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生成式 AI 和 ChatGPT 企业风险
许多 Team8 CISO Village 成员和来自更广泛社区的其他成员协助撰写、审阅和编辑了本文档。可以公开分享姓名的人员如下：Aaron Dubin、Adam Shostack、Alyssa Miller、Amir Zilberstein、Ann Johnson、Aryeh Goretsky、Avner Langut、Avi Ben- Menahem、Brian Barrios、Chenxi Wang、Dave Ruedger、Dikla Saad Ramot、Doron Shikmoni、Gidi Farkash、Imri Goldberg、Jeffrey DiMuro、Larry Seltzer、Liran Grinberg、ADM Michael S. Rogers USN (ret)、Michal Kamensky、Nadav Zafrir、Nate Lee、Oren Gur、Reet Kaur、Roy Heldshtein、Sara Lazarus、Ric Longenecker、Susanne Senoff、Tomer Gershoni
在工作场所发挥 CHATGPT 和 AI 的力量
然而，人工智能的快速发展也引发了重要的道德考量。工作流失、算法偏见和隐私问题等问题需要认真关注。在我们驾驭这个新的智能时代时，必须在技术创新和人类价值观之间取得平衡。通过了解潜在的利益和风险，我们可以利用 ChatGPT 和人工智能的力量创造一个既繁荣又公平的未来。拥有替代或协助人类完成某些活动的机器或工具以及智能算法的概念并不新颖（Ebner & Schiefner，2008）。人们已经思考了很长时间，因此第一次提到这样的实体是在关于塔洛斯（克里特岛的青铜守护者）的神话中。不知何故，我们从编写关于人工智能的神话发展到现在拥有一个人工智能模型，它只需要求它编写这样的神话。ChatGPT 现在正处于这样的阶段：与塔洛斯保护克里特岛的方式类似，它将保护人工智能及其在工作场所和我们生活中的应用，希望结果不会相同。
关于 ChatGPT 和生成人工智能的投机未来...
摘要：虽然 ChatGPT 最近变得非常流行，但人工智能有着悠久的历史和哲学。本文旨在通过采用推测方法探索生成式预训练 Transformer (GPT) 人工智能和潜在未来技术的前景和陷阱。提供了推测性的未来叙述，特别关注教育背景，试图确定新兴主题并讨论它们对 21 世纪教育的影响。从叙述中识别并讨论了（使用）人工智能在教育中（AIEd）的承受能力和可能的不利影响。有人认为，现在是定义人类与人工智能对教育贡献的最佳时机，因为人工智能可以完成越来越多的教育活动，而这些活动曾经是人类教育者的特权。因此，必须以面向未来的心态重新思考技术和人类教育者在教育中的各自角色。关键词：人工智能（AI）、生成式预训练转换器（GPT）、自然语言处理、教育中的人工智能（AIEd）、未来教育观点、推测方法
在Reddit上对Chatgpt的公众态度
Chatgpt表现出了令人印象深刻的能力，并影响了人类社会的各个方面，从而引起了不同社会领域的广泛关注。本研究旨在全面评估Reddit上对Chatgpt的公众看法。数据集是通过社交媒体平台Reddit收集的，其中包含与Chatgpt相关的23,733个帖子和合并。首先，为了研究公众态度，本研究使用潜在的迪里奇分配（LDA）算法进行了内容分析，以提取相关主题。此外，情感分析将用户帖子和使用自然语言制作中的文本BLOB和VADER分类为正面，负面或中性。主题建模的结果表明，确定了有关CHATGPT的七个主题，可以将其分为三个主题：用户感知，技术方法和对社会的影响。情感分析的结果表明，有61.6％的帖子和评论对Chatgpt有利意见。他们强调了Chatgpt提示和与用户进行自然对话的能力，而无需依靠复杂的自然语言处理。它为chatgpt开发人员增强其可用性设计和功能提供了建议。同时，包括用户在内的利益相关者应综合人类社会中Chatgpt的优势和缺点，以促进系统的道德和受监管实施。
用特定角色作为替代品的chatgpt使用...
人工智能的快速演变带来了用于数据收集的创新工具，其中最先进的语言模型在其中脱颖而出。这项研究探讨了使用Chatgpt，配备模拟详细角色的可行性，代替了问卷中的人类受访者。利用Chatgpt的能力可能会克服与参与者招聘，成本和时间限制等调查方法相关的传统挑战。通过对模仿特定角色进行编程，研究人员可以获得反映不同受访者概况的高质量数据，而无需管理人类参与者的后勤复杂性。本文对人类参与者和Chatgpt产生的反应进行了比较分析，从而提供了对在社会研究中使用AI驱动方法的可靠性和效率的见解。结果表明，Chatgpt可以有效地模仿类似人类的响应，从而支持其用作数据收集过程中的创新工具。
OpenAi O1-preiview vs.在医疗保健中的Chatgpt
本社论探讨了新发布的OpenAi O1-preview的最新进步，将其功能与传统ChatGpt（GPT-4）模型进行了比较，尤其是在医疗保健的背景下。虽然ChatGpt已显示了许多用于一般医疗建议和患者互动的应用程序，但OpenAI O1-Preiview使用一系列思维过程介绍了具有先进推理技能的新功能，可以使用户能够处理更复杂的医疗查询，例如遗传疾病发现，多系统或多种系统或复杂的疾病护理以及医疗研究支持。本文探讨了一些新模型的潜力和其他可能影响其使用情况的方面，例如由于其广泛的推理方法，响应时间较慢，但突出了其减少幻觉的潜力，并为复杂的医疗问题提供了更准确的输出。道德挑战，数据多样性，访问权益和透明度，确定了未来研究的关键领域，包括优化两种模型在医疗保健应用中的使用。编辑结束时，提倡对所有大型语言模型（包括新颖的OpenAi O1-preview）进行协作探索，以充分利用其在医学和医疗保健提供方面的变革潜力。该模型具有先进的推理能力，为授权医疗保健专业人员，政策制定者和计算机科学家提供了一个机会，共同努力，以改造患者护理，加速医学研究并增强医疗保健结果。通过优化多种LLM模型在串联中的使用，医疗保健系统可以提高效率和精确度，并减轻以前的LLM挑战，例如道德问题，访问差异和技术限制，并转向人工智能时代（AI）驱动的医疗保健。
关于 ChatGPT 和生成人工智能的投机未来...
博兹库尔特，阿拉斯；肖俊红;兰伯特，莎拉；帕祖雷克，当归；海伦·克朗普顿；苏珊·科塞奥格鲁；法罗，罗伯特；邦德，梅丽莎；克里西·尼兰兹；霍尼彻奇，莎拉；巴厘岛、玛哈；德隆，乔恩；米尔，卡姆兰；斯图尔特，邦妮；科斯特洛，埃蒙；梅森，乔恩；斯特莱克，克里斯蒂安；罗梅罗-霍尔，埃尼尔达；库特罗普洛斯，阿波斯托洛斯；梅·托克罗，凯茜；辛格，莱南德拉；艾哈迈德·提利；李庆美；尼科尔斯，马克；奥西尼尔松，埃巴；布朗，马克；欧文，瓦莱丽；埃莉莎·拉法盖利，朱莉安娜；桑托斯-赫莫萨、杰马；法雷尔，奥娜；亚当，塔斯金；李通英；萨尼-博兹库特、苏纳古尔； C Sharma, Ramesh；Hrastinski, Stefan 和 Jandrić, Petar (2023)。ChatGPT 和生成人工智能 (AI) 的推测未来：教育领域的集体反思。亚洲远程教育杂志（早期访问）。
探索在学术图书馆中使用chatgpt的利用
方法论 - 该研究重点介绍了Chatgpt本身的独特观点或观点。该研究的主要目的是探索Chatgpt在学术图书馆环境中对其作用的理解，包括其对挑战，局限性和促进信息访问和用户支持的贡献的看法。这项研究的主要理论是基于技术接受模型（TAM）的，该模型提出，技术的易用性和技术的有用性是用户采用和使用该技术的关键决定因素。
使用Chatgpt
深度学习模型的出现彻底改变了人工智能的领域，这是克里兹赫夫斯基等人2012年的胜利。在Imagenet大规模视觉识别挑战（ILSVRC）中的模型[1] [2]。这一突破标志着深度学习在图像和语音识别以及自然语言处理等领域的主导地位。大型语言模型（LLMS）的发展，例如Chatgpt [3]，代表了自然语言处理的显着进步，到2023年，Chatgpt实现了超过1亿个全球用户群。在网络安全的动态场中，不断寻求创新的方法来增强网络防御。llms之类的Chatgpt在各种网络安全领域中发挥了作用，包括安全操作中心（SOC）和教育计划。socs在监视和应对网络事件中起着至关重要的作用，通过整合ChatGPT [4]，可以增强能力。同样，网络安全教育领域也从Chatgpt [5]促进的互动学习经验中得到了好处。但是，网络攻击中LLM的潜在滥用是人们日益关注的领域。LLM（例如ChatGpt）产生令人信服的句子，图像和程序源代码的能力为它们在信息攻击中的概述提供了途径，例如信息收集[6]，网络钓鱼[7]和恶意软件创建[8]。在对称键密码学领域中，LLM在生成密码AES，CHAM [9]和ASCON [10]的程序源代码方面表现出了希望。差异性隐式分析[11]和线性隐性分析[12]在分析对称键块密码方面一直是关键的。最近的研究利用了混合整数线性编程（MILP）和满足能力问题（SAT）来增强这些分析[13] [14] [15] [16] [17] [17] [18]。由于使用MILP或SAT的方法不仅需要密码分析的知识，而且还需要高度编程技能，因此初学者有障碍可以克服。从讨论的观点来看，很明显，Chatgpt-4有可能大大降低密码分析领域的初学者的障碍。通过简化学习曲线，
AI驱动的承诺：Chatgpt对信任和...
框1。我们采用了Charness和Dufwenberg（2006）的隐藏动作的信任游戏，该动作经常被用来探索书面通讯对信任的效果（Charness and Dufwenberg，2010; Deck et al。，2013; Ismayilov and 2013; Ismayilov and Potters，2016; di Bartolomeo; di Bartolomeo et al。，2019年; Ederer and Schneide，202222222222222222222222222.2222222。该游戏在图中描绘。玩家A决定是否信任播放器B（in）。播放器B可以通过将一笔大笔资金返回A（卷）或自私（不要滚动）来回报这一信任。机会组件使B的选择不完全可见。我们的沟通处理是遵循的文献：在决定一个决定之前，播放器B可以向播放器A发送打字消息或使场空白（他们可以写出他们希望的任何消息，只要它没有揭示其身份）。我们引入的GPT治疗与通信处理相同，除了一个例外：两位玩家都知道，玩家B可以在制作信息之前使用Chatgpt的最新高级版本。我们在消息传递阶段为B播放器提供了完整的CHATGPT访问权限，End确保了他们了解Chatgpt的功能。这使玩家能够根据个人喜好进行与Chatgpt和裁缝裁缝的现实对话。