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感知的真实性对消费者
总而言之，创建了包含现有文献支持的所有假设的列表：H1：消费者在区分人类创建和AI生成的产品广告时面临重大困难。H2：AI生成的产品广告的真实性积极影响消费者购买的意愿。H3：消费者对创建来源的了解降低了他们购买AI生成产品的意愿。H4：Genai的常规用户愿意购买的意愿在显示了人工智能的提示中对广告的投入后不会改变。H5：消费者愿意在AI产生的高和低参与产品之间购买的意愿。
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。
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。
contenuto degli insegamenti inhalt der Lehrveranstaltungen
化学；技术的化学基础 - CHIM/10-11-食物化学；发酵的化学和生物技术 - 生物/01-05-植物学一般；系统植物学；环境和应用植物学；植物生理学；动物学 - 生物/09-11-生理学；生物化学；分子生物学 - 生物/13-实验生物学 - 生物/18-19-遗传学；一般微生物学 - MED/07-微生物学和临床微生物学 - MED/42-卫生与公共卫生 - AGR/01-04-农业经济学和农村评估；农艺和田间作物 - 树木培养和水果培养；蔬菜和观赏作物 - 农业/07-农业遗传学 - 农业/09-农业机械和机械化 - AGR/11-13-一般和应用昆虫学；植物病理；农业化学 - 农业/15-19-食品科学技术；农业微生物学；牲畜系统动物育种和遗传学；动物营养和喂养；动物科学 - 兽医/04-对动物起源食物的检查 - 兽医/06-07-寄生虫学和动物寄生虫疾病；兽医药理学和毒理学 - ING-IND/10-热工程和工业能源系统 - ING-IND/13-17-应用机制；机械设计和机器构建；工业工程的设计方法；制造技术和系统；工业机械工厂 - ING -IND/23-应用物理化学 - ING -IND/25-化学工厂 - Ing -Ing -Ind/34-工业生物工程 - ING -INF/01-电子 - 电子 - ING -INF/05-信息处理系统 - SECS -P/13-商品科学 - SECS -S/01/02-统计数据；实验和技术研究的统计
脑部影响技术，个人身份和真实性
个人身份通常被认为是道德的重要方面。我是谁与我的价值观和目的直接相关。个人身份的概念 - 我们每个人都是一个独特存在的观念，与其他人不同，并且其存在随着时间的流逝而扩展 - 对于理解我们的道德世界至关重要。只有当我能够识别与我互动的人（尤其是我的家人，我的同事，我的邻居）时，我才能在道德上运作（Rubinelli，2020年）。正如泰勒（Taylor）所解释的那样，个人身份使我们能够以与我们的身体能力使我们能够在物理世界中定位自己的方式将自己定向（1989，48）。正如Schechtman所解释的那样，个人身份“是评估责任，义务和某些权利的最低条件。我们有前途，签约和评估赞美或责备的做法取决于这一概念”（Schechtman，2009，68）。个人身份的功能也将其与个性区分开。在示例中可以清楚地看到差异。如果我签了一个人来画我的房子，而在绘画时，画家的妻子离开了他并感到沮丧，那么这个个性的变化并不会改变我仍然必须付钱的事实。他不是另一个人；他的个人身份没有改变。（参见Baylis，2011，517）。一个问题我们将在此过程中必须回答：因为有时从深脑刺激（DBS）衍生出来的人格会受到急剧性的影响吗？
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。
创新的基于QR码的产品真实性保障
因此，为了研究在真实性保障创建中应用的QR码的技术挑战，提出的案例研究研究了在设计和实施基于基于QR码技术的创新过程中出现的考虑因素，从而确保了原始产品的真实性。重点关注项目的技术方面，我们确定了要考虑和集成至关重要的关键设计元素。我们的研究方法响应了市场需求，因为实现此类项目的技术知识考虑可能使公司可以独立于昂贵的外部服务和专业设备。因此，这项研究的结果可广泛应用于支持使用QR码技术来确保产品真实性的研发项目中的初步设计假设。
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。
新的 PCR 方法可确保水产饲料中昆虫成分的真实性
随着人们对食品安全、海鲜欺诈和非法、未报告和无管制 (IUU) 捕捞的担忧日益增加，提高海鲜的可追溯性和透明度已成为海鲜行业的首要任务。这引发了验证昆虫原料真实性的努力。CIIMAR 的新方法通过确认原料来自合法来源，确保了透明度和质量，并促进了可持续性。
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