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人工智能革命的好与坏简介 - Gen Digital
生成无限 AI 模型的生成能力几乎可以应用于无限领域——从生成图像、视频、草图和文本文档到音频、语音和音乐，其简单性和质量令人叹为观止。例如，现在购买一部新的莎士比亚戏剧只需要向复杂的语言模型分配一些简明的指令。同样，为你的科幻小说获取插图也同样简单，只需利用你自己的一张照片的构图，该照片的背景是奇幻世界。如果你好奇安东宁·德沃夏克如何将一首当代说唱歌曲改编成交响乐，这很容易理解。只要有一点耐心，这些尝试就能产生令人印象深刻的可信和高质量的结果。生成内容的问题和争论可能最引人注目的是一张看似真实的教皇方济各的照片的病毒式传播，这张照片是由 Midjourney 生成器 (Novak, 2023) 制作的。
生成人工智能对
生成人工智能（AI）具有通过提高生产力或替代工人来补充工人的潜力。我们研究了最近发布的生成AI模型（Chatgpt，dall-e 2和Midjourney）对自由职业者在大型在线平台上的工作外的短期影响。我们发现，受到高度影响的占领的自由职业者遭受生成AI的引入，就业和收入都会减少。我们发现研究了其他基于图像的生成AI模型的释放的效果。探索自由职业者的就业历史的异质性，我们没有找到证据表明，通过其过去的绩效和就业来衡量的高质量服务对就业产生不利影响。实际上，我们发现了暗示性的证据，表明顶级自由职业者会受到AI的比例影响。这些结果表明，生成的AI可能会改变人力资本在组织中的作用，并减少对工人的总体需求。关键字：人工智能，在线劳动力市场，大语言模型，生成AI
生成式人工智能模型应包括检测机制作为公开发布的条件
摘要 新一波“基础模型”——用于生成文本（例如 ChatGPT）或图像（例如 MidJourney）的通用生成式 AI 模型——代表了 AI 的最新进展。但它们的使用也带来了一系列新的风险，这引发了关于可能的监管机制的持续讨论。我们在此提出了一个应纳入立法的具体原则：任何开发用于公共用途的基础模型的组织都必须展示一种可靠的检测机制来检测其生成的内容，作为其公开发布的条件。检测机制应在一个工具中公开提供，该工具允许用户查询任意内容项是否由该模型（全部或部分）生成。在本文中，我们认为这一要求在技术上是可行的，并将在降低许多领域新 AI 模型的某些风险方面发挥重要作用。我们还概述了该工具设计的一些选项，并总结了一些需要政策制定者和研究人员进一步投入的要点。
生成式人工智能
生成人工智能技术在教学与学习中的发展（教学与学习）3.生成人工智能（Generative AI）是一种人工智能形式，它使用机器学习模型根据用户输入创建内容。生成式人工智能应用程序使用算法来操纵和合成数据，以创建各种形式的内容，这些内容看起来新颖、逼真，就好像它们是由人类制作的一样。生成式 AI 应用程序有多种形式，可以生成文本（如 ChatGPT 和 Jasper AI）、图像（如 Craiyon 和 Midjourney）、音乐（如 Amper 和 MuseNet）、语音（如 Speechify 和 Murf）、视频（如 Synthesia 和 DeepBrain.AI）等形式的内容。现在，有更多的应用程序正在或将被开发供各方使用，这是技术行业不断向前发展的趋势。4.总体来说，有多种生成式 AI 应用程序可用于 PdP，以快速、轻松地丰富信息发现。如果正确有效地使用，生成式人工智能可以用来支持 PdP。例如，它可以用于：
对调整文本到图像扩散模型的深度奖励监督
摘要。使用给定的重新函数优化文本对图像扩散模型是一个重要但毫无争议的研究领域。在这项研究中，我们提出了深度奖励调整（DRTUNE），该算法直接监督文本到图像扩散模型的最终输出图像，并通过迭代采样过程向输入噪声进行后退。我们发现，采样过程中的较早步骤对于低水平的奖励至关重要，并且可以通过停止denoing net-work-work-work-work输入的梯度来有效地实现深层监督。Drtune在各种奖励模型上进行了广泛的评估。它始终优于其他算法，尤其是对于所有浅层监督方法失败的低级控制信号。此外，我们通过DRTUNE微调稳定扩散XL 1.0（SDXL 1.0）模型，以优化人类偏好得分v2.1，从而导致有利的扩散XL 1.0（FDXL 1.0）模型。FDXL 1.0显着提高了图像质量，并且与Midjourney v5.2相比，质量可比。5
利用机器学习和AI
ridofficial2020@gmail.com本文研究了使用稳定扩散模型的能力，以获取图像数据和其他类型数据的最新综合结果。另外，可以使用引导接口来控制图像的过程，通过将文本转换为图像和图像为图像。但是，由于这些模型通常直接在像素空间中起作用，因此优化强DMS通常需要更多的GPU VRAM才能运行。使用这样的本地硬件上使用稳定的扩散和扩散模型，可以在生成图像时添加更多信息和深度，从而大大改善图像的质量细节。通过将扩散模型结合到模型体系结构，我将扩散模型制作到用于一般条件输入的功能强大且灵活的生产商中，例如使用XL-XDXL 1.0和LORA模型时。总的来说，本文强调了普通人如何在机器学习和生成AI的帮助下像AI图像一样运行自己的Midjourney。关键字：稳定扩散，机器学习，图像生成，生成AI，VRAM，GPU，扩散模型，提示DOI：10.24818/ISSN14531305/28.1.2024.03
文化和创意产业中“良好”生成AI的可能性
在过去的两年中，诸如Chatgpt和Midjourney之类的著名生成AI技术的推出加剧了有关如何开发和培训AI，其潜在偏见和盲点以及这些技术如何以及应该如何使用这些技术的辩论。这些辩论在艺术和创意产业中尤为明显，对AI模型未经允许接受了艺术家的作品培训，并且对生成AI的相关担忧将工作与创意专业人士远离创意专业人士有关。相反，AI也被认为是文化和艺术中许多创造性的可能性，围绕AI如何“重新构想”和“解锁”创造力和创造性实践的论述。本讨论文件概述了与生成AI有关的挑战，可能性和机会，及其与英国文化生产和创新的关系。它探讨了生成性AI如何构成英国文化和创意产业的“良好”未来的一部分，从而通过预兆艺术家的同意，报酬，创造性人工智能发展的咨询以及支持多样的文化产出的策略来鼓励理想的社会成果。
HUMAIN 是重新构想人工智能的人文中心
关于人工智能未来的争论就在我们说话的时候发生。随着 OpenAI 的 GPT 和 Dall-E、Midjourney、Bard 和 GitHub 的 Copilot 等技术的广泛应用，人工智能现在已成为公众讨论的焦点。媒体报道了人工智能模型的最新发展；政策制定者正在起草立法和政策举措，以减轻人工智能的风险，同时发挥其潜力；教师们就大型语言模型 (LLM) 对教育未来的影响展开了激烈的辩论；经济学家预测了基于人工智能的自动化将如何影响未来的工作；而著名的科技亿万富翁则动员“长期主义”来吸引我们对人类灭绝和机器人来世的想象。这些故事中不仅蕴含着希望和梦想，还有恐惧和焦虑——民主制度的崩溃、公民参与度的下降、监视的增加以及技术取代人类角色的可能性。这些叙述有力地证明了人工智能不仅仅是一个单一的领域，甚至不仅仅是一组技术，而是一个塑造我们如何认识和想象人工智能的现实的形象。无论是硅谷的人工智能愿景，还是即将出台的欧盟人工智能法案中基于风险的政策，想象都很重要。
研究文章垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众关于人工智能 (AI) 图像生成器（如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否会被用来在政治话语中注入虚假信息。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是受到利润或影响力而不是意识形态的驱使）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既没有关注发布图片的页面也没有意识到图片是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图片，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观察站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J. A. (2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收稿日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发表日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
研究文章 垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众 关于人工智能 (AI) 图像生成器（例如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否可用于将虚假信息注入政治话语。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是出于利润或影响力而不是意识形态的动机）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既不关注发布图像的页面也不意识到图像是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图像，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观测站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J.A.(2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收到日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发布日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
人类与机器智能（MORS 950）
人工智能 (AI) 是一项变革性技术，相当于人类文明早期的火。它是一种可用于解决复杂问题、做出预测、自动执行任务和提高生产力的工具。但就像火一样，它具有双重性质，既可能带来好结果，也可能带来坏结果。本课程不需要任何技术知识，专为希望领导在现实世界中部署 AI 系统、管理数据科学和设计团队以及建立和投资 AI 公司的人士而设计。本课程的目标是建立对 AI 可以做什么、机器学习如何工作、这些工具成功和失败的地方以及如何应对其道德影响的直觉。我们将探索广泛的商业应用，研究包括 ChatGPT、Midjourney、DeepBlue、Watson、AlphaZero、Twitter 和 TikTok 背后的推荐系统等在内的工具，并讨论在这些工具的帮助下管理人类团队的最佳实践。本课程是一门基于讲座的课程，包括基于案例的讨论、个人作业、期中考试和期末小组项目。最后，您应该成为识别有前景的用例、评估当前的局限性和识别潜在陷阱的专家，以便您能够应用人类和机器思维伙伴关系来发展新业务并颠覆任何领域的大师。