人工智能与数字系统
负责任的系统、可及的工具、审慎的数据实践，以及围绕人的需要设计的技术。示例问题可以涉及人的监督、隐私、可解释性、语言可及性，或增强而非削弱人的自主能力的工具。
02 / 关注方向
科学、技术与公共价值。
XTF 关注从重要问题出发、有目的地使用技术，并愿意让推理过程接受检验的工作。
领域不会自动让一个项目产生价值。问题、方法和后果才会。
我们如何理解关注方向。
下面的领域是一张地图，而不是一份检查清单。工作可以跨越学科、结合实体与数字系统，也可以形成全新的类别。
无论属于哪个领域，XTF 都重视清楚的问题背景、可信的方法、负责任的测试、对局限的诚实说明，以及工作为何值得在创作者之外继续存在。
这些示例描述的是可能的问题，不是已经确认的计划主题，也不代表自动符合资格。每项正在开展的计划都会公布自己的范围与条款。
01 / 关注领域
不同领域，共同标准。
只要问题与方法能够说明技术的必要性，每个领域都可以承载研究、原型、工具、系统或面向公众的工作。
气候与能源
以证据推进韧性、效率、适应能力和可持续基础设施。工作应说明测量所处的条件、其中的取舍，以及拟议干预如何得到检验。
机器人与硬件
让可衡量的任务变得更安全、更清楚、更高效或更可行的实体系统。问题可以涉及感知、辅助设备、人机交互、制造或负责任的自动化。
健康与生物技术
把安全、证据、知情同意和伦理置于核心的谨慎研究。早期项目必须区分探索性工作与已经确立的发现，并避免提出方法无法支撑的主张。
公共利益技术
改善可及性、权利、公民生活、教育与社会共同能力的工具和研究。有用的工作始于理解已经与问题相关的人与机构。
创意科技
帮助人们理解、想象或参与的界面、体验与媒体。技术应强化创意，而不是让人忽略这段体验是否真正有意义、是否可及。
02 / 好工作应说明什么
技术本身不是论点。
一个项目应解释它回应什么问题、从哪些既有工作中学习，以及什么证据可以被视为真正的进展。
背景
谁正在经历这个问题？什么因素塑造了它？为什么进一步开展工作有价值？
方法
将观察、测试或比较什么？什么结果可能改变当前结论？
责任
哪些风险、排除、安全问题、环境成本或意外后果需要被认真处理？
用途
谁能够使用结果、从中学习，或继续推进这项工作？
可行性
以当前真正拥有的时间、知识与资源条件，这一阶段能够调查什么？
坦诚
还有什么尚不确定？项目应在何处停下，而不作出更强的主张？
03 / 公共价值视角
问清楚工作为谁而做，又会改变什么。
公共价值体现在项目的目的、过程与后果之中，而不只是由它所属的领域名称决定。
人们能够接触到它吗？
考虑成本、语言、能力差异、技术条件，以及周边系统中已经存在的障碍。
人们能够理解并作出选择吗？
设计应支持有意义的控制、知情参与，并清楚说明技术究竟做了什么。
它能够被负责任地测试吗？
在任何现实使用之前，辨认可能的伤害、适当的边界，以及所需的保护措施。
其他人能够检验方法吗？
让来源、决定、不确定性与相关材料足够清楚，能够接受质疑。
继续发展需要什么？
把视线从演示延伸到维护、采用、资源与负责任的长期管理。
哪些结论不应被提出？
清楚区分概念、实验、原型与已经确立的结果。
04 / 我们的立场
问题先于类别。
一个有力的项目可以同时属于多个方向。具体计划会在开放申请之前公布自己的范围、资格与评审标准。
05 / 关注方向常见问题
类别不会替你决定答案。
以下回答说明 XTF 的整体方法。已确认计划的征集说明可能界定更具体的范围。
一个项目可以跨越多个领域吗？
可以。只要不同学科的连接确实是问题所需要的，而且团队能够说明每一部分将如何被调查，项目就可以跨越多个领域。
属于所列领域就一定符合资格吗？
不一定。关注领域描述的是 XTF 的机构兴趣。资格、地区、年龄、阶段与计划范围，只会在已确认的征集说明中确定。
XTF 要求项目已有完整原型吗？
没有统一要求。不同计划可以从一个问题、一项研究、早期实验或现有原型开始。计划页面会说明所需阶段。
什么比“新奇”更重要？
有意义的问题、可信的方法、负责任的测试、与主张相称的证据，以及真正有用的下一步。
如何处理健康或敏感数据项目？
任何涉及敏感工作的已确认计划，都必须在参与开始前公布适当的安全、隐私、知情同意与保护条款。