Claims that public pension reforms lead to negative impacts are unfounded
这就是为什么公共政策制定者不应该被关于公共养老金改革的常见误导性说法所左右。文章《声称公共养老金改革导致负面影响是没有根据的》首先出现在 Reason Foundation 上。
GAO 的发现退伍军人事务部 (VA) 拥有五个社区服务提供者区域网络，称为社区护理网络 (CCN)，为 VA 设施以外的退伍军人提供护理。VA 负责监督开发并负责维护 CCN 的两个承包商。（见图。）社区护理网络区域地图根据 CCN 合同，VA 要求其承包商满足两项主要网络充分性标准，用于专科护理，其中包括心理健康。这些标准规定了退伍军人前往或等待预约的时间限制。VA 使用索赔数据来评估承包商是否符合标准。GAO 发现，如果索赔不符合适用标准，VA 的方法会排除某些索赔，例如退伍军人更喜欢特定的提供商或预约日期或时间。相反，如果这些索赔符合标准，VA 会将其包括在内。因此，VA 的方法可能会
The World Health Organization risks credibility with inaccurate attacks on vaping
今年，世界无烟日引发了关于世卫组织是否在宣传不正确或误导性信息的讨论。《世界卫生组织因对电子烟的不准确攻击而冒着失去信誉的风险》一文首先出现在 Reason Foundation 上。
AI Safety Aspects That Universities, Publishers, and Journals Need to Understand
人工智能安全是指旨在确保以最大限度降低风险和最大限度为人类带来益处的方式开发和部署人工智能系统的研究和实践领域。人工智能安全涉及广泛的问题，包括： 总体而言，人工智能安全的目标是确保以最大限度发挥人工智能技术优势的方式开发和部署人工智能技术，同时将其风险和对个人、社会和更广泛环境的危害降至最低。 人工智能安全研究仍是一个新兴领域，几乎每天都会出现有关安全的新问题和担忧。然而，随着人工智能在学术界不同领域的应用越来越多，利益相关者了解人工智能安全的关键问题非常重要。 数据中毒 数据中毒是一种网络攻击或操纵，旨在破坏用于开发或微调机器学习模型的训练数据。在数据中毒攻击中，攻击者策略性地将恶意或误导
What does it take to save a species? | Between the Lines
本期内容：达顿试图攻击“断开连接权”的误导性尝试、瑞士“注意义务”的胜利、新南威尔士州严重的碳信用欺诈行为等等。帖子“如何才能拯救一个物种？” | 《字里行间》首先出现在澳大利亚研究所上。
Causes of AI Hallucinations (and Techniques to Reduce Them)
人工智能幻觉是指人工智能模型，尤其是大型语言模型 (LLM)，生成看似真实但与输入不正确或无关的信息的情况。这种现象带来了重大挑战，因为它可能导致虚假或误导性信息的传播。这些幻觉不是随机错误，而往往是由于：复杂的 […]
Community colleges must do more to support Asian American students
我们必须停止对亚裔美国学生一概而论。误导性的“模范少数族裔”神话让太多亚裔美国人和太平洋岛民学生在大学里得不到急需的支持。
Stop comparing charters and traditional schools and learn from the best of both
最近对公立学校及其特许“双胞胎”标准化考试成绩进行的正面比较显示特许学校学生的表现具有显著优势，这种说法具有误导性。
Just Security: Is AI the Right Sword for Democracy?
在这篇“Just Security”文章中，高级研究员 Arthur Holland Michel 写道，“人工智能促进民主”的论点建立在误导性且潜在危险的假设之上。
Canva、Adobe Express 甚至老牌 PowerPoint 等工具都可以轻松快速地创建美观的图表。但正如 Randy Krum 在他的著作《酷炫信息图表》中指出的那样，好看的图表不一定是好图表。事实上，很多时候，人们为了分散人们对其中所呈现信息的真实性而制作了一张好看的图表。TED-Ed 的一节题为“如何发现误导性图表”的课程以几种方式阐述了这一点。通过观看“如何发现误导性图表”，学生可以了解图表可能产生误导的三种方式。这些方式包括扭曲图表的比例、操纵图表的 X 轴或 Y 轴以及挑选或不提供图表中数据的上下文。整个课程可以在这里找到，视频嵌入在下面。教育应用这个视频可以成为您教学生
AI hallucinations: The game-changer in modern warfare
已发布 29023 年 8 月 5 日 Taaza Khabar 新闻简介 将人工智能 (AI) 融入现代战争已引发范式转变。值得注意的是，人工智能幻觉——一种生成欺骗性图像或场景的复杂技术——已经发挥了重要作用。人工智能幻觉的概念植根于先进的机器学习算法，这些算法可以创建逼真但具有误导性的场景继续阅读“人工智能幻觉：现代战争的游戏规则改变者”
基因组学和遗传学研究中经常使用种族、族裔和血统标签来描述人类遗传差异，这是误导性且不准确的。利用遗传和基因组数据的研究人员和科学家应该重新思考并证明他们在工作中如何以及为何使用这些描述符。
Storytelling: Friday Chart Edition
我有一段时间没有在这里发帖了，所以我觉得分享一些最近有趣的图表会很好。中央银行资产负债表首先，有两张图表显示了中央银行资产负债表规模与通胀率之间的关系。第一张显示了 2010-2019 年期间中央银行资产负债表的平均规模占 NGDP 的百分比，并与平均核心通胀率作图。由于更大的资产负债表通常被视为对经济的更多刺激，因此人们可能期望在这么长的时间内看到其规模与通胀率之间的正相关关系。相反，我们看到的是负相关关系：对上述图表的一个反对意见是它可能具有误导性，因为推动通胀率的是中央银行负债的变化率，而不是负债水平。为此，下一张图表显示了同一时期中央银行资产负债表规模的变化。同样的关系成立：另一个反对
The Glass Is More Than Half Full
我们不知道 2019 年的生活有多好。然后 2020 年疫情来袭，我们都得出结论，生活要恢复到 2019 年那么好还需要很多年。也许我们太悲观了。毕竟，2019 年比我们当时意识到的要好；也许我们会比现在意识到的更快地回到美好的生活。让我们来检验一下这个观点，首先看看 2019 年的生活有多好，然后考虑我们如何才能比普遍预期的更快地恢复到过去的美好时光： (1) 2019 年家庭收入创历史新高。对于任何不支持我的故事的数据系列，我的态度是，要么它是有缺陷的，要么它会被修改以支持我的故事。我一直坚定地坚持这种态度，即美国人口普查局编制的年度系列数据，用于衡量美国的贫困率。近年来，它一直受到经济悲
Parler Leading the Way out of Twitters Digital Inquisition
内华达州拉斯维加斯——以人为本的社交平台 Parler 今天谴责 Twitter 将唐纳德·特朗普总统的两条推文标记为“误导性信息”。总统的推文声称邮寄投票增加了选举舞弊的风险，这是一个有争议的话题，他的立场得到了合理的支持。给 Twitter 的推文贴上标签并破坏它的计划……这篇文章《Parler 引领 Twitter 摆脱数字宗教审判》首次出现在 Heroes Media Group 上。
Secret Labs and George Soros: COVID-19 Disinformation in the EU Eastern Partnership Countries
随着 COVID-19 蔓延至欧盟东部邻国，阴谋论、误导性信息和虚假信息随之而来。对于亲克里姆林宫的媒体来说，这场大流行提供了新的机会，可以在现有的虚假信息叙事的基础上再造新的叙事。
博客、观点和学术论文为何英美媒体超越了制造业同意的范围，为何这引发了关于报道 COVID-19 的战争——西蒙·雷恩-刘易斯如何摆脱过度债务陷阱——马丁·沃尔夫 (FT)病毒性衰退：冠状病毒危机期间需求不足——Veronica Guerrieri、Guido Lorenzoni、Ludwig Straub、Iván Werning (VoxEU)消费者支出对 COVID-19 危机和政府封锁的实时反应——Dimitris K. Chronopoulos、Marcel Lukas、John O.S. Wilson (VoxEU)南欧和新兴市场企业陷入严重困境——Erica Bosio、Simeo
