主要发现配资平仓

1. 政府使用：联邦政府应利用核心原则，警惕基于算法的决策，公开人工智能作用，关注系统基础，明确劳动力角色和技能，基于技能招聘满足人才需求。

2. 联邦优先购买州法律：优先购买权复杂，涉及法律、政策、监管权等问题，虽有统一、设限等好处，但也存在利弊和不确定性。

3. 数据隐私：人工智能加剧隐私损害，美国人易受多种隐私侵害，美国隐私保护多样但存在不足，联邦立法优先有优缺点。

4. 国家安全：人工智能是国家安全重要组成部分，对手正在军事化应用，美军作战需先进云访问和人工智能，且其可改善国防部业务流程。

5. 研究、开发和标准：联邦投资推动人工智能发展，但面临研发进展与资源相关、生态系统需平衡开放与竞争、标准不成熟等问题。

6. 公民权利和公民自由：人工智能可能导致有缺陷决策，侵害公民权利自由，现有法律执行和监管面临挑战，需各方共同努力保障。

7. 教育和劳动力：人工智能在工作场所应用增加，美国需改善STEM教育和培训，提高劳动力技能，增强人工智能素养，公私合作培养人才。

8. 知识产权：人工智能引发诸多知识产权问题，如作品使用、输出保护、透明度等，法律和政策需明确相关规则。

9. 内容真实性：合成内容有益但可能有害，影响信息完整性，目前缺乏最佳技术解决方案，需多方面结合应对。

10. 开放式和封闭式系统：开放模型鼓励创新竞争，但存在风险，需权衡利弊，监控风险，确保安全。

11. 能源使用和数据中心：人工智能发展使能源需求增长，给电网带来挑战，需创新能源技术，合理规划发电输电，推动能源领域人工智能应用。

12. 小企业：小企业是经济支柱，但在人工智能采用中面临素养不足、资源缺乏等挑战，市场集中度高，需政策支持。

建议

1. 政府使用方面

采用信息和系统层面方法，支持灵活治理，减少行政负担，通报人工智能作用，促进标准制定，支持NIST制定指导方针，改善网络安全，鼓励数据治理，了解劳动力需求，支持人才进入联邦服务。

2. 联邦优先购买州法律方面：研究跨部门适用的人工智能法规。

3. 数据隐私方面：探索以增强隐私的方式促进数据访问，确保隐私法普遍适用且技术中立。

4. 国家安全方面：国会监督重点放在国家安全的人工智能活动上，支持国防部扩大培训，监督自主武器政策，支持国际合作。

5. 研究、开发和标准方面

持续监测和评估影响，支持基础研发，增加技术转移，促进公私合作，推动评估和标准化，发展基础设施和数据，参与国际标准制定，坚持美国标准做法，结合国家战略，探索利用人工智能加速科学发现，支持小企业研发，鼓励国际合作。

6. 公民权利和公民自由方面

人类参与重要决策并补救缺陷，各机构防止歧视性决策，为监管机构提供工具和知识，探索用户透明度，支持标准和技术评估。

7. 教育和劳动力方面

投资K - 12 STEM和人工智能教育，提供人工智能资源，了解劳动力情况，促进公私合作，发展区域专业知识，拓宽人才途径，标准化工作角色等，评估现有劳动力计划，推广人工智能素养，监测劳动法与人工智能采用的相互作用。

要是说人生是一场不断磨砺的过程，那高中便是一次决定成败的考验。一路上有高强度的训练、繁琐的规则、压迫的学业，无不考验着每个人的意志和韧性。

8. 知识产权方面：明确知识产权法律、法规和代理活动，应对人工智能创造的deepfakes危害。

9. 内容真实性方面

支持多管齐下的内容真实性方法，包括教育、技术和政策解决方案，明确相关方责任，审查现行法律，确保受害者有工具维权。

10. 开放式和封闭式系统方面

鼓励创新和竞争，关注可证明的危害和身体威胁，评估CBRN威胁，监控开源模型风险。

11. 能源使用和数据中心方面

支持科学研究投资，跟踪和预测数据中心用电量，制定能源相关标准、指标和分类，确保电网可靠性，促进人工智能在能源领域的应用。

12. 小企业方面：支持小企业人工智能素养，提供采用资源，调查资源挑战，减轻合规负担。

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