不会很快取代人类在医疗保健领域的地位。文章
网络安全、网络犯罪和智能新兴领域的进步...
本丛书旨在介绍关键基础设施系统和信息物理系统的风险、安全性和可靠性的最新研究、研究和最佳工程实践、实际应用和实际案例研究。本丛书将涵盖网络关键基础设施的风险、故障和漏洞的建模、分析、框架、数字孪生模拟，并提供 ICT 方法以确保保护和避免破坏经济、公用事业供应网络、电信、运输等重要领域。在公民的日常生活中。将分析关键基础设施的网络和现实性质的交织，并揭示关键基础设施系统的风险、安全性和可靠性挑战。通过整个云到物连续体技术的感知和处理提供的计算智能将成为实时检测网络关键基础设施中的风险、威胁、异常等的基础。并将促使采取人为和自动保护行动。最后，将寻求对政策制定者、管理者、地方和政府管理部门以及全球国际组织的研究和建议。
2020-2021年人工智能（AI）技术领域详细版...
（2）-2 制定行动计划的基础信息的收集和分析----------------------10 （2）-2-1 文献调查----------------------------------------------10 （2）-2-2 海外调查----------------------------------------------19 （2）-2-3 国内制度、政策等调查-----------------------------------23 （2）-3 未来趋势调查-----------------------------------24
