Spitzentechnologie und Datensicherheit: [Arbeitsübersetzung]
Bibliographic record
Abstract
Diese Stellungnahme wurde von den Nationalen Akademien der Wissenschaften der G7-Staaten unter Federführung der Royal Society of Canada zur Beratung des Gipfeltreffens der Staats- und Regierungschefinnen und -chefs der G7 Staaten in Kanada im Jahr 2025 erarbeitet. In den letzten zwei Jahrzehnten haben Anzahl, Umfang, Nutzen und Einsatz von Datenerfassungssystemen, Datenverarbeitungs- und Datenarchivierungstechnologien, einschließlich Systeme mit Künstlicher Intelligenz (KI), die Daten nutzen, um Schlussfolgerungen zu ziehen oder Handlungen auszuführen, erheblich zugenommen. Laut dem International Scientific Report on the Safety of Advanced AI stehen dem Potenzial der KI zum Nutzen der Menschheit potenziell schwerwiegende Risiken gegenüber. Daher ist ein mehrstufiger, ganzheitlicher, auf den Menschen ausgerichteter und intelligenter Governance- und Regulierungsansatz erforderlich, um die Vorteile dieser Technologien nicht zu schmälern und gleichzeitig die Probleme anzugehen.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.006 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.009 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".