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AI与人：学术论文真实性挑战
1,2,3,4,5计算机科学工程总统大学班加罗尔，印度摘要 - “ AI vs Human：Essay Authenticity Challenge”研究了人工智能生成的内容与人类著作论文之间的持续辩论。 在诸如Chatgpt之类的生成AI技术时代，在学术和艺术写作中保留真实性和独创性已变得至关重要。 这一挑战将AI与人类生成的文本形成鲜明对比，从创造力，深度，连贯性和道德后果来对比。 该研究的目的是开发一个框架来通过确定其优势和错误来评估书面内容的真实性。 该研究还调查了AI辅助写作对教育，知识产权和人类创造力的后果，并提出了平衡AI协助与保存真正人类表达的策略。该研究通过比较人类与人工智能系统所写的论文中的文章中的真实性复杂性。 它还调查了教育者，学者和立法者在识别AI辅助内容，保持道德标准的挑战，并在使用AI作为工具和维护真实的人类创造力之间找到平衡。 此外，本文提出了实用策略和框架，以识别AI生成的内容，保护知识产权并鼓励在越来越多的AI受驱动的世界中进行批判性思维。1,2,3,4,5计算机科学工程总统大学班加罗尔，印度摘要 - “ AI vs Human：Essay Authenticity Challenge”研究了人工智能生成的内容与人类著作论文之间的持续辩论。在诸如Chatgpt之类的生成AI技术时代，在学术和艺术写作中保留真实性和独创性已变得至关重要。这一挑战将AI与人类生成的文本形成鲜明对比，从创造力，深度，连贯性和道德后果来对比。该研究的目的是开发一个框架来通过确定其优势和错误来评估书面内容的真实性。该研究还调查了AI辅助写作对教育，知识产权和人类创造力的后果，并提出了平衡AI协助与保存真正人类表达的策略。该研究通过比较人类与人工智能系统所写的论文中的文章中的真实性复杂性。它还调查了教育者，学者和立法者在识别AI辅助内容，保持道德标准的挑战，并在使用AI作为工具和维护真实的人类创造力之间找到平衡。此外，本文提出了实用策略和框架，以识别AI生成的内容，保护知识产权并鼓励在越来越多的AI受驱动的世界中进行批判性思维。索引术语 - 真实性，独创性，生成性AI，创造力，连贯性，道德后果，学术完整性，知识产权，检测框架，道德标准，教育，AI驱动世界。
内容真实性问题的解决方案：-trufo
第2节将讨论问题与生成AI和即将到来的法律要求有关的问题的紧迫性。 第3节将探讨使用内容标签来协助内容出处分析的好处。 第4和§5节将分别涵盖创建数字内容出处的注释和关联的技术方法。 第6节将分析内容真实性基础架构的要求，并介绍Trufo的平台架构如何解决这些需求。 本文的范围不包括上述用例中解决方案的具体应用，也不包括对关键技术组件的更深入的潜水；未来的出版物将解决这些问题。第2节将讨论问题与生成AI和即将到来的法律要求有关的问题的紧迫性。第3节将探讨使用内容标签来协助内容出处分析的好处。第4和§5节将分别涵盖创建数字内容出处的注释和关联的技术方法。第6节将分析内容真实性基础架构的要求，并介绍Trufo的平台架构如何解决这些需求。本文的范围不包括上述用例中解决方案的具体应用，也不包括对关键技术组件的更深入的潜水；未来的出版物将解决这些问题。
研究文章 使用人工智能系统提供电子证据的真实性
数字时代带来了技术进步的激增，影响了生活的方方面面。人工智能技术的出现及其带来的成就和根本性变化导致出现了以使用电子证据和使用机器实施犯罪为特征的新型犯罪。这促使政府、警察和司法当局使用人工智能技术来帮助侦查这些犯罪并减少其发生。然而，在法庭上使用人工智能引发了重大问题。展开更多围绕使用人工智能提取的证据的有效性、法庭效力和适当限制的担忧 本研究深入探讨了人工智能在证据提取中的作用及其在法律体系中的可采性。该研究重点关注当代法律格局，特别是电子证据及其在法庭上的效力。它解决了人工智能带来的挑战，例如仅依靠人工智能进行犯罪调查和起诉，以及由此产生的法律复杂性。本研究旨在：
通过人工真实性传达？虚拟影响者对品牌信任的影响
摘要本研究在虚拟影响者的背景下研究了品牌信任。基于155名受访者的样本，研究研究了消费者在塑造品牌信任方面的真实性和信誉的中介作用。进行了受试者间实验，其中在三个调查中操纵了影响者类型。的发现表明，有影响力的类型，无论是人类，像人类的虚拟影响者，还是类似动漫的虚拟影响者，都不会直接影响消费者对品牌的信任。但是，该研究强调了消费者在积极影响品牌信任方面的真实性和信誉的重要性，为营销人员提供了战略性利用有影响力的人来利用有影响力的人来获得所需的品牌信任。消费者对类似人类的虚拟影响者的真实性高于人类影响者，并且正在完全调解影响者类型对品牌信任的影响，这与动漫一样，这不是一个重要的调解人。此外，消费者对虚拟影响者的可信度完全介导了消费者对品牌的信任水平，从而强调了该组成部分的重要性。的真实性，其特征是真实性和与内在动机保持一致，成为消费者信任的关键驱动力。同样，信誉，涵盖信任度，专业知识和吸引力也会显着影响品牌信任。这项研究并非没有局限性，包括操纵实验的挑战，并建议未来的研究以探索行业的可变性和更广泛的人口。将品牌价值和产品与有影响力的类型拟合在一起被强调为战略势在必行，强调了品牌与影响者之间真正关系，以改善消费者对品牌的看法和信任。总体而言，这项研究为虚拟影响者的不断发展的景观提供了宝贵的见解，为营销人员提供了实用的建议，并为进一步探索数字时代的品牌信任的复杂性铺平了道路。
真实性及以后！在出处的三个支柱上建立安全且公平的AI
摘要 - 提供的事实，例如谁制作了图像以及如何为用户提供有关视觉内容的信任决策的宝贵背景。在计算机图形的生成AI的不可阻碍的背景下，今年将超过20亿人在公开选举中投票。新兴标准和证明增强工具有望在与虚假新闻和错误信息传播中发挥重要作用。在本文中，我们对比了三种来源增强技术：元数据，指纹和水印，并讨论我们如何建立这三个支柱的互补优势，以提供强大的信任信号，以支持真实图像和生成图像所讲述的故事。除了真实性之外，我们还描述了在生成AI时代，出处还可以为新的创造创造的新模型提供基础。这样做，我们解决了通过生成AI（例如确保培训同意）以及信贷的适当归因于为培训生成模型做出贡献的创意者的其他风险。我们表明，出处可以与分布式分类帐技术（DLT）结合使用，以开发新颖的解决方案，以识别和奖励生成AI时代的创造性努力。
分析人工智能生成图像的危害并保障网络真实性
在没有监管护栏的情况下，图像生成人工智能 (AI) 工具的民主化放大了互联网上原有的危害。互联网上 AI 图像的出现始于生成对抗网络 (GAN)，这是一种神经网络 1，包含 (1) 创建图像的生成器算法和 (2) 评估图像质量和/或准确性的鉴别器算法。通过生成器和鉴别器之间的几轮协作，最终生成 AI 图像 (Alqahtani、Kavakli-Thorne 和 Kumar，2021 年)。ThisPersonDoesNotExist.com 是由 Uber 工程师创建的网站，可生成逼真人物的 GAN 图像，于 2019 年 2 月推出，令观众惊叹不已 (Paez，2019 年)，对广泛诈骗和社会工程等滥用领域的利用具有严重影响。这只是 AI 生成的图像及其在互联网上的利用的开始。随着时间的推移，AI 图像生成逐渐从 GAN 发展到扩散模型，这种模型可以生成比 GAN 更高质量、更多样的图像。扩散模型的工作原理是将高斯噪声 2 添加到原始训练数据图像中
学术真实性政策关于“人工智能”的一般想法......
所有提交的作品必须完全由提交作品的学生真实创作。学生在利用他人提供的信息时必须承认自己的知识来源（请参阅讨论帖和历史文献综述论文的引用规则）。学生不得相互分享作品，提交的所有作品必须完全是该学生的原创。在提交的作品中包含任何计算机生成的内容（例如来自 ChatGPT 或 Google Translate 的材料），好像这些想法和措辞是学生自己的，这是一种抄袭形式。本课程的学生没有理由使用任何外部材料来准备历史文献综述论文或讨论帖，因此理想情况下不应该存在抄袭问题。教师将使用人工智能 (AI) 检测软件检查所有提交的学生作品的真实性。调查结果具有约束力。讨论中的抄袭帖子将被突出显示，负责该帖子的学生将失去整周的所有积分。同样，如果发现历史文献综述论文包含任何人工智能生成的内容，也不会获得学分。作业不能重做以获得学分。这项政策不容商榷。
人格证明：面部身份和真实性......
乍一看，这七张 Facebook 资深高管谢丽尔·桑德伯格 (Sheryl Sandberg) 的照片一模一样，据推测是她参加 2017 年达沃斯世界经济论坛难民模拟活动时拍摄的。仔细观察后，可以发现桑德伯格的面部特征已被改变。威廉·维贝 (William Wiebe) 使用了一种在护照伪造者中很常见的人脸变形技术，该技术结合了从暗网上获取的护照和国民身份证中的生物特征数据。生成的每张图片的标题都基于这些被盗身份。维贝预见到了 NFT 推动的虚拟身份交易，将两个数字身份市场（暗网和社交媒体）结合在一起，以重申人体在日益受数字身份控制的空间中的中心地位。