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WIP：文本到图像生成模型中的审计艺术家风格海盗
摘要 - 基于扩散过程的文本到图像模型，能够将文本描述转换为详细的图像，在艺术，设计以及其他方面具有广泛的应用，例如Dall-E，例如Dall-E，稳定的扩散和Midjourney。但是，它们使用户可以在没有艺术培训的情况下创建与专业质量相当的艺术品，从而导致对侵犯版权的担忧。为了解决这些问题，以前的作品提出了诸如基于对抗扰动和基于水印的方法之类的策略。前者涉及引入微妙的变化以破坏图像生成过程，而后者涉及在艺术品中嵌入可检测的标记。现有方法面临限制，例如需要修改原始图像，容易受到图像预处理的影响，并在将其应用于已发表的艺术品时面临困难。
人工智能时代的科学
近年来，人工智能 (AI) 以前所未有的速度和规模发展，这表明社会可能正在经历一个转折点。ChatGPT 和 Midjourney 等平台的病毒式传播可以生成类似人类的文本和图像内容，这加速了公众对该领域的兴趣，并引起了政策制定者的警惕，他们担心基于人工智能的技术可能会如何融入更广泛的社会。除此之外，著名计算机科学家和公众人物就人工智能对人类构成的风险所发表的评论已将这一话题变成了主流政治问题。对于科学研究人员来说，人工智能并不是一个新话题，几十年来一直以某种形式被采用。然而，学术和行业主导的研究领域对人工智能的投资、兴趣和采用的增加，引发了一场“深度学习革命” 1，正在改变科学发现的格局。
生成人工智能与版权法
人工智能 (AI) 领域的最新创新引发了新的问题，即版权法原则（例如作者身份、侵权和合理使用）将如何适用于 AI 创建或使用的内容。所谓的“生成式 AI”计算机程序（例如 Open AI 的 DALL-E 2 和 ChatGPT 程序、Stability AI 的 Stable Diffusion 程序和 Midjourney 的同名程序）能够根据用户的文本提示（或“输入”）生成新的图像、文本和其他内容（或“输出”）。这些生成式 AI 程序经过“训练”以生成此类作品，部分方法是让它们接触大量现有作品，例如文字、照片、绘画和其他艺术品。本法律侧栏探讨了法院和美国版权局开始面对的问题，即生成式 AI 程序的输出是否有权获得版权保护，以及训练和使用这些程序可能如何侵犯其他作品的版权。
西班牙教育领域人工智能应用分析：在职教师的视角
摘要 本研究调查了 445 名中小学和高等教育教师，以了解他们在课堂上使用人工智能工具的情况。结果显示，虽然教师普遍对教育中的人工智能持积极态度，但只有 25% 的教师真正将基于人工智能的工具融入教学中。此外，最常用的工具是 ChatGPT、Dall-E 和 Midjourney。最后，中小学教师主要将人工智能用于内容创作目的，例如演示文稿、文本或视频，而不强调学生对人工智能工具的参与。相比之下，高等教育教师将人工智能用于学术技术目的，解释人工智能的功能、获取信息并让学生尝试使用人工智能工具，以及与研究相关的任务，如文本翻译或数据分析。基于这些结果，教育工作者的人工智能培训计划应针对每个阶段量身定制，除了常用的 ChatGPT 等人工智能工具外，还应纳入更广泛的人工智能工具。
人工智能对平面设计的影响......
研究背景。随着人工智能（AI）技术的成熟，其在平面设计中的应用逐渐增多，特别是在生成设计方案、自动化图像处理和智能推荐等领域。Midjourney、Canva、Adobe Sensei 等工具可以根据用户输入自动生成设计，提高了设计的可访问性。这使得即使是非专业设计师也可以轻松制作出高质量的设计，降低了设计门槛和成本。然而，传统设计师的角色也面临挑战，许多技术任务被AI取代，设计师必须重新定义其职能，以创造性思维和用户体验为重点。同时，设计师也需要不断学习新技术，才能在竞争激烈的市场中保持竞争力。行业中的设计师需要具备与AI合作的能力，不仅要理解设计原理，还要能够利用数据分析和用户反馈来优化设计。这些变化促使平面设计行业寻求新的平衡
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THE VAULT 第 39 期 由柏林 Krowne Communications GmbH 出版。 出版商：Krowne Communications GmbH，Kurfürstendamm 194, 10707 Berlin 主编：Steve Atkins 艺术总监：Nina Eggermann 合伙人导演：Yvonne Runge 编辑贡献：Steve Atkins、Katharina Schuldt、Thomas Oberle、Nicole Wagner 照片：ISTOCKPHOTO、INFINEON TECHNOLOGIES、WIBU-SYSTEMS、MÜHLBAUER、WEPIK AI IMAGE EDITOR、KROWNE COMMUNICATIONS、MIDJOURNEY 版：2024 年 3 月。 未经出版商书面明确许可，不得全部或部分复制本出版物的任何部分。 所有产品版权和商标均归其各自所有者所有。所有产品名称、规格、价格和其他信息在印刷时均正确无误，但如有更改，恕不另行通知。出版商对虚假或误导性信息或遗漏不承担任何责任。
人工智能生成工具的课堂政策
在本课程中，您可以完全不受限制地使用基础模型（ChatGPT、GPT、DALL-E、Stable Diffusion、Midjourney、GitHub Copilot 以及之后的任何模型），用于任何目的，不会受到任何惩罚。但是，您应该注意，所有大型语言模型仍然倾向于编造不正确的事实和虚假引用，代码生成模型倾向于产生不准确的输出，而图像生成模型有时会产生极具攻击性的产品。无论最初来自您还是基础模型，您提交的任何不准确、有偏见、冒犯或其他不道德的内容都将由您负责。如果您使用基础模型，必须在提交的论文中承认其贡献；如果您未经承认就使用基础模型，您将受到惩罚。尽管有这些免责声明，我们还是鼓励使用基础模型，因为它可以让您在更短的时间内提交更高质量的作业。
大型语言模型和生成式人工智能，天哪！
我们都读过那些经常夸张地宣传基于文本和图像的人工智能 (AI) 最新进展的标题。这些发展最独特的地方或许在于，它们现在让普通互联网用户也能使用相对优秀的人工智能。这些新服务响应以自然语言编写的人类提示，生成似乎满足提示的输出。因此，它们被归类为“生成式人工智能”，无论它们是生成文本、图像还是其他媒体。它们的工作原理是统计地对人类语言进行建模，从人类创造内容的极大数据集中“学习”模式，其中专门关注文本的模型被称为大型语言模型 (LLM)。由于我们都在过去一年中尝试过 ChatGPT 或 Midjourney 等产品，我们无疑开始想知道它们将如何以及何时影响我们的考古工作。在这里，我回顾了这种类型的人工智能的现状以及有意义地使用它的当前挑战，并考虑了它对考古学家的潜力。
整合人工智能
该领域的发展速度如此之快，以至于 ChatGPT 背后的模型 GPT-3.5 已经被继任者 GPT-4 取代，现在它只是更广泛的 AI 工具生态系统中的一种工具，其中许多工具借鉴了 OpenAI 的基础模型或 Anthropic 等竞争对手的模型。如今，学生可以使用许多其他 AI 工具，这些工具使他们能够毫不费力地将单个句子转换成照片般逼真的图像（Midjourney）、视频（Synthesia）、软件代码（GitHub CoPilot）或音乐作品（MusicLM），堪比经验丰富的艺术家和从业者的作品。此外，越来越多的 GPT4 和其他工具插件正在涌现，使他们能够在线访问实时信息。其他工具（例如 Code Interpreter）进一步增强了这些工具的功能，使它们能够执行以前版本无法执行的任务，例如分析和可视化数据、从图像中提取文本以及编辑视频。
高等法院命令为人工智能在案件审理中奠定基础
• 及时识别和通知生成性人工智能问题的义务。您可以在 nccourts.org 的 Cabarrus 县网页上找到该命令，但我将在下面回顾一些要点。在开始讨论该命令之前，我想提一下 Farahany 教授今年夏天的一项作业。她喜欢在工作中使用人工智能，并鼓励我们班的学生思考这些工具如何帮助我们。为了熟悉这些工具，我们被分配使用 You.com、Perplexity、Claude、Humata、ChatGPT、Gemini、Midjourney 和 Dall-E 等人工智能工具研究、起草和说明任何主题的一页论文，并反思我们学到的东西。如果您不熟悉人工智能工具，我建议您也完成作业。虽然其中许多工具至少有免费试用版，但我已经以每月 20 美元的价格升级到 ChapGPT4.O。这些工具帮助我研究和撰写了北卡罗来纳州淘金的最佳地点（当然是卡巴勒斯县的里德金矿）。订单的亮点包括：