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文檔簡介
Google的假設,這有助于科學家解答那些曾經(jīng)被認為在我們有器學習和預測技術正在幫助進行疾病診斷,……遺 人工智能的方法在眾多領域(如)進行基礎科學研 Gcce用人工智能構建科學未來的政策框架3影響并惠及所有人:全球范圍內(nèi)的不均衡分布,并促進國際合作, ,政府應制定優(yōu)先領域清單以指導其資金分配, ,以促進持續(xù)的科學發(fā)展,特別是在版權、隱研究方面引領潮流的政府還應制定移民政策,Gcce用人工智能構建科學未來的政策框架人工智能科學發(fā)現(xiàn)的新時代科學一直是人類進步的基石,從伽利略的望遠鏡機有可能革新物理學和我們對物質的理解。它使我們能夠了解這個世 科研社區(qū)(以前所未有的規(guī)模)可能和易于訪問,全球公眾認為當前人工智能的應用具有價值,并對人工智能通過驅全球公眾認為當前人工智能的應用具有價值,并對人工智能通過驅Gcce6 來自衛(wèi)星和氣象站等來源的大量氣候數(shù)據(jù)的分析,當于歐盟的年度總排放量。 沒有旨在促進人工智能驅動科學進步的政策措施,創(chuàng)新我們一起可以共同努力解決那些曾經(jīng)看似無法克服的挑戰(zhàn)。但首先,GcceTORAXTORAXGcce施的訪問括高質量專業(yè)數(shù)據(jù)的獲取、計算能力訪問的限制。術的門檻對于最大限度地提高世界各地科學家(包括資源較少的研究機構或國家的科學家)獲取資源的機會至關重要。正如皇家學會在其最近的報告中的學科領域,需要訪問相關的基礎設施以采用更復 ,這些工具還可以加速數(shù)據(jù)的選擇、整理,甚至通過仿真生成科學數(shù)據(jù)。雖然許多工具可用于構建仿真(), 工具和資源。更易于訪問 試點階段,并且需要更多的資金才能實現(xiàn)其全部潛力發(fā)展網(wǎng)絡,旨在解決資源有限國家在人工智能領域的能力和合作缺口,提供人工智能專業(yè)知識、計算能力和訓練數(shù)據(jù)的訪問途徑。政府可以借鑒這些模式,在全國范圍內(nèi)和全球層面增加對科學研究資 ,)。管理數(shù)據(jù)依賴性).盡管科學界在集成數(shù)據(jù)交、進行全球協(xié)作、高效執(zhí)行基于人工智能的實驗,云平臺開始,逐步過渡到更大的云資源或機構資源,實驗。 的研究數(shù)據(jù)和政府數(shù)據(jù)集通過集中式的存儲庫公開, ,再次體現(xiàn)了政府促進科學有用數(shù)據(jù)訪問的作用。 進創(chuàng)新。我們建議,除非共享數(shù)據(jù)的風險大于收益, ,并制定一份高優(yōu)先級的科學領域和需解決的問題據(jù)集,并提供創(chuàng)建臨床數(shù)據(jù)集的指南和最佳實踐, ,這對于使用云計算進行科學研究的人來說是一個政府投資對于維持一項雄心勃勃且長期的科學是在這些努力不能立即產(chǎn)生商業(yè)回報的情況下。的主要預算外,政府還應在私營資本可能看不到 域的例子。 業(yè)至關重要。政府應投資于跨學科的研究和教育, 動。小企業(yè)技術轉讓(STTR)促進小型企業(yè)參與并 化為實用且易于獲取的解決方案至關重要。例如, 。 系統(tǒng)。AnsariXPRIZE成功地激勵了私人航天的發(fā) 火、極端天氣、海平面上升和海洋酸化)以及污染XPRIZE對量子應用的挑戰(zhàn),或人工智能和聯(lián)合國 過這一合作關系,CEN能夠幫助智利能源系統(tǒng)去碳 究人員提供穩(wěn)定和支持,以追求雄心勃勃的長期目標并取得實質性突破。政策制定者應確保為人工智能研究提供的資金足夠持久,以便研究議程能夠發(fā)展、成熟并產(chǎn)生可衡量的結果。例如,人類基因組計劃是一項國際研究努力,目標是生成人類基因組成。該項目獲得的知識加速了對人類生物學的研究 ,推動了醫(yī)學和疾病診斷的進步。盡管該項目的成本高達數(shù)十億美元(約30億美元),但其帶來的積極經(jīng)濟效益在隨后的幾十年里已經(jīng)大大抵消了億美元(直接和間接)以及430萬個工作年的工作機會。同樣,我們今天所熟知的互聯(lián)網(wǎng)起源于一個由政府資助的研究項目,名為ARPANET在20世紀60年代。美國政府在基礎研究和基礎設施建設方面的持續(xù)投資對于互聯(lián)網(wǎng)的最初創(chuàng)建及其后續(xù)增長至關重要。長期的公共資金承諾不僅是建議,更是推動變革的先決條件。政策制定者應認識到,對研發(fā)性投資,能夠為未來帶來指數(shù)級的回報。 究 社會和可持續(xù)性挑戰(zhàn)的研究。通過建立跨學科研究中 之間的合作,整合各領域的知識,并強化跨行業(yè)的創(chuàng)新。美國國家科學基金會(NSF)擁有一個成功的模Gcce20。,結合了計算機科學、物理學和數(shù)學,旨在利用量 。。 ),政府應充分利用各種機會吸引來自全球競爭激烈 ,政府可以增加對培訓項目和研究基礎設施的訪問權 創(chuàng)新-實施支持科學和創(chuàng)新的法律框架政策制定者們在全球范圍內(nèi)試圖跟上數(shù)字創(chuàng)新的步Gcce23。 類版權法律,如公平使用原則和文本與數(shù)據(jù)挖掘(T ,認可了AI的巨大潛在利益,同時允許內(nèi)容所有者 ,而不是監(jiān)管開發(fā)過程中使用的輸入。它們應保持隱私增強技術(PETs)的發(fā)展和采用。例如,新)以解決數(shù)據(jù)保護和共享方面的障礙,并促進更多 數(shù)據(jù)流動。投資于PETs可以解鎖數(shù)據(jù)的價值,例如變革性的、非表達性用途的過程,這種用途應在擁科),學和社會機會中受益,同時減輕潛在風險。通過將重大影響的應用場景上,各國可以實施一種適當?shù)谋壤苑椒?,既保護人們利益又為科學研究的進步域,需要對這些系統(tǒng)進行更為嚴格的審查。雖然歐盟人工智能法案豁免了研發(fā)活動的要求,但其基于風險的方法特別適合將科學研發(fā)成果推向市場,在這種情況下,科學解決方案的應用背景可能會導致的能力,從而降低進入門檻。為了應對這一擔憂, ,同時仍保留AI支持化學和生物學有益應用場景的 開發(fā)負責任和道德的技術,而無需制定具體的法律。 遺傳診斷(PGD)、基因修飾(MRT)、CRISPR-C 全部科學潛力方面發(fā)揮重要作用,并決定我們能否利用新的人員參與科學研究。吸引更多科學家加入可以加快問題解決的速度,擴大解決問題的范圍,并以數(shù)字規(guī)模提供解決人類長期挑戰(zhàn)的方案。為了促進基于技術,并實施支持科學和創(chuàng)新的法律框架。這種方開始,并在此基礎上構建國際共識,以國家層面的策與一致的隱私法律以及寬松的版權框架相結合,Gcce
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