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CETL指南：生成AI
Bender，E。M.，Gebru，T。McMillan-Major，A。＆Shmitchell，S。（2021）。关于随机鹦鹉的危险：语言模型会太大吗？在关于公平，问责制和透明度会议上（FACCT '21），3月3日至10日，2021年，加拿大虚拟活动。ACM，纽约，纽约，美国，14页。 https://doi.org/10.1145/3442188.3445922ACM，纽约，纽约，美国，14页。https://doi.org/10.1145/3442188.3445922
重新思考生成人工智能评估
无论您从事的教育程度如何，这篇文章都是试图说服您试图抓住或检测GAI是徒劳的。不仅如此，检测工具和其他窃的调查器可能是不道德的，对GAI使用的惩罚性方法将增加教育工作者的工作量。今年，我在澳大利亚州和各州的许多不同学校工作。我已经提出了很多有关GAI和评估的问题，因此我将以FAQ介绍这篇文章。如果在文章结尾处，您仍然认为检测是一个可行的选择，我鼓励您通过左侧的“联系表”按钮与您取得联系。
生成ai
■某些字母比其他字母更频繁地发生，例如英文中的订单是Etaoinshrd…因此，弗雷德里克·布朗（Fredric Brown）的1942年短篇小说名为“ Etaoin Shrdlu”，讲述了一台临床上的Linotype机器，■对生命■称为Bi-grams，三倍被称为tri-gram，n组被称为n-grams，被称为n-grams■某些某些字母co-co-co-occur co-cocur co-cocur co-cocur co-cocur co-cocur co-cocur co-e.g in E.G in E.G in E.G in E.G in E.G. Gere E.G.G;如果您有字母q，始终是字母U.英语中的前五名是“ th”，“ He”，“ in”，“ er”和“ An”（您可以在这里看到它们）■您也可以使用它来识别语言，因为n-gram统计信息在每种语言中都是唯一的，您可以使用单词n-grams进行类似的练习，并使用它并使用它来生成句子。n-gram中的n越大，发出生成的文本的声音越多，但句子通常没有意义，即分布统计数据可以正确，但语义不是○您甚至可以将其应用于音乐，例如musikalischeswürfelspiel（这归因于莫扎特），它以随机顺序串起了预先组合的音乐条，但听起来仍然很好●将事物表示为vectors
生成人工智能和评估战略决策
致谢：我们感谢战略教授在评估商业模式方面的帮助。我们感谢Sen Chai，Vivianna Fang He，Isabel Fernandez-Mateo和Dan Sands。我们还要感谢AI和战略联盟，德鲁伊24，HBS Idea-X，Mad Conference，Oxford Human-Algorithm互动研讨会，战略科学会议和Sumantra Ghoshal会议的会议。所有作者都同样贡献。
生成人工智能与选举诚信
尤其是，人们对在政治竞选和选举的其他方面增加人工智能产生了很大的担忧。“选举中的人工智能”已成为今年的主导主题，在这一年中，大量选举的汇聚和生成式人工智能工具在公众中的出现使人们认为这是一种单一、广泛的威胁，而不是更复杂、多样且目前有限的用例。对未知事物的恐惧，特别是与人工智能工具在选举中产生的影响（无论是积极的还是消极的）有关的恐惧，因其实际和感知的不透明性和难以追踪而加剧。人工智能尚未被充分理解、信任或监管，其部署和使用的透明度和道德性在很大程度上由拥有自身利益和底线的科技公司决定。
快速热量仪仿真的生成模型
模拟在粒子和核物理学中起重要作用。它被广泛用于DECOTER设计和实验数据和理论模型之间的比较。在特定上，模拟依赖于蒙特卡洛方法，需要显着的计算资源。尤其是，这种方法不能扩展以满足高光度大型强子对撞机（HL-LHC）运行期间预期的大量数据所产生的增长需求。使用众所周知的仿真软件Geant4捕获的粒子碰撞和相互作用的详细模拟需要数十亿个CPU小时，构成了LHC实验的一半以上的计算源[1，2]。更具体地说，对热量表中粒子阵雨的详细模拟是计算最高的步骤。已经开发了利用重复使用先前计算或测量物理量的思想的模拟方法，以减少计算时间[3，4]。这些方法从专门进行到单独的实验中，尽管它们比完整的模拟更快，但它们的速度不够快或缺乏准确性。因此，粒子物理社区需要使用新的更快的模拟方法来建模实验。模拟热量计响应的可能方法之一是使用深度学习技术。，特别是最近的工作[5]提供了证据，表明可以使用生成性副本网络来效果模拟粒子阵雨。虽然实现了超过100 000倍的速度，但设置非常简单，因为输入粒子为
人工智能和生成式人工智能使用政策
o 沟通支持：实时生成文本或响应，帮助有言语或沟通障碍的员工。 o 转录：使用人工智能转录服务，在会议和通话期间为有笔记困难或听力障碍的员工提供实时字幕。 o 文档可访问性：利用人工智能驱动的屏幕阅读器和文本转语音应用程序，帮助有视觉障碍的员工访问数字内容。 o 内容创建：协助起草和编辑文档、电子邮件和报告，特别是针对患有阅读障碍、注意力缺陷多动症或学习障碍的人。 o 任务自动化：自动执行重复性任务，让有身体残疾的员工专注于工作中更具战略性的方面，并帮助那些有疲劳相关疾病的人管理能量水平。 o 决策支持：提供数据驱动的见解以协助决策，帮助有认知障碍或神经发散的员工更有效地处理信息。 ● 非残疾员工使用：非残疾员工可以使用人工智能工具来提高他们的效率和生产力。这些工具应该用来补充他们的工作，
生成式人工智能教师框架.docx
澳大利亚框架为我们的工作奠定了良好的基础，因为它全面地解决了 GAI 在教育领域带来的挑战和机遇。澳大利亚框架通过与教育工作者、行业专家和政策制定者等各利益相关方的广泛合作而制定，提供了一套平衡且经过充分研究的原则。它强调道德考虑、包容性和与更广泛的教育目标的一致性，为我们适应和扩展提供了坚实的基础，确保我们的最终产品在高等教育背景下既相关又有效。
爱达荷州立大学社区使用生成式人工智能工具的初步指南
● 合同审批与执行 ISUPP 1060 ● 电子和信息技术可访问性 ISUPP 1020 ● 平等机会、骚扰和非歧视 ISUPP 3100 ● HIPAA 合规性 ISUPP 1100 ● 采购 ISUPP 2560 ● 平等机会和平权行动 ISUPP 3080 ● 学术自由 ISUPP 4040 ● 学术诚信与不诚实 ISUPP 4000 ● 教师道德 ISUPP 4120 ● 学生行为准则 ISUPP 5000 ● 知识产权 ISUPP 7010 ● ISU 出口管制 ISUPP 7040 ● ITS 可接受使用 ISUPP 2400 ● ITS 访问控制 ISUPP 2410 ● ITS 采购、开发和维护 ISUPP 2420 ● ITS 资产管理 ISUPP 2430 ● ITS 信息安全 ISUPP 2500 ● ITS 安全角色和职责 ISUPP 2480