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生成式人工智能和批判性思维
• 准确性和信任：有偏见的算法也会导致不准确的结果。如果生成式人工智能系统接受反映历史偏见的数据训练，它将在其输出中延续这些偏见。这可能会导致不可靠的结果，并导致对整个生成式人工智能的信任丧失。这是一个比喻：想象一个法官总是对穿某种颜色衬衫的人判处更严厉的刑罚。这位法官的决定是不公平和不准确的。如果不解决生成式人工智能算法的偏见，它们也会陷入同样的陷阱。通过考虑和减轻生成式人工智能中的偏见，我们可以确保这些强大的工具公平有效地用于每个人。您可能想阅读这篇关于文化偏见和人工智能的发人深省的文章。人工智能和美国微笑。人工智能如何通过……歪曲文化 | 作者：jenka | Medium
对Prakriti及其临床概念的批判性分析
prakriti，源自梵文词，意思是“自然”或“宪法”，代表了一个人的自然状态，由其基因组成决定。在阿育吠陀（Ayurveda）是一种古老的印度医学体系，Prakriti是一个基础概念，它决定了一个人的身体，生理和心理特征。这种内在的宪法被认为是在受孕时建立的，并且在整个人的生活中保持不变。[1] Prakriti的概念在阿育吠陀中是关键的，因为它影响了健康，疾病的易感性和对治疗的反应。[2]
对OJA（免疫力）及其临床的批判性分析
在阿育吠陀的古老智慧中，奥贾斯（Ojas）拥有至关重要的地方。它被认为是所有身体组织（Dhatus）的本质，也是完美消化和代谢的最终产物。ojas通常被描述为“活力的本质”，是控制免疫，力量和整体福祉的基本能量。[1] ojas不仅是物质物质，而且是遍布整个身体的微妙实体。这是人体系统的最佳健康和平衡功能的体现。阿育吠陀文本将Ojas描述为具有清晰度（Prasanna），稳定性（Sthira）和弹性（Bala）的品质。据信它居住在心脏中，特别是在支持生活和意识的十滴中。[2]
对chatgpt的批判性评论是糖尿病教育者的潜在替代品
本评论文章探讨了Chatgpt作为糖尿病教育者的替代潜力。糖尿病是一种普遍的慢性疾病，需要持续的教育和支持患者有效地管理其病情。但是，缺乏糖尿病教育者，传统教育方法在满足患者的个人需求方面有局限性。chatgpt是一种人工智能技术，提供了一种个性化和互动的教育方法。在这篇评论中，我们提供了Chatgpt技术的概述，讨论糖尿病教育者面临的挑战，审查支持在糖尿病教育中使用Chatgpt的证据，并研究与其使用相关的道德考虑。我们还提供了建议，以进一步研究和开发糖尿病教育和整合到临床实践中的Chatgpt。chatgpt有可能改善对糖尿病患者获得教育和支持的机会，但是需要进一步的研究以更好地了解其有效性和局限性。重要的是要确保以道德和公平的方式开发和整合ChatGpt，以最大程度地提高其潜在利益并最大程度地减少潜在风险。
无新闻：对医学图像扩散模型的批判性分析
摘要。扩散模型最初是为了产生图像的，最近引起了人们的关注，作为一种有希望的图像降级方法。在这项工作中，我们进行了全面的实验，以调查扩散模型所带来的挑战。在医学成像中，保留原始图像含量以及避免添加或删除潜在的病理细节至关重要。通过经验分析和讨论，我们在基于扩散的denoising背景下高出了图像感知与失真之间的权衡。，我们证明了标准扩散模型采样方案与一步denoising相比，PSNR的降低高达14％。此外，我们提供了视觉表明，表明扩散模型与随机采样相结合，具有在脱氧过程中产生合成结构的趋势，从而损害了被剥离图像的临床有效性。我们的彻底调查提出了有关扩散模型对医学图像denoising的适用性的疑问，强调了潜在的局限性，可以仔细考虑将来的应用。
批判性构造性 -
摘要：工会在工会煽动期间开始采取工业行动，辩护，纠察和其他形式的抗议活动，从而侵犯了公众和共同雇员的权利，这不可避免地引起了人们所感知的侵权行为。这项研究的核心目的是检查现行的法律规定是否可以充分保护工会免受民事起诉，并描述侵权行为的性质，这些本质可能会根据《尼日利亚贸易工会法案》以及对其任何保护的合宪性进行评估。本文使用教义法律研究方法来审查现有的法定规定；研究文学和判例法；只需提及一些审查尼日利亚贸易工会的法律法规之间的鸿沟，这些法规为工会活动提供豁免权并评估免疫的合宪性和公平性。调查结果表明，根据第24（1）和（2）条授予工会的保护； 《尼日利亚工会法》的43和44（1）和（2）不是绝对的，因为在这些部分的沉思之外进行的法案可能会导致工会主义者的民事责任。上述民事责任可以采取授予受害方的损害赔偿的形式，也可以采取禁令来限制某些行动。在工作结束时，提出了应扩大现有法律框架的建议，以平衡工会和第三方的利益，以一致和合理的举止；将替代性争议解决机制纳入平衡可能发生的任何侵权责任的一种手段；除其他建议。关键字：侵权责任，工会，豁免权，贸易纠纷。
对阿尔茨海默氏症的铁铁作用的批判性评估和...
1 DARBY儿童研究所，南卡罗来纳州医科大学，美国南卡罗来纳州查尔斯顿，美国2个儿科系，南卡罗来纳州医科大学，南卡罗来纳州查尔斯顿，美国南卡罗来纳州，美国3号生物化学和分子生物学和分子生物学和霍尔林斯霍尔林斯科学系 Lomonosov莫斯科州立大学，俄罗斯，俄罗斯，5化学和物理科学系，戴森艺术与科学学院，纽约州普莱斯维尔，纽约州Pleastville，6个生物学和生物技术学院，俄罗斯莫斯科，俄罗斯莫斯科，俄罗斯莫斯科，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯，高等教育学院6，生物学和生物技术学院6俄罗斯莫斯科科学院，南卡罗来纳州医科大学神经科学系8，美国南卡罗来纳州查尔斯顿，美国南卡罗来纳州医科大学9号药物发现系1 DARBY儿童研究所，南卡罗来纳州医科大学，美国南卡罗来纳州查尔斯顿，美国2个儿科系，南卡罗来纳州医科大学，南卡罗来纳州查尔斯顿，美国南卡罗来纳州，美国3号生物化学和分子生物学和分子生物学和霍尔林斯霍尔林斯科学系Lomonosov莫斯科州立大学，俄罗斯，俄罗斯，5化学和物理科学系，戴森艺术与科学学院，纽约州普莱斯维尔，纽约州Pleastville，6个生物学和生物技术学院，俄罗斯莫斯科，俄罗斯莫斯科，俄罗斯莫斯科，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯，俄罗斯，高等教育学院6，生物学和生物技术学院6俄罗斯莫斯科科学院，南卡罗来纳州医科大学神经科学系8，美国南卡罗来纳州查尔斯顿，美国南卡罗来纳州医科大学9号药物发现系
文章对意大利省的Covid-19期间的全因死亡进行了批判性分析
摘要：不朽的时间偏见（ITB）在队列研究中很常见，并扭曲了治疗和未经处理之间的关联。我们使用了一项意大利关于COVID-19疫苗效果的研究数据，其中具有大量的同类，长时间的随访和对混杂因素的调整，这是ITB的影响，目的是通过比较疫苗接种运动的实际影响，通过比较疫苗接种人群之间的实际影响，从而验证疫苗的死亡人数之间的所有因素风险和未经viccccicccciccccicated的人群之间的风险。我们在单个索引日期对所有受试者保持一致，并考虑了“全因死亡”结果，以比较未接种式群体的表达分布与各种疫苗接种状态。单变量分析中的全因死亡危害比率分别为1、2和3/4剂量与未接种疫苗的人分别为0.88、1.23和1.21。多元值为2.40、1.98和0.99。随着疫苗接种的增加可能是对危险比的这种趋势的可能解释，可能是收获的影响；日历时间偏见，占季节性和大流行波；案例计数窗口偏差；健康疫苗的偏见；或这些因素的某种组合。具有2剂，即使有3/4剂量，被计算出的限制的平均生存时间和限制的平均损失的损失的平均限制时间也显示出疫苗接种人群的小但显着的下降。
人工智能（ai）加强批判性思维......
人工智能 (AI) 是指机器能够表现出与人类相同的能力，例如推理、学习、创造力和规划能力。它的未来应用预计将带来巨大的变化，但尽管不当使用人工智能可能带来风险，但它已经存在于我们的生活中。因此，联合国教科文组织 (UNESCO) 指出，我们应该将精力集中在 a) 使用人工智能学习、b) 学习人工智能和 c) 为人工智能做准备。他们还指出，人工智能在开发创新教学和学习实践方面具有巨大潜力。出于所有这些原因，并考虑到人工智能为教学创新提供的机会，我们认为应该在课堂上引入人工智能，让学生更接近这项新技术，它可以成为批判性思维的好工具。该项目的目标是通过人工智能加强农业工程专业学生的批判性思维能力 (G15)，使用一手和二手信息来源，让他们能够反驳/认可人工智能为解决给定问题提供的解决方案。我们使用了线性方法，在这样做的过程中，我们向学生提出了一个真正的问题。然后，学生使用人工智能信息源寻找给定问题的解决方案。然后他们收到解决问题的指示。最后，他们应该使用批判性思维拒绝或接受人工智能提供的解决方案。翻转课堂被用作一种方法，使用人工智能寻找给定工程问题的解决方案。通过检查、验证和确认结果，他们对比了人工智能提供的结果，加强了 G15 批判性思维能力。使用电子评分标准评估目标，将评估与学生要获得的能力相结合。结果显示学生对人工智能技术的熟悉程度不同。硕士生对人工智能的了解程度高于学位生。此外，我们首次向学生和教师教授甚至展示人工智能技术。学生们对人工智能着迷，并表示这项技术可以为他们在学习过程中面临的许多活动带来巨大的机遇。两个优势学生（不是大多数）甚至开始向人工智能发出指令并利用其结果。一些教师也是第一次接触这项技术，并对未来的教学和学习过程表示了许多疑虑和担忧，考虑到人工智能以及如何评估学术活动，可以通过人工智能快速解决，例如书目审查，编辑等。我们得出的结论是，这项技术将把教学过程转移到一个新的环境，教师必须使他们的评估适应这个新的领域。
司法领域的人工智能技术：对司法领域大型语言模型的批判性评价
4 有关本章所述案例的更详细描述，先前已在三篇不同的短文中发表（Gutiérrez 2023a、2023b、2023c）。5 2023 年 3 月，几位参与填补智利最高法院空缺职位的上诉法院法官讨论了人工智能在司法领域的应用。其中一位甚至提到了哥伦比亚法官的案例，该法官从 ChatGPT 转录了四个提示和答案以激发他的裁决（Zúñiga 2023）。此外，在巴拉圭，一名被告声称上诉法庭的裁决包括由 ChatGPT 制作的合成文本。然而，无论是法庭还是其法官都没有披露这种使用，也没有得到证实（ABC 2023）。6 科林·比尔斯勋爵在一次律师协会会议上表示：“我要求它为我提供一份我正在撰写判决书的法律领域的摘要。我想试试。我问 ChatGPT 能否为我提供该法律领域的摘要，它给了我一段话。我知道答案是什么，因为我正要写一段话，但它为我做到了，我把它写进了我的判决书。它就在那里，非常有用”（Castro 和 Hyde 2023）。