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摘要：生成人工智能（AI）实践本质上是复杂的，本论文的重点是利用两种案例研究的同一案例研究的安全和隐私方面，包括车辆网络中的生成AI和教育中的生成AI，尤其是在Chatgpt上。首先概述了生成AI技术的含义，其中包括生成的对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE），然后研究生成AI技术在改善车辆导航，交通预测以及用于教育用途的生成中的潜在应用。提出的一些担忧是需要实时处理数据，复杂和快速变化的环境中的决策以及用户数据的安全问题。两种案例研究的比较分析都深入研究了减轻这些风险的策略：使用大数据引入和实施多模式的语义意识架构，用于使用大数据来增强数据信誉和性能，并在车辆网络中整合深层增强学习（DRL）策略，以增强数据的性能；同样，使用教育中的分析层次结构过程（AHP）方法来解决一些道德问题，例如侵犯版权，隐私问题和作弊。在共识中阐述所有这些发现，强调了可推广的主题，这些主题强调了安全性和隐私预防措施的中心性；此外，他们强调了捕获综合道德框架的必要性，这些框架可以有效地控制AI在给定部门的整合。索引 - 生成人工智能（生成AI），安全性，隐私。对该领域的后果突出了对变革性AI技术的可能性和需求，以及学科与所有利益相关者之间的合作。在提出的研究结论的背景下，作者概述了未来的研究指示，以优化实时决策算法，改变自适应安全模型，并发现整个行业的AI机会，重点关注医疗保健，融资，以及更多地，将特定的AI潜力与重大环境相结合的特定任务，并与之相连，并与之相互挑战。
生成AI
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