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# 本周动态 #
布鲁金斯学会发布《全面、分布式的人工智能监管方法》；CSIS发布《驾驭数字新闻领域的人工智能风险》；麦肯锡发布报告《五种做法帮助具有创新文化的公司在生成式AI方面具有优势》；兰德公司发布《货币、市场和机器学习：解开对抗性 AI 的风险》报告；荷兰Clingendael研究所发布《脆弱环境中数字化的机遇与挑战》。
布鲁金斯学会发布《全面、分布式的人工智能监管方法》
2023 年8月31日，布鲁金斯学会发布《全面、分布式的人工智能监管方法》，报告指出，虽然算法系统已广泛用于许多有影响力的社会经济决策，然而也面临着诸多挑战，需要创建一个全面的框架实现有效监管。为此，报告提出了一种新的监管方法——关键算法系统分类（CASC），即通过有效的系统监察和审计，允许联邦监管机构灵活地管理关键社会经济决策中使用的算法。CASC 框架将有助于在算法时代保护公民权利，并对人工智能系统进行合理的限制，而且不会对美国政府的结构造成重大影响。
原文链接：
https://www.brookings.edu/articles/a-comprehensive-and-distributed-approach-to-ai-regulation/
CSIS发布《驾驭数字新闻领域的人工智能风险》
2023年8月31日，CSIS发布《驾驭数字新闻领域的人工智能风险》。该报告指出，人工智能在数字新闻领域的应用带来了一系列挑战和风险。其中包括信息泛滥、虚假信息传播和个人隐私问题。报告呼吁政府、媒体和技术公司共同努力，加强监管和合作，提高新闻质量和可信度，保护用户隐私。此外，公众也需要增强新闻素养，以更好地理解和评估数字新闻的真实性和可靠性。
原文链接：
https://www.csis.org/analysis/navigating-risks-artificial-intelligence-digital-news-landscape
麦肯锡发布报告《五种做法帮助具有创新文化的公司在生成式AI方面具有优势》
2023年8月31日，麦肯锡公司发布报告《具有创新文化的公司在生成式AI方面具有很大优势》，研究了顶级创新者正在采取的五项行动，以及这些行动如何帮助他们创造商业价值，并在使用人工智能时与同行保持战略距离。报告发现顶级创新者通过提出争取的问题、快速验证并排除错误答案、持续构建专有数据库、培养快速学习的组织能力，连接自动化工作流程的方式来利用技术寻找新增长点，创新运营模式，采用敏捷实践，以人工智能为主导以实现加速增长。
原文链接：
兰德公司发布《货币、市场和机器学习：解开对抗性 AI 的风险》报告
2023年8月31日，兰德公司发布《货币、市场和机器学习：解开对抗性 AI 的风险》报告，强调人工智能（AI）及机器学习在当今股市中发挥的关键作用。报告指出股票市场使用机器学习的主要方式之一是算法交易，ML 模型从大量金融数据中识别模式，然后根据这些模式在几分之一秒内完成数笔交易。这些模型不断学习，在连续发生的过程中调整其预测和行动。然而对金融业机器学习模型的依赖可能会导致极大的风险，如对抗性攻击，即恶意参与者操纵馈送到 ML 模型的输入数据，从而导致模型对“中毒数据“进行训练”从而做出错误预测，甚至导致广泛的经济混乱。因此，在一个越来越依赖ML模型的世界中，金融部门需要从被动转变为主动以确保金融体系的安全性和完整性。
原文链接：
荷兰Clingendael研究所发布《脆弱环境中数字化的机遇与挑战》
2023年8月23日，荷兰Clingendael研究所发布《脆弱环境中数字化的机遇与挑战》政策简报。本政策简报探讨了数字化在脆弱和受冲突影响局势 (FCS) 中的影响。数字化具有变革潜力，但同时也带来了独特的挑战，特别是在以基础设施限制、治理薄弱和社会经济差距为特征的金融服务领域。经合组织将数字化视为 FCS 与世界其他地区之间不平等日益加剧的加剧因素之一。然而，在FCS中，故事不仅限于国家之间的不平等，还涉及国家内部的不平等，这对于FCS背景更为重要，因为不平等加剧了脆弱性和冲突。
原文链接：
https://www.clingendael.org/publication/digital-dichotomy
整理人｜孙伟意 张璐瑶 章时雨 侯云溪 吴宇昂
Last modified: 2023年 9月 4日
