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您需要了解的 KPU 的 ChatGPT 和其他 AI 工具
如果您的导师允许您在作业中使用它，并且您正确遵循导师的指导方针并正确引用其用途，则不会被视为违规。您可能会发现，有些导师允许使用 ChatGPT，而有些则不允许。导师也可以选择只允许某些作业使用 ChatGPT，而不是全部作业。如果您不确定是否或何时可以使用它，请咨询您的导师。如果您的导师没有提到它，则假设您不被允许使用它。
SHAYEGH NA, BYER D, GRIFFITHS Y, COLEMAN PW, DEANE LA, TONKIN J. 使用公开的自然语言处理工具 (ChatGPT) 评估人工智能对患者关于可充气阴茎假体的常见问题的回答。Can J Urol 2024;31(3):11880-11885。
简介：人工智能 (AI) 驱动的聊天机器人的兴起极大地影响了医疗保健信息传播格局的演变，为患者提供了可访问且互动的平台，以获取有关医疗程序和病情的知识。在泌尿外科的各种外科手术中，可充气阴茎假体 (IPP) 是治疗男性勃起功能障碍的常见方法。随着患者越来越多地寻求全面的资源来了解此程序需要做什么，基于人工智能的聊天技术（如 ChatGPT）变得越来越突出。本研究旨在评估 ChatGPT 提供准确且易于理解的 IPP 程序常见问题答案的能力。材料和方法：在单独的对话会话中向 ChatGPT 聊天机器人提出了十个关于 IPP 程序的常见问题 (FAQ)，没有后续问题或重复。证据-
教育中的人工智能（AI）：以 ChatGPT 对学生学习行为的影响为例
如今，数字能力超越了技术能力，涵盖了在数字环境中有效解决问题和发挥作用所必需的广泛的认知、情感和社交能力（Ameen & Gorman，2009；Eshet-Alkalai，2004）。van Deursen 和 van Dijk（2010）的研究将数字技能分为操作技能、形式技能、信息技能、沟通技能、内容创建技能和战略技能，进一步扩展了这一范围，每种技能都强调了数字能力的复杂性。联合国教科文组织（2018）和世界银行最近的框架进一步将数字能力描述为不仅涉及基本的计算机使用和信息技术技能，还包括数字领导力和文化能力，这些对于组织内的数字化转型战略至关重要（Melhem & Jacobsen，2021）。数字能力不仅包括数字技能，还包括数字领导力和文化能力，这些都是有效实施任何数字化转型战略的关键要素。尽管与数字技能相关的方法和术语各异，数字能力评估的内容和方法也各有不同，但这些研究已经阐明了数字技能的性质、作用和核心要素。它们为个人和组织探索数字技术如何支持教学和学习以及制定帮助学习者提高数字技能以适应新条件的策略提供了重要基础。例如，Bartlett-Bragg（2017）和Varga-Atkins（2020a，2020b）都认为学生的学习受到技术相关因素的极大影响，例如课程设计中技术应用的整合以及学生之间以及学生与教师之间通过数字资源进行的互动。此外，研究人员还关注与数字能力相关的个人特征。 Thuy 提出了一个三因素框架，包括认知方面（例如，技术选择、信息搜索和关键信息评估）、技术方面（例如，对技术的技术理解）和社会方面（例如，通过在线社区提供支持和在数字环境中的自我保护）（Nhu Thuy，2022 年；Thuy 等人，2022 年）。
重新定义了Chatgpt时代的认知领域
。 4 Shambadia Das，1 Julitino-León，*，5,6,7,8 1 Medical Colkatta，Kelkata，10月12日10月12日对Sanitaria医院进行了调查。。凝结。方法：使用PubMed进行了文献综述，识别256篇文章，并在筛选相关性后分析了29篇同行评审的文章。关键字：chatgpt;凝结；人工智能。结果：审查强调了人脑的非凡能力，这种能力通常无法被认可，并主张使用诸如chatgpt之类的人工智能工具来维持和增强自然认知能力的重要性，而不是替代。这些发现突出了chatgpt的高级推理能力，融合了直觉和故意的认知过程。结论：为集体人机智能建立社会认知建筑具有巨大的潜力。尽管ChatGpt提供了令人印象深刻的能力，但过度依赖于认知任务可能会导致基本技能的侵蚀。在利用人工智能的优势和维护我们的自然认知能力，确保持续的练习和参与传统认知练习之间至关重要。
是时候与stackoverflow分开并与Chatgpt匹配加密
对Github的众多开源项目的安全问题报告的分析揭示了一个有关趋势的趋势：安全问题的扩散正在上升，而他们的决议进展缓慢，只有一小部分开发人员参与了这一过程（Bühlmann和Gha-Fari，2022年）。尽管密码学在安全性与数字世界无缝集成中的关键作用至关重要，但开发人员与现有的密码图库斗争。这些图书馆通常不支持共同的操作，缺乏足够的抽象，并且文档质量很差（Mindermann，Keck and Keck and Wagner，2018年； Hazhirpasand，Nierstrasz和Ghafari，2021a； Patnaik，Patnaik，Hallett和Rashid，2019年）。因此，API滥用可能是可能的，安全漏洞的主张也很可能。例如，在489个开源Java项目中对密码学的分析表明，有85％的API滥用（Hazhirpasand，Ghafari和Niersstrasz，2020年）。这些问题也存在于专有软件系统中。值得注意的是，研究人员已经确定了关键基础设施中的弱加密算法和遗产加密模式（Wetzels，Dos Santos和Ghafari，2023年）。Java加密体系结构（JCA）是最广泛采用的密码API，对称加密是软件系统中最重要的加密操作。在Stackoverflow上排名前100位的加密问题中的大多数以视图和分数排序是关于符号加密的。同样，它在使用JCA（Nadi，Krüger，Mezini和Bodden，2016年）的恒星排序的前100个GitHub项目中被64％采用。与先前的研究不同的是，在本文中，我们专门针对与JCA的对称加密，对其对开发人员的挑战提供了详细的看法。我们将定性和定量分析融合在一起，以发现开发人员的问题以及在
旅游服务中的Chatgpt的旅游
近年来，人工智能（AI）在旅游业和旅游业中的整合变得司空见惯，主要是由于其降低劳动力成本和提高服务效率的潜力而驱动（Hwang等，2022; LV等，2022）。使用诸如AI驱动的聊天机器人之类的应用程序已经广泛地在旅行服务中广泛传播，从简单的酒店预订到个性化的旅行推荐修补（Zhang等，2024； Y. Zhu等，2023）。statista（2023）报告说，到2024年，受AI影响的旅行公司产生的收入百分比预计将从21％增加到32％。特别是，由OpenAI于2022年11月开发的高级自然语言处理（NLP）模型（NLP）模型（NLP）模型（NLP）模型（例如Chatgpt（生成预训练的变压器））引起了人们对其在旅行和旅游领域的潜在应用的关注（Demir＆Demir，2023年）。
1 GTSC2066 聊天GPT
编号 课程预期学习成果 (CILO) 知识 1 了解 Chatbot 中使用的大型语言模型（例如 ChatGPT）的基础知识以及生成式 AI 的广泛领域，包括 AI 工具的核心概念、功能和局限性。 2 培养有效使用生成式 AI 工具的实用技能，包括 Chatbot 设计、提示工程、文本到图像生成、文本到编码和多媒体创作。 3 研究生成式 AI 工具带来的好处和威胁，研究它们与社会、法律和道德问题的关系。 4 通过应用各个学科的知识来探索未来工作的潜在解决方案，探索 AI 的跨学科性质。 日历 描述： 学生将沉浸在生成式 AI 中，专注于使用 ChatGPT 和 MidJourney 等工具创作艺术、音乐、故事和设计。他们将获得对 AI 的理论理解和 AI 工具的实践经验，参与小组讨论，并研究案例研究以考虑道德问题，例如生成式 AI 对人类创造力和就业的影响。学生将使用生成式人工智能完成大量个人作品和小组作品，强调跨学科合作在传播、媒体、社会关注和讲故事方面的重要性。
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
IDCC25 作者和审稿人使用生成式 AI 工具的指南 本指南基于：Lin, Z. (2024)。面向学术出版的 AI 政策框架，认知科学趋势，28(2)，85-88。检索自 https://doi.org/10.1016/j.tics.2023.12.002 定义 生成式 AI 是一种人工智能技术，可以生成各种类型的内容，包括文本、图像、音频和合成数据。示例包括但不限于 ChatGPT、NovelAI、Gemini、Jasper AI、Rytr AI、DALL-E 等。出版道德 | 爱思唯尔政策。（nd）。爱思唯尔。 2024 年 5 月 9 日检索自 https://www.elsevier.com/about/policies-and-standards/publishing-ethics 作者指南 如果使用生成式人工智能开发投稿或投稿的任何部分，则必须描述其用途和目的。作者应准备好提供有关其投稿中所用工具和生成内容的提示的信息。作者有责任对人工智能生成的内容进行适当审查，以避免不准确和抄袭。使用生成式人工智能创建内容并不意味着相关工具的作者身份。 为本指南提供指导的出版商政策：出版伦理最佳实践指南 | Wiley。（nd）。2024 年 5 月 9 日检索自 https://authorservices.wiley.com/ethics-guidelines/index.html#22 ChatGPT 和生成式人工智能。（2023 年 1 月 27 日）。 SAGE Publications Inc. https://us.sagepub.com/en-us/nam/chatgpt-and-generative-ai 审稿人指南 审稿人不得将稿件或稿件的任何部分上传到生成式 AI 工具中，即使是为了改善其审稿的语言和可读性。这是基于对稿件中个人数据和/或专有信息的机密性的尊重，以及通过防止它们成为训练数据集的一部分来尊重知识产权。此外，审稿过程是一项人类活动
ChatGPT 在简短电磁评估中的表现
近年来，生成式人工智能的使用量激增，为生活的许多领域开辟了众多新的可能性。这项令人振奋的技术有可能创造一切，从令人信服的深度伪造到基于文本描述的逼真图像。在音乐行业，人工智能通过创作新作品和制作独特的音景发挥了创造性的作用。语音合成已经发展到人工智能可以生成自然声音的地步，这些声音可用于有声读物和虚拟助手等各种环境。基于生成式人工智能的聊天机器人能够生成文本并理解自然语言，从而实现与人类的对话。然而，人们也担心生成式人工智能会对学校和教育等不同领域产生负面影响（Lo，2023 年）。由于生成式聊天机器人能够回答大量不同的问题，因此它还可用于完成书面作业或在考试中作弊。因此，有多个学校和大学禁止在校园内使用聊天机器人的记录（美国之音新闻，2024 年）。毫无疑问，聊天机器人有可能影响许多不同的行业和职业，学校和教育也不例外。学生应该学习如何有效地使用这些聊天机器人，并在合适的时间使用它们。此外，聊天机器人还可以减轻或帮助教师完成一些日常工作（Labadze 等人，2023 年）。然而，学生和教师应该如何使用生成式人工智能取决于其推理和理解与教育相关的概念的能力和能力。OpenAI 的聊天机器人 ChatGPT 于 2022 年 11 月 30 日发布后风靡全球。从那时起，生成式人工智能的发展急剧增加。谷歌开发了一个名为 Gemini 的 ChatGPT 竞争对手，谷歌声称它能够为学生提供有关各种数学和物理任务的有效和个性化反馈（谷歌，2023 年）。为了使聊天机器人能够有效地提供这种类型的交互式反馈，它必须能够解决学生寻求帮助的任务。大多数关于大型语言模型 (LLM) 性能的教育研究工作都基于 GPT-3.5 和 GPT-4 研究了 OpenAI 的 ChatGPT（Polverini 和 Gregorcic，2024b）。自该研究发布以来，已在许多领域开展了大量研究（ Choi 等人，2022 年； Geerling 等人，2022 年）。，2023 ；Nori 等人，2023 ）展示了 ChatGPT 的潜力和局限性（Brown 等人。，2020；Rae 等人。，2022；Borji，2023；Frieder 等人。，2023；Ji 等人。总体而言，基于订阅的 ChatGPT-4 被认为是 LLM 的最新成果（Gregorcic 等人。，2024 ）。此前，Polverini 和 Gregorcic（2024b）已经证明了 ChatGPT 能够解决与“运动学图”相关的物理问题，来自运动学图理解测试（TUG-K）的学习效果一直受到限制。特别是，他们发现 ChatGPT 在“查看”和解释运动学图方面存在困难。尽管 ChatGPT 通常能够使用正确的物理推理并提供良好的问题解决描述，但其视觉限制确实造成了困难，导致 ChatGPT 在 TUG-K 中取得的总分与普通高中生相似（Zavala 等人，2017 年）。ChatGPT 在辅助学习方面的有效性