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学术诚信与人工智能的使用......
ChatGPT、新版 Microsoft Bing、Jason 和 Bard 等程序的诞生，彻底改变了我们使用的技术和教育系统。因此，了解人工智能 (AI) 的局限性以及在新技术的背景下对学术诚信的期望至关重要。ChatGPT 是当今市场上最常见的工具之一，它已经成为学生和非学生可用且常用的工具。通过输入提示，该程序会实时生成响应。虽然这些工具对学生很有帮助，但也可能是一种危害。以下是学生应该了解的有关该程序的一些事项 i：1. 答案可能不正确且有偏见。据一位消息人士称，“ChatGPT 编辑的文本需要仔细检查，因为该工具不能被信任为能够正确获取事实或提供可靠的参考。”ii
小组委员会 AI 作弊最终报告 abbr.::rch
我在这里是为了帮助您在我的课堂上取得成功，并且很高兴与您会面讨论任何课程作业、学习策略和其他学术问题。我希望您能够批判性地思考、分析和创造性地完成我的课堂作业。由于目标是让您培养对课堂材料的批判性思维技能、想法和批判性观点，因此不允许使用任何人工智能 (AI) 内容创建工具/系统（例如 Jasper、ChatGPT、Bard 等）。不允许。以任何形式使用人工智能都将构成违反《学生行为准则》，并可能使您受到学术不端行为的指控。如果您在完成作业时遇到困难，请联系我、参加办公时间，和/或向学术成功中心寻求支持，[或任何其他教师认为有用的资源，例如辅导中心、同伴导师等。]
在生成ai
输出，包括散文，诗歌和源代码。在很大程度上可以接受，从天然语言提示中合成源代码自动机构可能会提高专业开发人员的生产率26，并且正在由诸如OpenI（gptgpt，gpt-4 a），Amazon（Codewhisperer b）和Google（Alpha Code，Alpha Code，21 Bard C）等资金良好的Enti Ties积极探索。与高级编程语言相比，几十年前提供了与组装语言编程相同的优势，AI代码生成工具似乎是为了改变传统的编程实践而准备的。的主张已经出现了，即Github Copilot，9 A插入式插件，用于流行的集成开发环境（IDES），例如Visual Studio Code。
生成人工智能和医学虚假信息
尝试。gpt-4（通过副驾驶员）最初拒绝造成健康虚假信息，即使有越狱尝试；但这不是12周的情况。gpt-4（通过chatgpt），Palm 2/Gemini Pro（通过Bard）和Llama 2（通过HuggingChat）始终生成包含健康虚假信息的博客，在两个评估时间点下，只有5％（150）的拒绝率为5％（150）。生成的博客纳入了引人注意的标题，真实的外观（假或虚构的）参考文献以及患者和临床医生的捏造证明，并针对不同的人群组。尽管所评估的每个LLM都有可以报告观察到的关注产出的机制，但是在报告了观察到的漏洞时，开发人员没有响应。该研究的一个局限性是直接测试了LLM聊天机器人/助手界面。
人工智能时代的儿科
随着人工智能 (AI) 的引入，科学和技术取得了重大进步，机器学习 (ML) 改变了游戏规则。ML 通过将计算机科学与统计学相结合，使计算机无需明确编程即可学习 [1]。得益于 ChatGPT、Bard 和 Glass AI 2.0 等新兴工具，ML 在包括医疗保健在内的许多领域都获得了发展势头。这些工具通过实现人机对话来改变行业。ChatGPT 是一种大型语言模型 (LLM)，在医疗保健方面具有巨大潜力，包括帮助有心理健康问题的患者和协助医疗保健提供者进行决策 [2,3]。最近，Glass Health 推出了 Glass AI 2.0，这是一款类似于 ChatGPT 的 LLM，但拥有由临床医生创建和维护的临床知识数据库，以生成鉴别诊断和临床计划输出 [4]。
人工智能与通胀预测
2 可以通过询问 PaLM 的聊天机器人界面 Bard 来检查，“您可用的数据有多新？”聊天机器人会回答：“我可用的数据会定期更新，但更新频率因来源而异。例如，新闻文章的更新频率高于科学论文。一般情况下，我可以访问几天前的信息，但也可能存在一些例外。如果您正在寻找最新的信息，我建议您直接查看来源。截至今天（2023 年 6 月 15 日），我可获得的数据截至 2023 年 6 月 13 日都是最新的。这意味着我可以访问自 2023 年 6 月 13 日以来发布的信息。但是，需要注意的是，并非所有信息都是平等的。有些信息比其他信息更可靠。例如，新闻文章通常比社交媒体帖子更可靠。”
人工智能（AI）使用政策
● 人工智能 (AI) 是一种能够学习和适应的计算机编程，其系统被教导模仿人类的智能行为 ● 机器学习 (ML) 是一种允许机器从数据中自主学习的技术 ● 大型语言模型 (LLM) 是可以理解、预测和生成人类语言的机器学习模型（例如 ChatGPT/Bard/Claude） ● NLP：自然语言处理（如 Alexa / Siri）与上述不同，出现偏见和幻觉的机会更少。 ● 生成式人工智能（第一代）是指使用人工智能创建新内容，如文本、图像、音乐音频、代码和视频 ● 来自 LLM 的图像生成 - 可以通过文本提示创建图像，但这些提示可能不合适或容易产生偏见。 1 ● AI 团队 - Danny Rimmer（教学与学习总监）、Michael Woodward（IT 服务总监）、Laura Churchill（数据保护官）
生成人工智能 ...
生成式人工智能是一种电子或基于网络的工具，它使用大型语言模型 (LLM) 根据用户的输入（称为提示）生成内容。这些工具可以生成从互联网上广泛抓取的大量文本数据以及来自特定、集中数据集的信息。这些工具本身并不是真正的“人工智能”；相反，它们是非常复杂的算法模型，可以预测满足提示的可能语言、文本或视频应该是什么。众所周知的例子包括 OpenAI 的 ChatGPT、Google BARD、Microsoft 365 Copilot 和 Dall-E。纽约市承认，可以采取受控且负责任的方法来处理生成式人工智能，这种方法既能提高效率，又能最大限度地降低人工智能偏见、隐私和网络安全方面的风险。
对流行大语模型的比较分析
摘要：本研究探讨了由GPT-3.5和GPT-4提供支持的流行OpenAI模型Chatgpt的有效性和效率，以了解其对编程和潜在软件开发的影响。为了衡量这些模型的性能，使用主要基本的Python问题（MBPP）数据集采用了定量方法。除了对GPT-3.5和GPT-4的直接评估外，还进行了涉及AI景观中其他流行大语模型的比较分析，尤其是Google的Bard和Anthropic的Claude，还进行了衡量和比较他们在同一任务中的熟练程度。结果突出了ChatGPT模型在编程任务中的优势，为AI社区（特别是针对开发人员和研究人员）提供了宝贵的见解。随着人工智能的普及，这项研究是对AI辅助编程领域的早期研究。