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对话式人工智能实用指南
系统和 AI 代理可以使用合成语音进行响应。文本是 AI 代理响应查询并生成文本回复时的内容。聊天类似于文本，但它通常代表用户和计算机之间近乎实时的大量短消息交换。当今使用的对话式 AI 系统的一些最著名的例子是数字助理，例如 Amazon Alexa、Apple Siri、Google Assistant 和 IBM Watson。
儿童使用人工智能的利弊以及如何设置安全界限.docx
随着人工智能在我们的生活中发挥越来越大的作用，让孩子与科技建立健康的关系非常重要。这意味着不仅要了解如何安全负责地使用人工智能，还要知道如何以批判性和创造性的思维方式对待技术。鼓励孩子培养批判性思维技能在数字时代至关重要，因为它可以让他们评估他们在网上遇到的信息的准确性和有效性。这包括能够识别虚假新闻或错误信息，并了解人工智能算法中可能存在的潜在偏见。与技术建立健康的关系还意味着在其使用方面设定健康的界限。父母可以帮助孩子在屏幕时间和其他活动之间建立健康的平衡，例如户外游戏、与朋友和家人交往以及从事创造性活动。
以人为本的可解释人工智能过程模型
引言人工智能 (AI) 的发展已展现出令人瞩目的性能，特别是在图像处理或游戏等明确定义的领域。然而，所部署的技术对于人类用户来说可能是不透明的，这引发了一个问题：人工智能系统如何提供解释 (Neerincx 等人，2018 年；Rosenfeld 和 Richardson，2019 年)，并且监管框架对可解释人工智能 (XAI) 的需求日益增长。话虽如此，2017 年，谷歌的研究主管 Peter Norvig 指出，在人类可能不擅长提供“解释”的情况下期望计算机提供“解释”是具有讽刺意味的。可解释人工智能 (XAI) 的大部分工作都严重依赖于以计算机为中心的视角 (Springer，2019 年)。例如，Holzinger 等人 (2020) 假设人类和人工智能系统可以平等地访问“基本事实”。由此可见，可解释性“……突出了机器表示中与决策相关的部分……，即有助于模型在训练中的准确性或特定预测的部分。”与许多 XAI 文献一样，这并没有为人类提供任何角色，只能作为被动接受者。这意味着人工智能系统能够反省自己的过程来生成解释。然后将得到的解释呈现给用户，并描述人工智能系统的流程或它使用过的特征（“决策相关部分”）。这样，解释就只是一个建议（来自人工智能系统）加上与此相关的特征。正如 Miller (2017) 所指出的那样，这种态度的一个问题在于，它是基于设计师对什么是“好的”解释的直觉，而不是基于对人类如何响应和利用解释的合理理解。这并不能说明为什么选择某些特征，也不能说明为什么建议适合用户的关注点。它也没有将解释置于更广泛的组织中；分析师的解释可能与数据收集管理人员或接受分析师简报的经理的解释不同。对于 Holzinger 等人 (2020) 来说，情况的各个方面（定义为基本事实）被组合成一个陈述；也就是说，解释只是这个陈述的一种表达。这意味着从特征到解释存在线性插值。这类似于 Hempel 和 Oppenheim (1948) 的“覆盖定律模型”，该模型关注的是历史学家如何根据先前的原因来解释事件。然而，“基本事实”（由 Holzinger 的过程模型和覆盖定律模型假设）很少得到完全定义（导致在选择相关特征时产生歧义）。这意味着，仅仅陈述情况方面而不说明为什么选择这些方面（而不是其他方面）可能不会产生有用或可用的解释。霍夫曼等人（2018）对与解释相关的文献进行了全面的回顾。从这篇评论来看，解释涉及人类的理解（将人工智能系统的输出置于特定情境中），我们同意，考虑这一点的适当框架是数据框架的理解模型（Klein 等人，2007）。此外，理解（及其与解释的关系）依赖于认识到过程（提供和接收解释）必须是相互的、迭代的和协商的。这个过程依赖于“解释者”和“被解释者”达成一致。换句话说，解释涉及“共同点”（Clark，1991），其中理解上有足够的一致性以使对话继续进行。对话的性质将取决于提供解释的情况和被解释者的目标。例如，被解释者可能是“受训者”，他试图理解解释以学习决策标准，也可能是“分析师”，使用人工智能系统的建议作为政策。
国家人工智能计划（NPAI）...
NCVET、AICTE 和 UGC 等监管机构可以通过制定 AI 教育指南和标准来促进 AI 技能的培养。他们可以鼓励大学纳入符合 NHEQF/NSQF 的 AI 课程，制定教师培训计划，并提供基础设施和资源支持。AICTE 和 UGC 还可以促进学术界和产业界之间的合作，促进实习、联合研究项目和行业相关课程的开发。国家学分框架 (NCrF) 在确保各大学的 AI 技能统一方面发挥着至关重要的作用。通过将 AI 相关科目和学分纳入 NCrF，大学可以遵循标准化的课程和评估流程。这确保了学生无论在哪个机构都能接受一致水平的 AI 教育。
如何制作防人工智能的作业
因此，不仅仅是文本，他们还可以突出显示一个单词并用 meme 进行回复，突出显示一个单词并链接到视频、音频剪辑、图像或链接。我以前很喜欢 Perusall，但在后 AI 时代我更喜欢 Perusall，因为它需要非常具体的阅读参与。它需要课堂上同学之间的大量互动。因此，这也使它成为一个相当不错的 ChatGPT 证明，因为它与阅读非常不同，现在想出一个段落来回应它。我觉得不是 AI 证明的部分，甚至没有真正实现我对课程的学习目标，是每个单元末尾的这些反思帖。所以我仍然保留了反思问题，但我重新考虑了它们，使它们更个性化、更相关、更适用、更具体，有时也允许非文本回复。
知识产权与人工智能：回顾
人工智能最近使以前认为不可能的事情成为可能。从工业到教育，它几乎进入了所有领域。未来将会有更多基于人工智能的突破，因此需要制定有关创意和专利所有权的正确法律和政策来促进这种增长。在人工智能知识产权监管方面，存在一些不规范之处。存在专利和版权所有权问题，以及对侵权困难和罚款的严重担忧。随着技术的进步，即使有国际协议和公约，法律也并不明确。这篇评论文章讨论了人工智能和知识产权。它还提到了与人工智能相关的各种知识产权法，并讨论了现行知识产权法的问题。
三星 P/N : CL05B152KB5NNNC · 产品
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![[媒体发布] 在人工智能驱动和超媒体化的世界中，什么定义了人类？在 SAM 的新实验展览中证明你的人性.docx](/simg/e/e3f8757e0b227e33d0fbfa3853dda1fa3c9572ee.png)
[媒体发布] 在人工智能驱动和超媒体化的世界中，什么定义了人类？在 SAM 的新实验展览中证明你的人性.docx
关于艺术家 Christopher Kulendran Thomas 是一位现居伦敦和柏林的泰米尔裔艺术家，他的家人离开了位于斯里兰卡北部泰米尔人聚居地伊拉姆，那里的种族压迫和内乱不断升级，之后他在伦敦度过了成长的岁月。他大多是从远处观察斯里兰卡当代艺术如何从岛上冲突的灰烬中蓬勃发展起来，于是开始研究艺术创造现实的结构过程。如今，这位艺术家的工作室涉及众多学科，经常使用先进技术，是一种流畅的合作，将技术专家、建筑师、作家、记者、设计师、音乐家、活动家和艺术家聚集在一起，探索文化、技术和公民身份交叉点上各种尚未实现的可能性。Kulendran Thomas 是 New Eelam 的创始人兼首席执行官。
人工智能中的责任分配问题
一家医院发现其人工智能软件对患者进行了误诊——在测试结果上，它将患者评定为健康，而实际上他们并不健康。一些患者因这种假阴性结果而遭受严重后果。在另一个例子中，一家公司用于招聘面试候选人的人工智能软件被发现系统性地歧视某些个人资料。该公司后来因此被起诉。另一个例子是面部识别人工智能软件拒绝让具有特定种族背景的人使用它，因为它无法将该人归类为合法用户。
利用人工智能（AI）和开源情报（OSINT）预防冲突：
尽管拉丁美洲和加勒比地区 (LAC) 在过去 20 年里没有发生过国家间武装冲突，但暴力、政变、侵犯人权以及非法武装团体的存在继续对该地区的和平与安全构成重大挑战。随着联合国将注意力集中在为所有人建立一个开放、自由、安全和以人为本的数字化未来，包括最近制定的全球数字契约 (GDC) ，拉丁美洲和加勒比地区的和平建设者正在开拓性地探索如何利用人工智能 (AI) 和开源情报 (OSINT) 以本地化、包容和冲突敏感的方式支持建设和平和预防冲突 1 。 ___________________________________________________________________________