自动驾驶实验室（SDLs）承诺重塑我们对研究的理解。但是，与所有开创性的创新一样，SDL也带来了一系列有趣的问题和潜在的挑战。

太空获取是困难的，今天发展真正团结一致的努力仍然面临许多挑战。但新的“零封对手”并不是答案。这种方法根本无法取代实现持久变革所需的艰苦工作。

虽然人工智能将带来许多好处，但它也有潜在的危险。我们最好建立一个监督模型，重点关注人工智能供应链的三个部分：硬件、每个模型的培训以及每个模型发布前的严格审查。

解决人工智能带来的潜在风险可以从简单的步骤开始，比如找到合适的风险管理方法，进行研究以确定人工智能如何更好地满足设计师的意图，以及设计应对人工智能系统中与种族主义、性别歧视和其他偏见有关的问题。

随着人工智能工具的能力，联邦采购中对人工智能准备的需求将继续增长。政府可以采取具体措施，确保人工智能相关法律、法规和行政部门政策的所有制定和实施都包括适当的考虑因素。

兰德公司高级行为和社会科学家、Pardee RAND研究生院教授William Marcelino讨论了人工智能的快速扩展范围，它可能给社会和决策者带来的挑战，以及研究界准备如何提供帮助。

氢气（H2）在欧盟和美国的脱碳计划中发挥着关键作用。双方都推出了积极的氢气战略，以增加氢气的产生和相关技术的部署。但由于中国能源转型的加速，这些大胆的雄心可能会面临阻力。

不需要巨大的技术突破就能使太空和太空旅行成为日常生活中更大的一部分。相反，这将需要一个稳步的渐进式进展——尤其是一个发展可能会提供转折点。

人工智能（AI）和生物技术的融合虽然处于起步阶段，但带来了重大的机遇和风险，需要积极的政策来管理这些新兴技术。尽管人工智能继续具有重大和广泛的影响，但当与其他新兴技术相结合时，其相关性和复杂性会放大。机器学习（ML）是人工智能的一个子集，尤其是与基因编辑（GE）的融合，可以带来巨大的好处，也可以带来从道德到国家安全的巨大风险。这些复杂的技术对多个部门都有影响，从农业和医学到经济竞争和国家安全。考虑到不同地理区域的技术进步和政策，以及多个组织的参与，进一步混淆了这种复杂性。随着ML和GE影响的扩大，需要前瞻性政策来降低风险和利用机遇。因此，本研究探讨了ML和GE交叉的技术和政策影响，重点关注美国、英国、中国和欧盟。对一段时间以来技术和政策发展的分析以及对其现状的评估为政策建议提供了依据，这些建议有助于管理技术进步的有益利用及其融合，并可应用于其他部门。本报告旨在促使决策者思考如何最好地实现这两种技术的融合。技术从业者也可能发现，作为一种资源，考虑利益相关者参与的信息和政策类型是很有价值的 

文件于2023年8月1日提交，作为2023年6月22日提交给美国众议院科学、太空和技术委员会的证词附录。