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利用生成ai
来自Google（Bard），Microsoft（授权OpenAi的技术），拟人化（到8月II日筹集了超过14亿美元）的竞争性产品以及数十个专业的生成AI工具都效仿了，包括亚马逊Web服务的BedRock，包括Amazon Web Services的BedRock，使组织能够通过应用程序的Application Anepstains Intrapermanding Amponing Intraping（API）构建生成的AI系统（API）。他们在世界各地释放了兴奋和迅速采用的基础，从《财富》 500强公司的镶板墙到高中生的笔记本电脑。有数十亿美元的风险投资和大型公司涌入，生成的AI开发人员正在努力工作。这是21世纪的数字淘金热。
生成ai
gai使用无监督的学习算法来根据用户提示创建新的音频，视觉和文本媒体。2还有有监督的学习算法，用于在标记数据上训练模型。这种机器学习技术可用于预先培训模型，以掌握数据中的基本结构和关系，用于微调模型和条件生成。3 GAI的关键优势之一是其自主功能，它使其可以快速有效地处理大量数据，从而更快地创建内容。4多个主要行业，例如医疗保健，金融，媒体和娱乐，汽车和教育，已采用GAI，利用其能力用于各种应用。其中包括营销和销售，制造和工业运营，软件工程，医疗保健和生命科学以及教育。5具有从用户提示中生成新颖内容的能力，GAI已成为寻求生产独特且引人入胜的内容的企业的一个有吸引力的选择。
生成
我们介绍了生成图像模型的第一个不可检测的水印方案。无法检测到可确保即使在进行许多适应性查询之后，也没有有效的对手可以区分被水标和未加水标的图像。尤其是，在任何有效计算的度量标准下，无法检测到的水印不会降低图像质量。我们的方案通过使用伪和误差校正代码（Christ and Gunn，2024）选择扩散模型的初始潜在，该策略保证了不可检索性和鲁棒性。我们在实验上证明，使用稳定的扩散2.1，我们的水印是质量的和稳健的。我们的实验验证，与我们测试的事先方案相比，我们的水印不会降低图像质量。我们的实验也证明了鲁棒性：现有的水印去除攻击无法从图像中删除我们的水印，而不会显着降低图像的质量。最后，我们发现我们可以在水痕迹中强牢固地编码512位，当图像未受到水印去除攻击时，最多可达2500位。我们的代码可在https://github.com/xuandongzhao/ prc-watermark上找到。
实验生成ai
生成的AI技术（例如Chatgpt，Gemini和Midjourney）近年来取得了显着进展。最近的文献记录了Chatgpt对其具有强大专业知识（可用于广泛培训数据集）的领域的生产率的积极影响，例如英语和Python/SQL编程。但是，文献仍然限制在Chatgpt在其能力仍可以进一步增强其功能的领域的表现。在本文中，我们要求参与者使用较不常用的编程软件包（特别是STATA）执行非英语语言（特别是泰语）和数学和数据分析任务的编写分析任务。调查结果表明，平均而言，在完成任务的分数和时间方面，参与者使用Chatgpt表现更好。但是，一项详细的检查表明，34％的参与者在编写分析任务方面没有改善，而在使用CHATGPT时，42％的参与者在数学和数据分析任务方面没有改善。进一步的调查表明，通过计量经济学等级的代理，更高的能力参与者是在使用CHATGPT时在编写分析任务方面表现较差的参与者。我们还发现证据表明，具有更好数字技能的参与者在ChatGpt方面表现更好。这项研究提供了有关生成AI影响的见解。因此，相关各方可以就适当的策略，政策和教育制度做出明智的决定。它还强调了人类技能在解决和补充AI局限性方面的关键作用。JEL代码：A20，D24，J24，O33关键字：CHATGPT，生成AI，大语言模型，劳动生产力
生成的AI和性别
被破坏的职业。妇女也不太可能从事增强和绝缘职业。在95％的国家中，在所有职业中，在增强职业中工作的男性份额超过了妇女在增强职业中的份额。同时，与扮演类似角色的男性相比，有93％的国家在被破坏的职业中拥有更高的妇女份额。女性比男性更有可能在gai中断的职业中工作生成人工智能（GAI）是一种巨大的技术发展，可以有望改变有多少工作的功能。gai是深远的，触及许多职业，不仅是技术领域的职业，并且正在提高工作变化技能的速度。1使用过去报告中的方法，我们根据给定职业中使用的技能将每个职业分为三组之一：可能会增加GAI的职业，可能被GAI中断的职业以及可能由GAI隔离的职业。下表提供了每个分类的简短定义和示例。在本报告中，我们利用LinkedIn的成员及其个人资料的全球数据来评估每个成员在其中工作的职业，以及三个成员的职业