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ChatGPT人工智能
在萨克拉门托州立大学，学术不诚实是一种严重的违法行为，违反了《学生行为准则》（https://www.csus.edu/umanual/student/ums16150.htm），是绝对不能容忍的。学术不诚实是指任何作弊或剽窃行为，包括使用人工智能或 ChatGPT 来生成或完成作业。所有学生都应熟悉并遵守《学术诚实政策》（https://www.csus.edu/umanual/student/stu-100.htm）中概述的《学术诚实政策》。违反该政策将导致纪律处分和/或学术制裁。学术制裁可能包括口头谴责、降低指定成绩或不及格成绩，或提交行政/纪律处分。
人工智能、CHATGPT 和 DEEPFAKES
1 Bibhu Dash & Pawankumar Sharma，《ChatGPT 和 Deepfake 算法是否危及网络安全行业？评论》，10(1) I NT'L J. OF E NG'G & A PPLIED S CI. 1 (2023 年 1 月 16 日)，https://www.ijeas.org/download_data/IJEAS1001001.pdf [https://perma.cc/7VPT-BUZ5]（讨论技术如何利用机器学习来操纵图像和视频，从而危及区分真假图像的能力）。 2 例如，请参阅 Robert McMillan 等人的《新的 AI Deepfakes 使 2024 年选举复杂化》，《华尔街日报》，2024 年 2 月 16 日（讨论随着 Deepfakes 的传播，AI 如何对选民投票率产生不利影响）。 3 例如，请参阅 Ashley Belanger 的《少年男孩使用人工智能制作同学的假裸照，引发警方调查》，A RS T ECHNICA (2023 年 11 月 2 日)，https://arstechnica.com/tech-policy/2023/11/deepfake-nudes-of-high-schoolers-spark-police-probe-in-nj/ [https://perma.cc/PM46-YPPM]（最后访问时间为 2024 年 2 月 18 日）（讨论少年如何使用人工智能图像生成器制作和分享女同学的假裸照）。
CHATGPT 和值得信赖的人工智能
如果这篇文章的标题是诱饵，那么它可能会这样写：“ChatGPT 表示它不能像人一样值得信任。”然而，就像所有诱饵标题一样，这个标题缺乏重要的细微差别。2022 年 12 月，像世界各地无数的研究人员和用户一样，我们与人工智能聊天机器人 ChatGPT 进行了“互动”，该机器人在第一周就风靡全球，用户超过一百万——ChatGPT（Mollman，2022 年）。根据 Scharth 的说法，ChatGPT 之所以如此令人印象深刻，是因为“ChatGPT 可以构建训练数据中知识的复杂而抽象的表示，并利用这些知识来产生输出。这就是为什么它写出相关内容，而不仅仅是说一些语法正确的废话。”（Scharth，2022 年）。人们对这个大型语言模型的反应是怀疑和担忧的混合（Piper，2022 年；Peterson，2022 年；Biddle，2022 年）。就学术界而言，ChatGPT 是否标志着大学论文的终结（Stokel-Walker，2022 年）还有待观察，但随着人工智能的快速发展，也许我们所有人——教师、研究人员、创作者和开发者——可能很快就会感受到李世石在一场令人紧张的围棋比赛中，在他的人工智能对手 AlphaGo 走第 37 步后所面临的生存焦虑（Metz，2016 年；Shead，2017 年）。但是，随着 ChatGPT 的公开发布，人工智能对我们组织社会的方式的影响再次变得清晰起来。它凸显了许多学者和政策制定者近年来一直在争论的问题的重要性：是什么让人工智能值得信赖？在一次引人入胜的“对话”过程中，我们的目标不是拟人化 ChatGPT（Shanahan 2022 年），而是专注于收集有关 ChatGPT 是否基于其自身分析值得信赖的信息，我们还关注了有关值得信赖的人工智能的更大问题。 1
释放 ChatGPT 的力量
Creative Commons 非商业性 CC BY-NC：本文根据 Creative Commons 署名-非商业性 4.0 许可证条款发布（https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/），该许可证条款允许在非商业性用途下使用、复制和发布本作品，无需进一步许可，但前提是原始作品的署名应符合 SAGE 和 Open Access 页面（https://us.sagepub.com/en-us/nam/open-access-at-sage）的规定。
chatgpt和医学研究
简介：研究中的效用是模棱两可的，既是福音和祸根，又提出了挑战和机遇。因此，这项研究旨在描述研究领域内的Chatgpt的优点和缺点。方法：采用了涉及七个步骤的元合成方法来追求研究目标。在2022年至2023年的时间范围内，从跨专业研究数据库的全面研究中收集了来自专业研究数据库的全面研究，例如Science Direct，Springer，Eric，Emerald，Sage Journals，Wiley Online Library，PubMed和Google Scholar。通过判断抽样精心选择了57篇文章进行分析。随后，关键概念是从这些文章中提取的，并使用主题分析方法进行了分类，同时考虑了Karl Llewellyn从1963年开始的八角形模型。结果：采用沃尔科特（Wolcott）设计的主题分析策略进行了审查。有关ChatGpt的能力和约束的结果包括八个维度，包括制定研究问题，审查相关文献，选择适当的研究设计，定义人群并选择样本，收集数据，分析数据，解释数据，解释数据以及讨论和讨论和结论。通过遵守林肯和古巴建立的标准来证实这些维度的信誉。结论：根据结果，Chatgpt在研究权限内表现出无数的潜力和约束。鉴于人工智能跨越多种领域的迅速发展，将这种技术范式整合到研究中成为一种不可思议的势在必行，并且排除其在研究中的使用是站不住脚的。 因此，政策制定者和高等教育战略家应制定利用Chatgpt在研究努力中的潜力的政策，从而带来许多机会。鉴于人工智能跨越多种领域的迅速发展，将这种技术范式整合到研究中成为一种不可思议的势在必行，并且排除其在研究中的使用是站不住脚的。因此，政策制定者和高等教育战略家应制定利用Chatgpt在研究努力中的潜力的政策，从而带来许多机会。
chatgpt和技术教育张力
根据美德认识论摘要，教育的主要目的是发展学生的认知特征（Pritchard，2014，2016）。考虑到解决认知任务的技术工具（例如ChatGpt和其他LLM）的繁殖，教育实践应如何结合使用此类工具而不会破坏学生的认知特征？Pritchard（2014，2016）认为，可以通过将美德认识论框架与扩展认知理论相结合（Clark and Chalmers，1998）来正确解决这种“技术教育张力”（TET）。他认为，Ext使我们能够将工具视为学生认知系统的构成部分，从而将其认知性格保留在技术引起的认知减少中。本文的第一个目的是证明该解决方案不足以解决TET。第二，我的目标是提供一个互补的，更包含工具使用的框架来解决TET。然后，我将其应用于Chatgpt的教育用途，作为LLM的最著名示例，尽管我的论点可以扩展到其他属性AI系统。在教派中这样做。1.1，我介绍了普里查德（Pritchard）在教育中应用的认知和美德认识论的框架，我在这种治疗中所承诺。在教派中。2和3，我分别说明了Pritchard（2014）对TET的解决方案，我强调了他的提议的一般局限性。因此，在教派中。在教派中。最后，在教派中。4.1我将Chatgpt描述为使用Fasoli's（Fasoli，2017，2018）的认知文物分类法的计算认知伪像。4.2，我提出了我的提议，该提议结合了普里查德的美德认识论与法索利（Fasoli）（2017，2018）的认知文物分类法，以解决TET。5.1，我在教育环境中介绍了一些认识论的chatgpt。总而言之，我主张采用一种多学科方法来分析涉及AI技术（例如Chatgpt）的教育活动。
chatgpt作为生物信息合作伙伴。
摘要：由OpenAI开发的高级大型语言模型ChatGpt4O可用于分析和理解交叉反应性过敏反应。这项研究探讨了Chatgpt4O的使用来支持对过敏原的研究，尤其是在猫和猪肉之间的交叉反应性综合征中。使用对FEL D 2（猫白蛋白）和SUS S 1（猪白蛋白）的假设临床病例，模型引导的数据收集，蛋白质序列分析和三维结构可视化。通过使用SDAP 2.0和Bepipred的生物信息学工具，预测了过敏蛋白的表位区域，从而证实了它们对免疫球蛋白E（IgE）E（IgE）的可及性以及交叉反应性的概率。结果表明，具有较高表位概率的区域表现出高表面可及性，主要是线圈和螺旋结构。系统发育树的构造进一步支持了所研究的过敏原之间的进化关系。chatgpt4o通过复杂的生物信息学过程展示了其在指导非专业研究人员方面的有用性，使高级科学可访问并提高了分析和创新能力。
这本书由Chatgpt撰写：通过Amazon.com对Chatgpt作者的定量分析
Pavel Sidorenko-Bautista Rioja国际大学（UNIR）AV。和平，137logroñola rioja 26006，西班牙电子邮件：pavel.sitherenkobautista@unir.net orcid：https：//orcid.org/000-002-3089