本研究探讨美国联邦机构在拨款政策中对人工智能治理的作用。分析指出，尽管提及人工智能，但具体标准和限制不足，反映出拨款通知在人工智能政策制定中的潜力，以及透明度、问责制和隐私保护的缺失。

One Bad NOFO? AI Governance in Federal Grantmaking
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学习后的思考 #001

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本研究针对当前多智能体系统中缺乏实时监督机制的问题，提出了执法代理（EA）框架。该框架通过在环境中嵌入专门的监督代理，实时监控和纠正他人行为，显著提升了系统安全性和应对恶意行为的能力。研究表明，添加执法代理可以显著提高成功率，并增强系统的运营寿命和弹性。

执法代理：提升多智能体AI框架中的问责制和弹性
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共和党仍在推动儿童安全法案，而民主党则质疑削弱的联邦贸易委员会是否能够执行这些法案

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The Verge
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本文探讨生成性人工智能在算法媒体中的作用，强调其与搜索引擎和社交媒体的相似性，并指出当前监管不足。研究建议采取主动监管，以确保媒体可信性，防止公共话语分裂，强调透明度和问责制对高质量信息传播的重要性。

Generative Artificial Intelligence as Digital Media
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这就是你如何削弱问责制

这就是你如何削弱问责制
Stay SaaSy
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本文讨论了黑盒算法审计的两种形式，强调大规模语言模型（LLMs）带来的伦理和社会挑战。提出了三层审计方法和隐私增强技术，以提升AI治理的审计能力。同时介绍了新的审计工具AdaTest++，并呼吁修改相关法律以促进AI审计生态系统的发展，确保公众对AI的信任。

从透明度到问责制再到透明度：关于人工智能审计中的获取和证据的讨论
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文章讨论了理查德·斯托曼的性别歧视言论及其对神经多样性的辩护，认为将其有害行为归因于神经多样性是偏见，伤害了该群体。强调神经多样性不应成为不当行为的借口，呼吁对斯托曼问责，并提出改善对神经多样性人士的支持措施。

自由软件中的神经多样性与问责制
Drew DeVault's blog
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2024年ESG趋势前瞻

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IBM Blog
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AI政策@🤗：回应美国NTIA关于AI问责制的意见征询

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