GRF · Foresight Nexus
기술의 미래
Emerging and converging technologies, from artificial intelligence and synthetic biology to quantum computing and space 시스템, change faster than the institutions that govern them. Their futures are shaped by research, investment, standards, regulation and public acceptance together. This page sets out how technology foresight works, why impacts are hard to anticipate before a technology is locked in, and which institutions hold the decisions on research funding, standards, regulation and export controls.
Technology futures on the record.
Technology futures: how the risk develops.
Emerging and converging technology. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Convergence and recombination
Technologies seldom change the world alone. Advances in computing, biology, materials and data combine in ways that no single field anticipates, and the consequential futures often sit at their intersections.
The Collingridge dilemma
Early in a technology’s life its impacts are hard to foresee but it is easy to shape; once impacts are clear, it is embedded in markets, infrastructure and habits and is hard to change. Anticipatory governance works in that early window.
Hype and diffusion
Expectations rise and fall faster than capability. Foresight that follows attention tends to overstate near-term change and understate long-term change; diffusion depends on cost, complements, skills and regulation, not capability alone.
Governance gaps
Standards, liability rules, export controls and safety regimes lag capability. Gaps open between jurisdictions and between regulators whose mandates were drawn for earlier technologies.
북극의 재해와 노출.
Population density, flood water and night lights over the Arctic, from NASA GIBS. Each layer carries its own date.
대화형 지도에는 JavaScript가 필요합니다. 레이어 목록과 출처는 아래에 있습니다.
레이어 3
이 페이지의 재해와 노출
이 레이어 소개
- 증거
- 추정
- 출처
- 세계 격자 인구 v4.11(NASA SEDAC(CIESIN, 컬럼비아 대학교))
- 제공자
- NASA SEDAC(CIESIN, 컬럼비아 대학교)
- 라이선스
- CC BY 4.0
- 데이터 연도
- null; 인구조사 기반 추정치, 정적(2020)
- 해상도
- 약 1km 격자
- 불확실성
- 인구총조사에 기반한 2020년 제곱킬로미터당 인구 추정치로, 노출 맥락으로 표시합니다. 어떤 재해의 영향을 받은 사람 수가 아닙니다.
- 연결 경로
- gibs.earthdata.nasa.gov, 실시간 지도를 허용한 후에만 접속
이 레이어 소개
- 증거
- 관측(구름으로 인한 공백 있음)
- 출처
- VIIRS 전 지구 홍수 산출물(NASA LANCE)
- 제공자
- NASA LANCE
- 라이선스
- NASA 공개 데이터
- 데이터 연도
- 매일; 위성 탐지; 구름으로 인한 공백 있음
- 빌드 시점 최신
- 2026-10-14
- 해상도
- 약 250m 격자
- 불확실성
- 위성 탐지이며 구름으로 인한 공백이 있습니다. 제공자가 게시한 그대로의 위성 또는 모델 래스터입니다. 구름, 관측 폭 공백, 산출 오차로 인해 공백과 잡음이 생기며, 값은 지표이지 특정 장소의 측정값이 아닙니다.
- 연결 경로
- gibs.earthdata.nasa.gov, 실시간 지도를 허용한 후에만 접속
이 레이어 소개
- 증거
- 관측
- 출처
- VIIRS Black Marble(VNP46A2)(NASA LAADS DAAC)
- 제공자
- NASA LAADS DAAC
- 라이선스
- NASA 공개 데이터
- 데이터 연도
- 매일; 위성 복사휘도, 달빛과 대기 보정
- 빌드 시점 최신
- 2026-10-12
- 해상도
- 약 500m 격자
- 불확실성
- 표시된 날짜의 위성 야간 복사휘도. 불빛은 전력 사용과 정전의 대리 지표이며, 공급이나 접근성을 측정한 값이 아닙니다.
- 연결 경로
- gibs.earthdata.nasa.gov, 실시간 지도를 허용한 후에만 접속
이 레이어 소개
- 증거
- 관측(구름과 통과 시각으로 인한 공백 있음)
- 출처
- VIIRS NOAA-20 375m(FIRMS)(NASA LANCE FIRMS)
- 제공자
- NASA LANCE FIRMS
- 라이선스
- NASA 공개 데이터
- 데이터 연도
- 매일; 위성 탐지; 구름과 통과 시각으로 인한 공백 있음
- 빌드 시점 최신
- 2026-10-13
- 해상도
- 약 500m 격자
- 불확실성
- 표시된 날짜의 위성 열점 탐지 결과로, 가스 플레어와 산업 열원을 포함합니다. 확인된 화재, 사고 보고 또는 경보가 아닙니다.
- 연결 경로
- gibs.earthdata.nasa.gov, 실시간 지도를 허용한 후에만 접속
이 레이어 소개
- 증거
- 관측(지속적인 구름은 여전히 공백을 남김)
- 출처
- VIIRS NOAA-20 레벨 3, 8일(NASA LANCE)
- 제공자
- NASA LANCE
- 라이선스
- NASA 공개 데이터
- 데이터 연도
- 8일; 위성 8일 합성; 지속적인 구름은 여전히 공백을 남김
- 빌드 시점 최신
- 2026-09-14
- 해상도
- 약 1km 격자
- 불확실성
- 표시된 날짜까지 8일간의 지표면 위성 표면온도로, 열 노출 지표입니다. 기온, 열지수 또는 폭염 경보가 아닙니다.
- 연결 경로
- gibs.earthdata.nasa.gov, 실시간 지도를 허용한 후에만 접속
이 레이어 소개
- 증거
- 관측
- 출처
- VIIRS NOAA-20 보정 반사율(NASA LANCE)
- 제공자
- NASA LANCE
- 라이선스
- NASA 공개 데이터
- 데이터 연도
- 매일, 위성 영상
- 빌드 시점 최신
- 2026-10-14
- 해상도
- 약 250m 격자
- 불확실성
- 위성 영상. 제공자가 게시한 그대로의 위성 또는 모형 래스터입니다. 구름, 관측 폭 공백, 산출 오차로 인해 빈틈과 잡음이 생기며, 값은 특정 장소의 측정치가 아니라 지표입니다.
- 연결 경로
- gibs.earthdata.nasa.gov, 실시간 지도를 허용한 후에만 접속
키보드, 지도에 초점이 있을 때
Ctrl 또는 ⌘를 누른 채 스크롤하여 확대
제공 가능한 최신
NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM (METI, NASA) · Blue Marble (NASA) · © OpenStreetMap 기여자 (ODbL) · Natural Earth
최신 NASA 이미지를 불러오는 중입니다.
끌어서 이동합니다. Ctrl 또는 ⌘를 누른 채 스크롤하거나 핀치 또는 버튼으로 확대합니다. 포인터 아래의 값은 마우스를 올려 확인하며, 초기화하면 해당 지역으로 돌아갑니다.
북극을 중심으로 본 재해와 노출.NASA가 게시한 그대로의 위성 및 모형 산출물로, 각각 고유한 날짜가 있습니다. 지표이며 어떤 장소에 대한 평가도 아닙니다.
데이터: NASA GIBS · ASTER GDEM · Blue Marble · © OpenStreetMap 기여자 · Natural Earth · NASA EONET · U.S. Geological Survey · NASA GPM IMERG Early출처와 라이선스
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA 공개 데이터
- We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA 공개 데이터
- Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 라이선스. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
- VIIRS 준실시간 산출물(홍수, 지표면 온도, 적설 피복, 보정 반사율), NASA LANCE; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
- VIIRS Black Marble 야간 조명, NASA 고다드 우주비행센터; NASA 레벨1 및 대기 아카이브·배포 시스템(LAADS DAAC)에서 배포; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
- NASA 자원 관리용 화재 정보 시스템(FIRMS), VIIRS 375 m 활성 화재 산출물, NASA LANCE; 벡터 타일은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
- ASTER GDEM은 METI와 NASA의 산출물입니다(ASTER Global Digital Elevation Model V003, NASA LP DAAC). 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). 인용: NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA 공개 데이터
- Natural Earth으로 제작. 무료 벡터 및 래스터 지도 데이터 @ naturalearthdata.com. 퍼블릭 도메인
- © OpenStreetMap 기여자(ODbL), NASA GIBS 경유(해안선, 경계, 도로 및 지명). 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). ODbL
- Blue Marble, NASA Earth Observatory; 영상은 NASA GIBS 제공. 색상은 공개된 색상표에서 다시 그렸으며, 표시된 곳의 값은 육각형 셀로 평균했습니다(수정됨). NASA 공개 데이터
- 지구본과 평면 지도의 맥락 정보: NASA GIBS 참조 레이어의 해안선, 경계, 도로, 지명(OpenStreetMap 데이터, ODbL, © OpenStreetMap 기여자). 선택 기본 지도로 Blue Marble 영상. 3D 지형과 고도 표시는 ASTER GDEM 고도 색상 지수(5 m에서 200 m 구간, 가독성을 위해 과장). 경계는 공표된 대로 그렸으며 어떤 영토에 대한 입장도 뜻하지 않습니다.
- 실시간 사건: NASA 지구관측소 자연 사건 추적기(EONET). 사건은 참고용이며 원출처 링크를 그대로 유지합니다.
- 실시간: NASA EONET. 사건은 참고용이며 당국의 경보가 아닙니다.
- 실시간: 미국 지질조사국. 사건은 참고용이며 당국의 경보가 아닙니다.
- Live: NASA GPM IMERG Early. We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
- 하천 유량 예측, 범위를 포함한 30일 (Open-Meteo를 통한 GloFAS): 수정된 Copernicus 긴급상황관리서비스 정보 2026 포함. 홍수 경보가 아닙니다.
- Open-Meteo.com (https://open-meteo.com/), 제공 날씨 데이터, CC BY 4.0 라이선스 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
- 선택 레이어(레이어 목록의 출처 11개: 실시간, 예보, 관측 및 배경)는 켜면 지도와 이곳에 제공자 출처가 표시됩니다. 예보는 모형 산출물이며 파생 지수는 추정치입니다.
레이어와 날짜
- 인구 밀도, 2020년: 인구: CIESIN, 컬럼비아 대학교, 세계 격자 인구 v4.11(2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 정적
- 홍수 수역, 3일 합성: VIIRS 전지구 홍수 산출물, NASA LANCE · 2026년 10월 14일
- 야간 조명, 일별: VIIRS Black Marble(VNP46A2), NASA LAADS DAAC · 2026년 10월 12일
- 활성 화재 및 열 이상: VIIRS NOAA-20 375 m(FIRMS), NASA LANCE FIRMS · 2026년 10월 13일
- 지표면 온도, 주간, 8일 합성: VIIRS NOAA-20 레벨 3, 8일, NASA LANCE · 2026년 9월 14일
- 트루컬러: VIIRS NOAA-20 보정 반사도, NASA LANCE · 2026년 10월 13일
측정되는 것과 그 정확도.
각 지표에는 단위, 주기, 그 뒤의 출처 종류, 값에 붙을 근거 표시가 있습니다. 값은 표시하지 않습니다. 값은 프로그램이 자체 권한으로 제공합니다.
| 지표 | 단위 | 주기 | 출처 유형 | 라벨 |
|---|---|---|---|---|
| Patent families in emerging technology classes | count of families | 연간 | Patent office records | 공표 통계 |
| Research publications in emerging fields | count of articles | 연간 | Bibliometric databases | 관측 |
| Government budget allocations for research and development | 연간 자국 통화 단위 | 연간 | Budget statistics | 공표 통계 |
| Technology readiness assessments | technology readiness level | 평가별 | Structured expert assessment | 추정 |
| Reported incidents involving AI 시스템 | count of incidents | 월별 | 사고 데이터베이스 | 보고됨 |
| Regulatory and standards instruments adopted | count of instruments | 분기별 | Policy and standards trackers | 공표 통계 |
| Accuracy of resolved technology forecasts | 브라이어 점수 | per question set | Forecasting platform records | 보고됨 |
문서 비교: 규칙, 유인과 정보.
세 가지 문서 계열을 기준선과 나란히 비교하며, 각각 고유한 지연과 채택 속도가 있고, 설정한 적용 범위와 준수율에서 작동합니다. 효과 크기는 근거로 대체해야 할 교육용 값입니다. 시나리오: 미래에 대한 명시된 가정이며 예측이 아닙니다. 이 페이지의 지도는 북극을 보여 주지만, 모델 자체는 특정 장소에 묶여 있지 않습니다.
통제 수단
- 결과의 기준선 추세
- 연 2.0%
- 해당 수단의 적용 범위
- 70%
- 규정 준수
- 75%
- 효과 크기(교육용 값 대비)
- 100%
- 향후 연수
- 20년
판독값
- 기간 말 최대 감소
- 규제
- 기준선 대비 감소분
- 21%
수치, 방법과 출처
| 연도 | 기준선 | 규제 | 경제적 인센티브 | 정보와 역량 |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 100.0 | 99.5 | 98.8 | 99.1 |
| 1 | 102.0 | 101.2 | 100.1 | 99.8 |
| 2 | 104.0 | 102.5 | 101.1 | 99.9 |
| 3 | 106.1 | 103.5 | 101.6 | 100.0 |
| 4 | 108.2 | 103.7 | 101.8 | 100.7 |
| 5 | 110.4 | 103.2 | 101.7 | 102.1 |
| 6 | 112.6 | 102.0 | 101.6 | 103.9 |
| 7 | 114.9 | 100.4 | 101.6 | 105.9 |
| 8 | 117.2 | 99.2 | 102.1 | 108.0 |
| 9 | 119.5 | 98.6 | 102.9 | 110.1 |
| 10 | 121.9 | 98.9 | 104.2 | 112.3 |
| 11 | 124.3 | 99.7 | 105.7 | 114.5 |
| 12 | 126.8 | 101.1 | 107.4 | 116.8 |
| 13 | 129.4 | 102.7 | 109.4 | 119.2 |
| 14 | 131.9 | 104.5 | 111.4 | 121.6 |
| 15 | 134.6 | 106.5 | 113.5 | 124.0 |
| 16 | 137.3 | 108.5 | 115.7 | 126.5 |
| 17 | 140.0 | 110.7 | 118.0 | 129.0 |
| 18 | 142.8 | 112.9 | 120.4 | 131.6 |
| 19 | 145.7 | 115.1 | 122.8 | 134.2 |
| 20 | 148.6 | 117.4 | 125.2 | 136.9 |
방법
- 정부의 정책 수단 Hood (1983), The Tools of Government, Macmillan
- 당근, 채찍, 설교 Bemelmans-Videc, Rist and Vedung (1998), Transaction
- 혁신의 확산 Rogers (2003), Diffusion of Innovations, Free Press
- 불확실성 팬 차트(매개변수 몬테카를로) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
- 단일 요인 민감도(토네이도) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley
데이터
The model runs on the teaching values set by the controls. To calibrate it for a place, read it against these admitted layers and series, which this page’s map can draw:
- 국경 Natural Earth
- 도시 Natural Earth
여섯 기둥 전반에 걸쳐, Nexus Consortium 주도
- 실험 연구소
- 내장됨 Foundry의 Foresight Nexus
- 시험 장소 Universe의 Foresight Nexus
- 성문화된 곳 Standards의 시스템 리스크
- 게재처 Reports의 Foresight Nexus
- 강의 과목 Academy의 리스크 과학·방법 학부
근거의 출처.
이름이 명시된 공개 데이터셋과 기관 기록으로, 각각 라이선스 등급이 있습니다. 협약에 따른 출처는 그 조건에 따라서만 사용하며 결코 재게시하지 않습니다.
| 출처 | 제공하는 것 | 라이선스 등급 |
|---|---|---|
| OECD.AI 정책 관측소 | National AI policies, research and investment indicators across countries | OECD terms, free with attribution |
| Stanford AI Index | Annual compilation of research, technical performance, investment and policy data on AI | CC BY-ND 4.0 |
| WIPO PATENTSCOPE and WIPO Technology Trends | Patent records and technology landscape studies | WIPO terms of use |
| AI Incident Database (Responsible AI Collaborative) | Public records of harms and near-harms involving AI 시스템 | Open access, database terms |
| OECD Main Science and Technology Indicators | Research spending, personnel and patent indicators by country | OECD terms, free with attribution |
| arXiv metadata | Preprint records for tracking the emergence of research fronts | CC0 for metadata |
| Metaculus and Good Judgment Open question records | Public forecasts on technology milestones with resolution records | Platform terms of use |
위임에서 평가까지, 기둥별로.
문서가 위임에서 평가까지 거치는 단계와 각 단계를 운영하는 기둥, 그리고 당국에 남는 결정. 명시된 예시 값을 사용한 교육용 모델이며 예측이 아닙니다. 이 페이지의 지도는 북극을 보여 주지만, 모델 자체는 특정 장소에 묶여 있지 않습니다.
- 위임과 문제 설정 관할 당국(프로그램 밖)
관할 당국이 자체 규칙에 따라 문제와 위임을 설정합니다. Howlett, Ramesh와 Perl(2009) - 근거와 시스템 모델 Foundry
시스템을 그 피드백, 데이터, 명시된 한계와 함께 모델링합니다. OECD (2014), 원칙 2 - 시나리오로 대안 평가 Foundry
수단을 시나리오별로 비교하고 불확실성을 표시합니다. Hood (1983) - 이해관계자와의 연습 유니버스
방안을 이를 시행하고 감당할 이들과 함께 연습에서 시험합니다. OECD(2014), 원칙 3 - 표준 또는 지침 초안 작성 Nexus Standards
효과가 있는 것은 표준이나 지침으로 성문화되어 의견 수렴에 공개됩니다. Nexus Standards 절차 - 당국의 결정 관할 당국(프로그램 밖)
당국은 기록에 남은 근거를 바탕으로 프로그램 외부에서 결정합니다. Howlett, Ramesh와 Perl(2009) - 역량과 교육 Risk Academy
이행하는 이들이 결정된 문서와 그 데이터에 대해 교육을 받습니다. 센다이 프레임워크(2015), 우선순위 2 - 모니터링과 공개 보고 보고서
지표는 출처, 한계와 정정과 함께 발행됩니다. OECD(2014), 원칙 5 - 평가와 수정 Nexus Standards
결과가 표준과 모델로 돌아가며 순환이 닫힙니다. Howlett, Ramesh와 Perl(2009)
방법
- 정책 주기 Howlett, Ramesh and Perl (2009), Studying Public Policy, Oxford University Press
- 핵심 리스크 거버넌스 OECD(2014), Recommendation of the Council on the Governance of Critical Risks
- 유향 그래프의 계층적 그리기 Sugiyama, Tagawa and Toda (1981), IEEE SMC 11
여섯 기둥 전반에 걸쳐, Nexus Consortium 주도
- 실험 연구소
- 내장됨 Foundry의 Foresight Nexus
- 시험 장소 Universe의 Foresight Nexus
- 성문화된 곳 Standards의 시스템 리스크
- 게재처 Reports의 Foresight Nexus
- 강의 과목 Academy의 리스크 과학·방법 학부
누가 결정하며 근거는 무엇에 쓰이는지.
Foresight Nexus는 근거를 준비합니다. 아래의 결정은 명시된 당국이 자체 규칙에 따라 내리며, 결코 플랫폼이 내리지 않습니다.
| 결정 주체 | 질문 | 이 페이지가 제공하는 근거 |
|---|---|---|
| Science, technology and innovation ministries | Where public research funding should anticipate convergence rather than follow single fields | Bibliometric and patent evidence on emerging fronts, with expert readiness assessments and their uncertainty |
| AI, data protection and telecommunications regulators | Which emerging uses fall outside current mandates and need guidance or rules | Incident records, capability trajectories and the governance gaps they reveal |
| Standards bodies and national standards institutes | When a technology is mature enough for a standard and what it should cover | Readiness assessments, diffusion scenarios and the interests of affected parties |
| Trade and export control authorities | Which dual-use technologies need controls and how to review them as capability moves | Technology trajectories, convergence maps and forecasts with their track records |
이 주제가 생산하는 산출물
- Technology outlooks that separate capability, diffusion and governance
- Convergence maps linking research fronts across fields
- Scenario sets for regulatory and standards bodies
- Reviews of past technology forecasts against what happened
Exercise a cascade in technology futures with the people who decide.
Assembled from the Nexus Standards area profile 미래 세대와 장기 리스크: the hazards it names, the 시스템 and communities that carry the loss, the controls and institutions that dampen it and the data that observe it. Pick an initiating event and step through the cascade to see where mandates meet and which decisions fall to whom. The Map view places the run on an example geography with open data. Every weight is a stated assumption. An exercise for dialogue, not a forecast, an assessment or a position. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.
재해
- Nuclear war
- 댐 붕괴
- 금융 전염
- Cryptographically relevant quantum computer
- 하천 홍수(하류에서 유발)
- Flash flood (set off downstream)
- 대규모 실향(하류에서 유발)
- Nuclear detonation (set off downstream)
- Health-system overload (set off downstream)
- Data breach (set off downstream)
- Mass account takeover (set off downstream)
- Harvest-now, decrypt-later collection (set off downstream)
- 광역 정전(하류에서 유발)
- 급수 부족(하류에서 유발)
- Sovereign debt crisis (set off downstream)
- Currency crisis (set off downstream)
- Nuclear winter (set off downstream)
- High-altitude electromagnetic pulse (set off downstream)
시스템과 결합
- 미래 세대와 장기 리스크
- 전 지구적 파국 및 실존적 리스크 표준 메커니즘
- 기후 적응과 전환 리스크 메커니즘
- 글로벌 및 시스템 리스크 공통 동인
- 첨단 기술 리스크 표준 메커니즘
통제 수단
NS-0헌장과 원칙NS-9맥락 UNI(배치, 인스턴스, 프로그램 인스턴스)NS-10정책과 조항(기계 판독 가능한 의무: 정의, 구속, 평가 및 집행)NS-11검증 및 모니터링(근거, 증명, 제로 트러스트 적합성 관찰)NS-13표준 개발 절차(공개 제안, 검토, 버전 관리, 채택)NRS-U12유니버스 platform profile: Foresight NexusNRS-H26재해 계열: 토지 및 습지 황폐화(NHS-1 eco.land)NRS-H92재해 계열: 노후 및 열화 인프라(NHS-1 infra.ageing)NRS-P4전망, 호라이즌 스캐닝 및 전략NRS-H11재해 계열: 연안 및 해수면 재해(NHS-1 water.coastal)NRS-H31재해 계열: 잔류성 및 생물농축성 물질(NHS-1 poll.persistent)
관측
- Our World in Data datasets (listed for reference)
- CMIP6 기후 전망(Copernicus Climate Data Store)(참고용으로 게재)
- World Bank Open Data 및 World Development Indicators API(참고용으로 게재)
- Number of countries with mechanisms in place to enhance policy coherence of sustainable development
예시 지리
- 방글라데시: 육각형 셀 134개
- 오늘 밤 야간 조명과 정전(VIIRS 주야간 밴드), NASA GIBS
- 구름을 투과한 지표수, 30 m(OPERA DSWx-S1 레이더), NASA GIBS
- 최근 30분 강우율(IMERG), NASA GIBS
- 지표 토양 수분(SMAP), NASA GIBS
실무자가 묻는 것.
- How quickly could a technology mature, spread and change the 시스템 it touches?
- Where could technologies converge to produce effects that none would cause alone?
- How can governance prepare before a technology’s effects are clear?
- Who benefits and who bears the risks of technological change?
- How can hype be separated from substantive change?
How technology futures is governed: instruments, mandates and commitments.
정책 입안자, 외교관이나 개발 기관이 다루는 문서, 위임, 행위자와 책임 체계를 이를 정한 협정을 인용하며 제시합니다. 구조는 명시된 체계를 따릅니다. 표시되는 상태나 진척은 예시이며 기록이 아닙니다.
정책 수단 매트릭스
The kinds of instrument available on technology futures, by level of government and cooperation.
| 수단 유형 | 지방 | 국가 | 지역 | 글로벌 |
|---|---|---|---|---|
| 규제 | 구역 설정, 건축 규정 | 법률, 표준, 인허가 | 조화된 규칙 | 협약과 조약 |
| 경제 | 지방 부담금, 보조금 | 예산 항목, 세금, 보험 제도 | 리스크 풀, 지역 기금 | 재원 조달 체계 |
| 정보 | 지역 경보 | 공시, 조기 경보, 통계 | 데이터 공유 체계 | 글로벌 모니터링과 보고 |
| 기관 | 지역 위원회 | 주관 기관, 조정 위원회 | 지역 기구와 사무국 | 다자 위임 |
| 협력적 | 공동체 협정 | 파트너십 협약 | 양해각서와 공동 프로그램 | 협정과 공동 약속 |
동인과 동학.
Technological change rarely follows a straight line. Many technologies pass through cycles of inflated expectations and disappointment before finding lasting uses, while others arrive faster than expected when costs fall or complementary technologies mature. Convergence, such as artificial intelligence applied to biology or materials science, can accelerate change in unexpected directions.
Governance faces a well-known dilemma: early in a technology’s life, its effects are hard to foresee but easy to shape; later, effects are clear but the technology is entrenched. Anticipatory governance responds by building foresight, public engagement and adaptive regulation into the early stages of development. Regulatory sandboxes, staged approvals and review clauses are examples of tools that let rules evolve as evidence accumulates.
Why now: AI, biotechnology and quantum technologies are developing faster than the institutions that will govern them. Foresight Nexus scans and builds scenarios for technology change, and passes the governance questions it raises to the platforms and dialogues that can take them up.
접근 방식.
- 01
Technology scanning
Tracking research, patents, investment and deployment to assess maturity and pace.
- 02
전문가 의견 도출
Structured methods such as Delphi gather and compare expert judgements on timelines and impacts.
- 03
시나리오 분석
Exploring how technologies could interact with social and economic forces, using 시나리오 설계와 스트레스 테스트.
- 04
한계
Expert timelines are often wrong in both directions, adoption depends on social and economic factors that are hard to predict, and commercial interests can shape available information.
연구되는 방식과 방법이 말할 수 없는 것.
질문과 답변.
Can technology breakthroughs be predicted?
Why does governance lag technology?
What is anticipatory governance of technology?
Can technology timelines be forecast reliably?
What is anticipatory governance?
Does Foresight Nexus assess specific products?
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법률 문서.
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