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[外部] 一项旨在打击 2024 年选举中人工智能欺诈行为的技术协议
a. 支持技术创新的发展，通过识别逼真的人工智能生成的图像和/或证明内容及其来源的真实性，以减轻由欺骗性人工智能选举内容带来的风险，但要理解所有此类解决方案都有局限性。这项工作可能包括但不限于开发分类器或强大的出处方法，如水印或签名元数据（例如 C2PA 或 SynthID 水印开发的标准）。b. 继续投资推进音频视频和图像的新出处技术创新。c. 努力在适当的情况下将机器可读信息附加到用户使用本协议范围内的模型生成的逼真的人工智能生成的音频、视频和图像内容中。
多尺度建模和 AI/ML 高级...
材料的进步对于技术创新至关重要。在多个长度和时间尺度上对材料进行计算建模可以更深入地了解材料行为的物理机制，并为调整材料加工、结构特性以用于高级应用提供途径。使用基于物理的计算模型生成的数据为开发机器学习模型提供了独特的机会，该模型可以学习材料的固有行为，从而加速高级应用的材料发现工作。本次研讨会的目的是让参与者了解当前最先进的多尺度建模和数据科学技术，这些技术可以加速高级应用材料的开发。研讨会将涉及基于物理的模型、材料信息学、AI/ML 技术的理论和演示。
为政府内部使用而开发的生成人工智能 (AI) 工具。
» 数据泄露 - 如果没有足够的控制，敏感的政府信息可能会无意中被包含在生成的内容中，从而带来未经授权的员工访问信息的风险。» 过度依赖人工智能 - 人工智能应始终与人工干预一起使用。» 可扩展性和基础设施 - 开发、监控和维护人工智能系统可能需要大量资源。» 网络安全 - 恶意行为者可能会针对人工智能系统来泄露数据、窃取敏感信息或扰乱政府运作。» 偏见和不准确性 - 人工智能系统可能会产生不准确和有偏见的内容，使用人工智能系统应减轻偏见并保护利益相关者。应检查模型生成的内容的准确性。
用于 MDO 流程的完整飞机结构的自动尺寸确定过程
A. Schuster 1 , J. Scherer 2 , T. Führer 1 , T. Bach 1 , D. Kohlgrüber 2 德国航空航天中心 1 复合结构与自适应系统研究所 Lilienthalplatz 7, 38108 Braunschweig, 德国 2 结构与设计研究所 Pfaffenwaldring 38-40, 70569 Stuttgart, 德国 摘要 以下论文概述了完整飞机结构的自动定尺寸过程，该过程是德国航空航天中心 (DLR) 开发的多学科优化过程的一部分。它涵盖了飞机模型生成、模型分析和实施的尺寸概念的所有方面。在主要关注全局优化过程中的基于金属的尺寸时，还详细描述了替代复合材料定尺寸概念。此外，还将说明自动定型过程的示例性结果。
AI生成代码的网络安全风险
现有研究表明，在实验条件下，AI代码生成模型经常输出不安全的代码。但是，评估AI生成代码的安全性的过程非常复杂，并且包含许多相互依存的变量。为了进一步探索不安全的AI编写代码的风险，我们评估了五个LLMS生成的代码。每个模型都具有相同的提示，这些提示旨在测试可能产生越野车或不安全代码的情况。我们的评估结果表明，这五种不同模型生成的代码段中几乎一半包含通常会影响的错误，并且可能导致恶意剥削。这些结果仅限于我们评估的狭窄范围，但我们希望它们可以为围绕AI代码生成模型的影响的更大的研究做出贡献。
2023年合并非财务报表
如今，我们时常会收到一些非常精致、优美的电子邮件，这些邮件来自人们、合作伙伴或联系人，他们多年来给我们写的信息非常简单，有时很直接，但并不总是令人难忘，没有任何迷人的文字。然而，这些最近的信件读起来却很虚假、不真实，我们可以看出它们不是出自人类之手和灵魂，而是由人工智能撰写的。失望来自于那些看似人性化的评论、感谢、赞美和陈述，它们最初打开了我们的心扉，让我们在精神上更接近发件人：写出如此动人心弦的文字的不是我们的朋友或同事的手，而是一种技术产品，它由一种非常丰富的语言模型生成，这种模型非常强大和非凡，但却没有感情，也不知道它为什么写，写给谁。
生成AI：系统的评论应用程序-IJRPR
生成的人工智能，通常被称为生成的AI或生成人工智能，在很大程度上是AI的最新进展。可以通过使用生成模型生成文本，图形或其他类型的媒体的人工智能系统称为生成型AI。通过学习培训数据中的基本模式和结构的过程，这些模型生成了具有可比性特征的新数据。该系统评价的目标是编译，评估和综合有关生成人工智能的知识体系。在本文的系统评价中强调了生成人工智能模型设计及其性能的关键应用程序和变体。为了（a）理解最新的生成AI方法，提供了重要方法，算法和各种研究结果的摘要。（b）彻底研究了大量文献，这些文献涵盖了新的发展，典型问题以及在创建和使用生成AI方法中的主题。（c）评估和对比几种生成的AI技术，包括扩散模型，变压器，自动编码器和生成对抗网络。（d）检查生成AI的有效用途，包括知识图创建，视频综合和生成，图片翻译和自然语言处理。（e）确定道德困境，并以负责任的方式为AI的发展提供答案。使用以下标准搜索了使用的研究论文。我们在本研究中提供了生成人工智能领域的最新发现和发展。它描述了导航和评估最新进步的方法，保证了对当今生成人工智能状态的彻底和敏锐的评估。时间范围：重点是2018年至2023年的值得注意的进步，本文对生成人工智能的发展和应用进行了详尽的回顾。此外，它提供了从2012年至2018年开发基本模型后，它提供了简洁的历史概述，该模型建立了当今生成AI技术状况的框架。理解该领域的快速发展和扩展的用途，可以通过这种历史背景来增强。我们工作的主要贡献总结如下：
全面回顾人工智能对数据的依赖
人工智能高度依赖数据才能有效运作，利用大量数据集来训练算法并优化模型性能。人工智能与数据之间的关系是多方面的，理论框架强调高质量数据在人工智能发展中的关键作用。数据不足或有偏差会严重影响人工智能系统的结果，凸显了数据质量保证流程的重要性。在生成式人工智能的背景下，数据科学在训练和验证模型方面发挥着关键作用，塑造了模型生成现实输出的能力。人工智能与数据分析的融合为企业提供了宝贵的见解，使他们能够做出明智的决策并推动创新。展望未来，进一步研究人工智能对数据的依赖及其影响对于推进理论理解和各个领域的实际应用都至关重要。
大湖航运未来能源选择的可行性研究
在任务 1 中，使用 ICCT 的船舶排放系统评估 (SAVE) 模型生成了船队特征和排放的详细清单。散货船是 2021 年 GL-SLS 中最重要的船型，贡献了超过一半的吨位、燃料使用量、二氧化碳排放量和空气污染。拖船是第二重要的船型，约占活动时间的 30% 和燃料使用量和二氧化碳排放量的八分之一。GL-SLS 航运的燃料使用以馏分燃料为主，残余燃料是散货船的重要能源。总体而言，2020 年和 2021 年在 GL-SLS 地区运营的船舶排放了约 150 万吨和 160 万吨二氧化碳，比 2019 年略有下降。悬挂美国和加拿大国旗的船舶占这些排放量的四分之三，相当于约 25 万辆美国乘用车的年排放量。