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辨别人工智能生成图像的年龄差异
1.简介 AI 工具在我们的日常生活中越来越普遍。最近，AI 生成的文本和图像方面出现了许多创新，例如 ChatGPT [23] 和 Midjourney [18] 等 AI 工具。此类工具对于企业来说非常有用且价格低廉，因此已在编程和设计中得到专业使用 [16]。然而，随着人工智能的兴起，也带来了一些值得强调的负面后果。例如，普通人以数字方式创建和传播虚假信息的能力得到了增强。如果处理不当，可能会产生重大的社会后果。在之前的一项研究中，讨论了生成图片来制造伪造科学证据的可能性 [12]。他们得出结论，这可能对学术出版构成严重威胁，因为它很难被发现。人工智能被用来传播虚假信息的一个例子是，一段假视频中，气候活动家 Greta Thunberg 支持环保军事技术，即所谓的“可生物降解导弹” [15]。除此之外，还有很多其他人工智能生成的名人图像的例子，这些图像在网上获得了广泛的关注 [14]。虚假信息已经成为一个如此重要的话题，以至于近年来，假新闻、后真相和虚假信息这几个词分别被柯林斯词典、牛津词典和 Dictionary.com 评为“年度词汇” [3]。
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摘要 简介 在 COVID-19 大流行期间，超额死亡率相当高。了解世卫组织宣布大流行后几年的超额死亡率，对于政府领导人和决策者评估其卫生危机政策至关重要。本研究探讨了 2020 年至 2022 年西方世界的超额死亡率。方法 使用“我们的数据世界”数据库提取各国的全因死亡率报告。超额死亡率是 2020 年至 2022 年某个国家在某个星期或一个月内报告的死亡人数与正常情况下该国家该时期预期的死亡人数之间的偏差。对于预期死亡人数的基线，使用了 Karlinsky 和 Kobak 的估计模型。该模型使用一个国家从 2015 年到 2019 年的历史死亡数据，并考虑了死亡率的季节性变化和逐年趋势。结果 从 2020 年 1 月 1 日至 2022 年 12 月 31 日，西方世界 47 个国家的超额死亡总数为 3 098 456 人。2020 年有 41 个国家（87%）、2021 年有 42 个国家（89%）和 2022 年有 43 个国家（91%）记录了超额死亡。2020 年是 COVID-19 大流行爆发和实施遏制措施的一年，记录显示超额死亡人数为 1 033 122 人（P 分数为 11.4%）。2021 年是同时使用遏制措施和 COVID-19 疫苗来应对病毒传播和感染的一年，报告的超额死亡人数最多：1 256 942 人（P 分数为 13.8%）。 2022 年，当大多数遏制措施被取消并且 COVID-19 疫苗继续接种时，初步数据显示超额死亡人数为 808 392 人（P 分数为 8.8%）。结论尽管实施了遏制措施和 COVID-19 疫苗，西方世界的超额死亡率连续三年居高不下。这引起了严重的担忧。政府领导人和政策制定者需要彻底调查持续超额死亡的根本原因。
Microsoft Word-更新 - Photo竞赛中AI生成图像的CAPA立场。
参赛者必须是任何图像及其所有零件的作者。作者必须“拍摄”图像或图像的所有部分。“内容意识填充”或完全基于原始图像中像素的类似修改，并且不会将图像扩展到其原始边界之外的图像是“可接受的”。“生成填充”或使用由书面提示或其他人开发的软件生成的内容的其他过程是“不可接受的”。问题：“我可以在图像中使用生成填充或类似物来创建或删除对象（人，动植物，建筑物，风景效果等）吗？” •如果您使用从书面提示中生成的软件或从他人的工作中开发的内容，则不允许。例如： - 可以允许删除被现有相关图像替换的“不必要的”树。- 不允许删除一个人并用“狗上的狗”代替他们。删除现有的灌木场景的背景并使用要求添加“海滩背景场景”的文本是不允许的。- 使用生成填充以“将瀑布添加到瀑布不属于摄影师拍摄的图像的一部分的场景中。- 将夏季的场景变成一个冬季场景，该场景引入了摄影师拍摄的一部分的雪，这是不允许的。
Ai.llude：鼓励重写人工智能生成的文本以支持创意表达
在创意写作过程的每个步骤中，作家都必须努力实现自己的创作目标和个人观点。这个过程会影响作家的真实感和他们对书面输出的参与度。人工智能流畅的文本生成可能会破坏重写的反思循环。我们假设故意生成不完美的中间文本可以鼓励重写并促使更高层次的决策。使用来自 27 个使用文本生成人工智能的写作会话的日志，我们描述了作家如何适应和重写人工智能建议，并表明中间建议显着激励和增加重写。我们讨论了这一发现的含义，以及研究如何利用人工智能写作支持工具中的中间文本来支持对创意表达的所有权的未来步骤。
LLM生成的文本检测的失败
在过去的一年中，在学术环境中，大型语言模型（LLM）的使用（例如Open AI的GPT-4和Google的双子座）的使用显着上升。由于自然语言处理技术和生成模型的进步，这些模型一直在迅速改善，并在包括课程内容创建，学习指南和分级辅助的各种学术应用中广受欢迎。在2022年11月公开启动Chatgpt之后，聊天机器人迅速吸引了100万用户，包括所有年龄段的学生，他们认识到如何在课堂上使用它是为了自己的利益。虽然Chatgpt可能是一个有用的资源，但在学术诚信和窃的背景下，教育工作者提出了对道德使用的担忧（Gegg-Harrison，2023年）。这些问题采用两种突出形式。，讲师担心学生使用Chatgpt或类似LLM的学生在没有适当引用的情况下生成和提交工作。这包括明确的副本和粘贴，以及提交，而无需理解或综合材料本身。二，是Chatgpt从公共作品（例如已发表的文章，书籍或网站）生成（副本）文本的关注，而无需确认其来源。在此过程中，Chatgpt可能会无意中复制需要引用的现有作品中的短语，句子或想法。一般来说，教师担心非原始内容的传播，未能发展批判性思维，研究，写作和阅读理解能力，以及在学生中灌输诚实的重要性和努力工作的好处。
如何跟踪潜在的生成模型生成的图像，而没有人工水印？
潜在的生成模型（例如，稳定的扩散）变得越来越流行，但是关于这些模型产生的图像的潜在滥用，出现了概念。因此，有必要通过推断特定的潜在生成模型来分析特定图像来分析图像的起源。大多数现有的方法（例如，图像水印和模型指纹打印）在训练或发电过程中需要额外的步骤。这些要求限制了它们在生成的图像上的使用情况，而无需此类操作，额外的操作可能会损害生成的图像的质量。在这项工作中，我们询问是否有可能有效，有效地追踪具有上述要求的特定潜在生成模型所产生的图像。为了研究此问题，我们设计了一种基于潜在反转的方法，称为L atent t Racer，以通过检查检查的图像是否可以使用倒置的潜在输入来构造了检查的图像，以追踪检查模型的固定图像。我们利用基于级别的潜在反转，并确定基于编码的初始化对我们方法的成功至关重要。我们对最先进的潜在生成模型（例如稳定的扩散）进行的实验表明，我们的方法可以以很高的精度和效率来区分被检查模型和其他IMEGES生成的图像。我们的发现表明，当今的潜在生成生成的图像自然是由源模型中使用的解码器自然水印的有趣可能性。代码：https：// github。com/zhentingwang/litenttracer。
AI生成的错误信息：文学评论
人工智能（AI）技术的扩展表明了一个全新的时代，在该时代中，信息的创建和共享（既正确又误导的信息都变得越来越自动化。这项文献研究探讨了AI生成的错误信息的景观，包括其各种表现形式，潜在的技术，社会影响和检测工具。本文回顾了Google Scholar数据库中与AI生成的错误信息有关的文章，重点是以下研究问题：类型，内容分布，检测器变化，各种工具之间的差异以及开发基于AI的工具的策略。结果是为该主题提供绝对的理解，强调了跨学科合作，强大的检测方法和媒体素养的重要性，目的是解决它在数字技术时代所带来的道德和社会问题。
通过 CRISPR-Cas9 产生的大豆 Bowman–Birk 抑制剂突变体显示胰蛋白酶和糜蛋白酶抑制剂活性急剧降低
摘要：尽管大豆蛋白质量很高，但由于 Kunitz (KTi) 和 Bowman-Birk 蛋白酶抑制剂 (BBis) 的存在，生大豆和豆粕不能直接添加到动物饲料混合物中，这会降低动物的生产率。热处理可以显著灭活胰蛋白酶和糜蛋白酶抑制剂 (BBis)，但这种处理耗能大、成本高，并对种子蛋白的质量产生负面影响。作为一种替代方法，我们采用 CRISPR/Cas9 基因编辑来在 BBi 基因中产生突变，从而大幅降低大豆种子中的蛋白酶抑制剂含量。农杆菌介导的转化被用于产生几个稳定的转基因大豆事件。使用 Sanger 测序、蛋白质组学分析、胰蛋白酶/糜蛋白酶抑制剂活性测定和 qRT-PCR 将这些独立的 CRISPR/Cas9 事件与野生型植物进行了比较。总的来说，我们的结果表明，影响大豆主要 BBi 基因的一系列等位基因功能丧失突变的产生。两个高表达种子特异性 BBi 基因的突变导致胰蛋白酶和糜蛋白酶抑制剂活性大幅降低。
在搅拌悬浮液生物反应器中，间充质干细胞产生的细胞外囊泡促进人脑衍生的内皮细胞的血管生成
1加拿大卡尔加里大学舒利希工程学院的制药生产研究机构，加拿大卡尔加里2500号，加拿大卡尔加里，加拿大卡尔加里。 jolene.phelps@ucalgary.ca 2卡尔加里大学舒尔希工程学院生物医学工程系，加拿大卡尔加里2500号，加拿大卡尔加里大学驱动器2500号。 hartd@ucalgary.ca（D.A.H.）; Amitha@ucalgary.ca（A.P.M.）3卡尔加里大学卡明医学院麦卡格骨与联合健康研究所，加拿大卡尔加里3280 Drive N.W. 3280 Drive，AB T2N 4Z6； duncan@ucalgary.ca 4，卡尔加里大学医学院，卡尔加里大学医学院，3330 Hospital Drive N.W.，Calgary，AB T2N 4N1，加拿大5号，加拿大5家，卡尔加里大学，卡尔加里大学2500大学运动学院N.W. Universe n.w. University Drive，Calgary N.W. 29 N.W. 29号，Calgary，AB T2N 2T9，加拿大7号土木工程系，卡尔加里大学舒利希工程学院，卡尔加里大学，2500 University Drive N.W. asen@ucalgary.ca;电话。： +1-403-210-9452;传真： +1-403-220-8962