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自适应世界：游戏设计和游戏未来的生成AI，
生成的AI正在彻底改变游戏设计领域，并在游戏玩法中引入了前所未有的适应性和个性化。AI驱动引擎的最新进步可实现实时内容创建，提供了动态的，以玩家为导向的体验，与传统的预编程叙述不同。此班次标志着向“选择自己的冒险”格式的过渡，其级别，敌人，收藏品和武器的数量无限数量，该级别是针对每个玩家的决定量身定制的。Google的Gamengen展示了AI重新创建经典游戏，例如实时学习和生成游戏玩法的能力。这些创新并不仅限于游戏。它们扩展到了娱乐，电视和电影，诸如Cybever之类的AI工具允许创作者从诸如草图之类的简单输入中产生3D世界。这样的发展强调了AI在塑造交互式媒体中的作用的更广泛趋势，为个性化学习和娱乐体验提供了新的机会。诸如笔记本LM之类的工具的出现也模糊了游戏与其他媒体之间的界限，从而创建了AI编写的脚本和化身，从而增强了跨平台的讲故事。本文探讨了生成AI的变革潜力，强调了对娱乐，游戏及其他地区的未来的影响。
探索对数字人类的看法和反应 - Ed Abel
摘要 - 在我们日益数字化的社会中，与数字人类化身的互动变得越来越普遍。因此，探索人类对数字人类化身的看法和反应很重要。在这项工作中，我们进行并报告了一项实证研究的发现，以探索对数字人类的看法和反应，其外观和行为类似于人类。该研究比较了不同用户几代和性别之间的看法和反应，其研究方法是由拟人化，社会存在，人格推断和寄生虫相互作用的四种理论所支持的。这项研究涵盖了与数字人类的互动，调查了数字人类化身外观的概念，并进行了深入的访谈。我们的发现表明人口因素如何在影响消费者对数字人类的看法和反应中发挥作用，我们的年长一代参与者和男性参与者具有更积极的看法，而我们的年轻一代Z参与者和女性参与者则最不积极。此外，对不同专业中数字人类的探索突出了刻板印象的潜力，诸如性别和年龄等特征，影响感知和反应。这对数字人类系统提出了重要的设计注意事项和含义，即明确倾斜或推动这种刻板印象。
Tripathi rl。零散的自我：数字时代的身份，意识和现实。 J数据Sci人工INT 2024，2（1）：000148。
在数字时代，身份的概念以挑战对自我的长期哲学假设的方式发展。不再具有固定或连续的，身份变得分散，由人们为响应不断扩展的数字宇宙而制作的多个数字角色塑造。现在，没有一种固定自我在整个时空和时间上保持恒定的感觉。自我和身份可以看作是赫拉克利特的范围，总是处于成为存在状态的状态。真实与虚拟之间的界限变得模糊了，现在的超现实体验通常比实际事件更重要。本综述深入研究了自我和数字表示之间的复杂关系，探讨了鲍德里亚德（Baudrillard）的超现实和佛教无常概念等传统理论如何有助于解释这一转变。它研究了数字模拟的含义，尤其是在数字永生的背景下，这引发了有关意识，存在和存在本质的深刻问题。在一个化身，社交媒体概况和虚拟现实占主导地位的世界中，自我掩盖了现实与模拟之间的不确定地形。这项研究是对数字碎片化时代身份，意识和人类经验不断发展的本质的探索，重点是现代，数字化世界中自我的哲学和心理方面。
人工智能时代的教育、民主与社会凝聚力
人工智能可以帮助用通俗易懂的语言描述历史事件，让年轻人能够质疑和辩论历史人物和思想的化身，并使人们能够更轻松地向不同的受众传达自己的理解。优质的教师和优质的教学比以往任何时候都更重要，它们可以帮助学生建立和探究（包括在教学上有益时利用人工智能工具）现代现实所需的基本历史知识。然而，就像人类智能一样，我们已经了解到并看到，人工智能绝不能免受扭曲、错误信息和对历史事件的错误评估的影响。事实上，它不仅容易犯这样的错误，而且还能以更大的规模和权威的声音传播这些错误信息。技能。全面的公民教育必须包括知识和技能。值得注意的是，今天的学生比之前的任何一代人都更容易获得信息。亚历山大·汉密尔顿和弗雷德里克·道格拉斯过去需要花费数小时甚至数天才能通过主要来源找到和学习的东西，今天的学生可以在几分钟内获得。获取信息是不够的，学生必须具备提炼信息、评估其可信度并在行使公民权利和责任时利用这些信息与那些他们可能不同意的人士进行合作的技能。
数字身份，隐私安全及其在Metaverse中的法律保障措施
摘要元元是现实世界的数字化，并由大数据，AI，5G，云计算，区块链，加密算法，感知技术，数字双引擎，虚拟引擎和其他技术与人类行为和数字标识中的人类行为和思想相互作用。破解阿凡达带来的信任问题取决于使用数字身份进入元评估的个人的隐私安全和身份验证技术。要完成对化身的个人统治，元用户需要隐私数据喂食和情感投影。他们必须配备专有算法，以处理和分析自适应交互中生成的复杂数据，这挑战了元视频中用户数据的隐私安全性。区分个人身份生成中不同的识别剂的重要性，同时对数据处理水平强加不同的行为调节要求可以更好地平衡个人隐私安全性与数字身份保护与元经文中数据利用之间的关系。响应数字身份问题，需要建立一个统一的数字身份身份验证系统来获得社会的一般信任。此外，可以将人格权的回复应用于非法侵犯数字身份和隐私安全的情况。
hplc 培训用于多语言人工智能的全面集成...
由于高效液相色谱 (HPLC) 理论概念的复杂性以及 HPLC 仪器的成本高昂性，将其培训整合到学术课程中仍然是一项挑战。对于以英语授课且英语是外语 (EFL) 的学生以及可能难以理解传统学习材料的学生来说，培训中的这一挑战更加复杂。本文介绍了一种用于沉浸式 HPLC 培训的开创性虚拟现实 (VR) 平台，该平台与能够提供多语言支持的对话智能人工智能 (AI) 化身相结合。这种方法为学生提供了一位随时可用的导师，以他们觉得舒服的任何语言进行自适应沉浸式学习实践。通过对伦敦大学学院化学研究生的调查评估了 AI 模型的有效性，并使用一系列评估指标对答案进行了计算分析。TF-IDF、BLEU 和 BERT 统计分析的评估表明，AI 化身在英语、西班牙语和德语方面具有出色的语言和教学表现，特别是在复杂概念解释方面，验证了多语言 AI 在教育领域支持的潜力。调查反馈显示，具有知识库的 AI 化身显著改善了 HPLC 的学习成果，参与者对其参与度和学习质量的评价高于传统方法。
保护儿童免受数字媒体隐形广告的侵害
尽管我们 2022 年 10 月的活动以及下面的员工观点和建议专门关注数字媒体中针对儿童的模糊广告，但我们必须认识到这一问题出现的更广泛背景。网上有许多针对儿童的新兴趋势，其中许多趋势导致或加剧了模糊广告带来的危害。我们现在生活在一个数字世界中，孩子们将相当一部分空闲时间（和上学时间）花在网上。他们发现自己处于游戏平台、虚拟现实和社交媒体等沉浸式环境中，其中许多环境使用技术让他们比以往任何时候都更长时间、更频繁地参与其中；他们与有影响力的人、化身和新兴的人工智能形式互动，形成模糊朋友和陌生人、人与计算机之间界限的准社会关系；他们是侵入性数据收集的对象，通常被用来向他们推销营销或内容；他们每天都会收到数百条广告，随着孩子们上网时间的增加，这个数字还在增加；他们被引诱进行购买或通过使用暗黑模式交出数据；他们特别容易受到这些数字环境中普遍存在的欺诈行为的侵害。此外，正如美国卫生局局长最近指出的那样，人们越来越担心屏幕成瘾和因屏幕时间增加而导致的心理健康问题。
评估混合现实中的用户体验
混合现实 ( MR ) 技术的最新进展为各个领域带来了新的研究方法和干预措施，并使得高度沉浸式的用户体验设计成为可能。由此，虚拟现实 ( VR ) 和增强现实 ( AR ) 研究已成为人机交互的核心主题。为了衡量这些体验，研究人员采用了多种研究方法，使用客观或主观指标 [ 2 ]。客观指标包括行为指标（如注视方向、运动幅度）、生理指标（如 EEG、EDA、ECG）和表现指标（如时间记录、成功率）。通过标准化或定制问卷进行主观自我报告仍然是一种广泛应用于中期和后期体验衡量的方法，例如存在感 [ 30 ] 或使用虚拟化身体现自我 [ 29 ]。另外，VR 为用户体验的非阻碍性评估方法提供了广泛的机会，例如使用生物信号进行客观测量 [ 26 ， 27 ] 或行为测量 [ 32 ， 36 ]。许多这些测量方法都是从 MR 之外的用例改编而来的，其中交互通常不太具有沉浸感，并且它们在 MR 实验中的使用有效性尚未得到验证。然而，研究人员面临着各种挑战和
经合组织真相任务调查：方法和发现
图1。在线虚假和误导性内容的经合组织分类学14图2。真相任务接口：指令和化身19图3。真实任务框架20的示例图4。成人确定在线新闻的真实性的能力22图5。人们对在线识别错误和误导性内容的能力的看法23图6。按类型24的平均真相任务分数图7。真实任务分数按主题26图8。真实的探索分数和人为生成的真实主张27图9。真实的探索分数和人为生成的虚假信息28图10。主题29图11。对AI和真实Quest的感知AI标签内容30图12.媒体消费模式32图13。在社交媒体上消费新闻32图14。真相任务分数和经常从社交媒体获取新闻的成年人的百分比33图15。对新闻来源的信任34图16。信任社交媒体的新闻35图A A.1。决策树分类真相任务要求37
人工智能与网络安全的互动，保护未来网络
人工智能 (AI) 是一个最广泛和最具活力的领域之一，吸引了世界各地越来越多的学生、从业者和研究人员。尤其是自然语言处理，它的众多化身之一，每周都会成为新闻焦点。最近，已经发布了各种程序，使任何人都可以生成文本提示的艺术或逼真的再现。因此，公众可以亲身体验什么是人工智能。另一方面，这些人工智能可以被转移来愚弄或欺骗其他人，例如人脸生成程序，从而引发道德问题。这促使人工智能研究人员着手提高机器和深度学习算法的公平性和安全性。事实上，由于人工智能有望渗透到从医疗保健到农业或交通运输等社会各个领域，立法者对其对社会的影响持谨慎态度，并试图立法限制其使用，阻止其自动化所有复杂决策过程的能力。这就是为什么人机交互方法大多得到开发，特别是对于安全关键型应用。网络安全是另一个关键领域，它可以从人工智能方法中受益，用于恶意软件分析、入侵检测、警报关联和威胁情报等各种任务，目标是增强下一代网络的网络安全状况。它们的效率将依赖于人工智能在复杂、分布式和异构环境中发现模式并做出预测