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学术不诚实、论文工厂和人工智能
摘要 本文探讨了大学应如何应对学术不诚实行为的威胁，包括论文工厂和破坏评估流程和机构信誉的人工智能。本文介绍了为打击论文工厂的使用而采取的措施，以及像 ChatGPT 这样的工具，这些工具显然能够生成看似可信的论文，并足以在迫在眉睫的截止日期前提供解决方案。本文主张重新考虑传统论文，因为传统论文的价值可能已经值得怀疑。我们应该寻找替代方案。本文讨论了大学是否应该禁止 ChatGPT 和类似工具，或者接受它们并设计更难伪造的评估流程。本文提出了论文的修改版本，即反思报告，并解释了为什么这是一种更具创造性和独特性的方法，更适合当今的学习者，并且更符合雇主对就业能力和毕业生所需技能的期望。
工作场所政策中的人工智能（AI）驱动工具
(c) 在使用人工智能工具进行任何与工作相关的用途之前，无论其位置如何，只要该用途不在列表中，未获得其部门和工作分类的特别批准，或未获得人工智能用户希望使用人工智能工具执行的任务的批准，人工智能用户必须获得 [主管/经理/人力资源指定人员] 的明确书面同意。提出请求的人工智能用户应准备好讨论使用相关人工智能工具完成工作相关任务的目的、范围和业务理由。
招聘过程中使用人工智能的道德规范
人工智能 (AI) 正在改变企业处理招聘和聘用流程的方式。随着组织越来越多地转向使用 AI 来简化招聘流程，围绕其使用的道德考虑变得越来越重要。虽然 AI 可以提供减少偏见和提高效率等好处，但它也引发了对隐私、公平和问责制的担忧。本研究论文的目的是探讨在招聘过程中使用 AI 的道德考虑，并确定确保合乎道德的 AI 招聘实践的最佳实践。AI 是指开发可以执行通常需要人类智能的任务（例如决策和解决问题）的计算机系统。在招聘方面，AI 算法可用于扫描简历、进行就业前评估和分析视频面试以识别潜在候选人。AI 有可能通过识别高质量候选人并减少招聘所需的时间和资源来改善招聘结果。然而，在招聘中使用人工智能也引发了与隐私、公平和问责相关的道德问题。
了解生成人工智能及其与版权的关系
LLM 在一个过程中逐字生成较长的文本。为了生成每个单词，LLM 根据前面的上下文为英语词汇表中的每个单词分配一个概率。上下文最初是我给系统的提示，然后通过添加 LLM 到那个时间点生成的每个单词来扩展。该模型不是取最有可能的单词，而是根据其可能性随机“采样”下一个单词。图中单词的颜色表明模型认为它在前面的上下文中出现的可能性有多大。“accomplished” 一词被涂成红色，因为模型认为它是低概率的延续，在前面的上下文中可能性小于 1%。以下是它可以选择的其他更高概率的单词，而不是输出“accomplished”：
人工智能和继续教育计划
进一步说，终身学习的根源在于这样的信念：教育不局限于人生的某个特定时期或阶段，而是一个不断获取新知识和技能的过程。这一框架认识到，个人需要不断适应和学习，以满足劳动力不断变化的需求，并追求个人成长和发展。在人工智能和继续教育计划的背景下，终身学习的原则为理解将人工智能融入教育和技能提升计划的重要性提供了基础，以使个人在就业市场上保持竞争力。通过接受终身学习原则，个人可以培养学习和适应新技术和进步的能力，并在快速变化的就业市场中继续取得成功。
教育中的人工智能 (AI)：解决 K-12 环境中的社会和道德挑战
摘要：人工智能 (AI) 结合了算法、机器学习和自然语言处理的应用。AI 在教育领域有多种应用，例如自动评估和面部识别系统、个性化学习工具和微博系统。这些 AI 应用有可能通过支持学生的社交和认知发展来提高教育能力。尽管具有这些优势，但 AI 应用仍存在严重的伦理和社会缺陷，而这些缺陷在 K-12 教育中很少被考虑。将这些算法融入教育可能会加剧社会现有的系统性偏见和歧视，使来自边缘化和服务不足群体的学生的隐私、自主权和监视问题长期存在，并加剧现有的性别和种族偏见。在本文中，我们探讨了 AI 在 K-12 教育中的应用，并强调了它们的道德风险。我们引入教学资源，帮助教育工作者应对整合人工智能的挑战，并提高 K-12 学生对人工智能和道德的理解。本文最后提出了研究建议。
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人工智能与机器学习 [R20A0588] B. ...
工程专业毕业生将能够：1. 工程知识：将数学、科学、工程基础和工程专业知识应用于解决复杂的工程问题。2. 问题分析：识别、制定、审查研究文献并分析复杂的工程问题，使用数学、自然科学和工程科学的第一原理得出有根据的结论。3. 解决方案的设计/开发：设计复杂工程问题的解决方案并设计满足特定需求的系统组件或流程，同时适当考虑公共健康和安全以及文化、社会和环境因素。4. 对复杂问题进行调查：使用基于研究的知识和研究方法，包括实验设计、数据分析和解释以及信息综合，以得出有效的结论。5. 现代工具的使用：在了解局限性的情况下，创建、选择和应用适当的技术、资源以及现代工程和 IT 工具（包括预测和建模）来处理复杂的工程活动。 6. 工程师与社会：运用基于背景知识的推理来评估与专业工程实践相关的社会、健康、安全、法律和文化问题以及随之而来的责任。 7. 环境与可持续性：了解专业工程解决方案在社会和环境背景下的影响，并展示可持续发展的知识和需求。 8. 道德：运用道德原则，遵守工程实践的职业道德、责任和规范。 9. 个人和团队合作：作为个人、不同团队的成员或领导者以及在多学科环境中有效地发挥作用。 10. 沟通：就复杂的工程活动与工程界和整个社会进行有效沟通，例如，能够理解和撰写有效的报告和设计文档，进行有效的演示，并给出和接受明确的指示。 11. 项目管理和财务：展示对工程和管理原则的知识和理解，并将其应用于自己的工作、作为团队成员和领导者、管理项目和在多学科环境中工作。 12. 终身学习：认识到在技术变革的最广泛背景下进行独立和终身学习的必要性，并有准备和能力进行独立和终身学习。
人工智能在法律行业的应用
人工智能是经过编程以执行特定算法的计算机软件，这些算法是一组代码，用于执行任务、分析和识别大量数据中的模式、从这些模式中得出结论、预测未来结果并根据这些数据做出明智的决策。人工智能涉及的主要概念是机器处理、机器学习、机器感知和机器控制。在这种情况下，“机器”一词的使用意味着人工智能系统，其中可能包括计算机软件或用于操作更复杂设备的系统网络等。它需要训练机器根据输入到机器中的数据进行学习，从而使机器能够确定主题数据中的模式并据此得出结论。数据是驱动人工智能机器引擎的动力，数据集越大，人工智能从数据中学习到的就越多。
人工智能在军事中的应用
现代研究与创新加速了人工智能 (AI) 的普及。其对社会、经济和权力的影响日益增加。本文重点介绍了整个人工智能相关技术生态系统的显著进步，包括机器学习、计算机视觉、自然语言处理、机器人技术、脑机接口等，以及它们在先进军事技术/战略中的创新应用。本文仔细研究了人工智能在未来国防的三个核心方面（即自主武器和战争、情报和国家安全）的应用中所面临的前所未有的突发事件和挑战。“地缘政治棋盘”中的几个大国已经开始将人工智能用于军事应用，如情报分析、监视、自主武器、侦察和后勤。这最终将推动人工智能成为军事实力评估的新维度和国家安全的关键实体。本文预测了军事应用的未来、其制约因素和挑战，并建议尼泊尔等技术薄弱的国家采取哪些措施来适应人工智能引发的变革。这项研究将采用定性方法来分析人工智能的发展及其军事应用、挑战和前景。对全球范围内发表的关于人工智能驱动创新的文章、观点、评论和发现的回顾强调了研究结果。总之，这项研究旨在根据蓬勃发展的人工智能生态系统讨论军事应用的未来。
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概览及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在科技驱动的时代，企业使用 AI 来提高生产力、更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。该研究基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和商业战略。该研究旨在为进一步研究罗马尼亚人工智能初创企业环境的论文创建一个框架，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人，
人工智能：欧洲和罗马尼亚初创企业格局概述及其决定其成功的因素 Adina SĂNIUȚĂ 国立政治研究和公共管理大学 6-8 Povernei St., Sector 1, 012104 布加勒斯特，罗马尼亚 adina.saniuta@facultateademanagement.ro Sorana-Oana FILIP 罗马尼亚 sorana.filip@gmail.com 摘要 人工智能 (AI) 已融入我们生活的许多方面；在技术驱动的时代，企业使用人工智能来提高生产力，更好地了解消费者行为或通过机器人提供服务。基于 Filip (2021) 为论文进行的在线桌面和试点研究，该研究概述了欧洲和罗马尼亚初创企业的格局以及决定其成功的因素，如产品开发核心团队专业知识、核心团队承诺和业务战略。该研究旨在为进一步的论文创建一个框架，该论文将深入研究罗马尼亚的人工智能初创环境，因为经济期刊预测，鉴于罗马尼亚在这一领域的潜力以及 IT、技术和机器人领域的人才库，该市场将在不久的将来增长。关键词人工智能；初创企业；成功因素。介绍人工智能的一般性讨论人工智能 (AI) 有多种形式，从人脸检测和识别系统、搜索和推荐算法到数字助理、聊天机器人或社交媒体。它的复杂性和动态性很难用一个定义来概括 (Zbuchea、Vidu 和 Pinzaru，2019)。据统计，到 2024 年，全球人工智能市场规模预计将达到 5000 亿美元（Statista，2021a），预计人工智能软件市场收入将达到 3275 亿美元（Statista，2021b）。尽管人工智能在过去几年似乎发展迅速，普及度不断提高，但人工智能的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时这一概念诞生于科学家、数学家和哲学家的头脑中。艾伦·图灵是第一个对这一主题进行广泛研究的人，他在他的论文“计算机器和智能”中描述了人工智能一词，以及它的构建和测试（Anyoha，2017，第 1 页）。随着图灵测试的引入，他