全球物联网车队管理公司Samsara的首席信息官Stephen Franchetti将“自下而上”的方法应用于人工智能创新。

麻省理工学院的Andrew McAfee讲述了公司如何为合适的工作找到合适的机会

围绕企业人工智能战略的挑战性问题越来越多，如果首席信息官不能回答这些问题，他们至少必须能够形成围绕这些问题的对话。

经过马拉松式的谈判，欧洲议会、委员会和理事会于2023年12月8日就《欧盟人工智能法》达成了政治协议。来自欧盟成员国的代表一致投票支持人工智能法案草案，为批准过程的最后步骤铺平了道路。一旦生效，它很可能成为世界上第一个对人工智能的全面监管。

Meta宣布新步骤，提醒用户注意人工智能生成的图片 Meta的全球事务总裁尼克·克莱格详细介绍了这家科技巨头为向用户提供人工智能生成的图像而采取的新措施。

周五，欧盟成员国的代表一致投票通过了《人工智能法》，为一套范式转变的规则铺平了道路，这些规则将影响该地区和世界各地人工智能的治理方式。

美国国家标准与技术研究院（NIST）于2023年1月26日发布了其人工智能风险管理框架（AI RMF）的1.0版，这是一个为组织设计和管理值得信赖和负责任的人工智能（AI）的多工具。随着美国和其他领导人制定政策来解决人工智能的可能性和问题，这一框架为美国不断发展的人工智能政策增加了一致性，并有助于正在进行的关于人工智能政策和发展的国际辩论。

当今民主面临的巨大挑战之一是技术、数据和自动化系统的使用威胁到美国公众的权利。这些工具往往被用来限制我们的机会，阻止我们获得关键资源或服务。这些问题都有很好的记录。在美国和世界各地，本应帮助患者护理的系统已被证明是不安全、无效或有偏见的。人们发现，在招聘和信贷决策中使用的算法会反映和再现现有的不必要的不平等现象，或嵌入新的有害偏见和歧视。未经检查的社交媒体数据收集被用来威胁人们的机会，破坏他们的隐私，或广泛跟踪他们的活动——通常是在他们不知情或不同意的情况下。

在这篇真知灼见文章中，来自Cooley LLP的Travis LeBlanc、Randy Sabett、Mari Dugas和Natassia Velez探讨了人工智能（AI）带来的挑战和机遇，重点介绍了美国国家标准与技术研究所（NIST）的人工智能风险管理框架（AI RMF 1.0）的发展和影响。

NIST的多学科实验室和各个领域是开发和应用人工智能的理想环境。人工智能方法越来越成为新项目构思和执行的重要组成部分。各种人工智能技术正被用于支持NIST的科学家和工程师，利用ML和人工智能工具来更深入地理解和洞察他们的研究。与此同时，NIST实验室在人工智能方面的经验有助于更好地理解人工智能的能力和局限性。