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学术界的人工智能
去年 11 月，OpenAI 发布了 ChatGPT，这是其大型语言模型（称为 GPT 或生成式预训练 Transformer）的免费版本。ChatGPT 可以根据提示生成各种长度和风格的类人文本，例如“像斯蒂芬·金惊悚小说一样写一篇 500 字的精神分析论文”。自发布以来，记者和一些学者声称像 ChatGPT 这样的人工智能对高等教育构成了威胁：为什么要给学生布置论文或家庭作业，而他们可以用人工智能为他们完成 A+ 作业？但这些担忧是没有根据的。在这次演讲中，我将回顾像 ChatGPT 这样的大型语言模型的优缺点，以证明它们在没有知识渊博的人手指导的情况下无法很好地完成大多数大学作业。我认为这些模型不是对高等教育的威胁，而是一种有用的教学工具，可以帮助学生学习如何撰写更好的论文，并促进学生和教授之间更有意义的现实世界互动。最后，我将探讨大学如何利用人工智能来改善学生在课堂内外的体验。未来，语言将成为人类与计算机互动的机制。大学应该让学生为这一变化做好准备。
人工智能与治理 - 学术界
智能和区块链促进治理透明度。收录于：Hassanien A.、Bhatnagar R.、Darwish A.（编辑）。人工智能促进可持续发展：理论、实践和未来应用。计算智能研究，第 912 卷。Springer，Cham。https://doi.org/10.1007/978-3-030-51920- 9_11 关键词：人工智能、区块链、透明度、治理、定性方法
医疗保健领域的人工智能 - 学术界
可能破坏安全：涉及的知识产权和法律问题概述。在：Kumar, R.、Paiva, S.（编辑）。普适计算中的应用。EAI/Springer 通信和计算创新。Springer，Cham。https://doi.org/10.1007/978-3-030-35280-6_3 关键词：人工神经网络、深度学习、政治和数字安全、机密性、完整性和可用性 CIA（云架构集成医疗设备）、远程用户身份验证、威胁解决方案
为学术界提供监管支持和建议
STARS 是来自 18 个国家的 19 个欧洲国家主管当局 (NCA)、4 个合作国、欧洲药品管理局 (EMA) 和 DLR 项目管理局之间的合作，后者是代表德国联邦教育和研究或卫生等部门的国家资助机构（图 1.1）。该项目旨在接触学术界的创新药物开发者，以弥合监管知识差距，并通过科学建议、资格认证程序和双向知识交流等方式加强学术界和监管机构之间的对话。STARS 协调 NCA 与欧洲合作伙伴、相关举措和利益相关者以及国家和欧洲层面的学术研究界之间的努力。
第三部分（机械工程）学术界
制造工程，微加工，加工，精密工程36。奎师那·库马尔（Krishna Kumar），r 1956年的计算力学；轮胎力学37。克里希那村（Krishnamurthy），MV 1941热工程和太阳能科学38。Kumar，Pramod 1975热能系统；传热39。lal，GK 1938金属形成；金属研磨40。Majumdar，BC 1941机器设计，摩擦学41。Mallik，AK 1947振动工程，机制42。Mathur，HB 1936内燃机，燃料燃烧和污染43。Mishra，PK 1945年非惯例制造； EDM和激光处理44。Mohanty，AR，1965年的声学和工业噪声控制；机械状况监测；水下声学，汽车工程，机器设计45。Munjal，ML 1945技术声学；噪声和振动控制；消音器和消音器46。Muralidhar，K 1958流体力学，传热，光学测量，激光层析成像，界面现象，生物医学成像，气体水合，血液流变学，喷气机和唤醒47。Narasimhan，Arunn 1971在多孔媒体中运输； Bio-Thermofluids48。Narasimhan，R 1960骨折力学，计算固体力学49。Narayanan，S 1945振动，声学，非线性动力学，随机振动，智能结构50。Narayankhedkar，KG 1946年低温工程，制冷和空调51。natarajan，R 1941年燃烧，能源科学技术
生成人工智能和学术界
组织和个人越来越多地采用人工智能 (AI)，这已经通过完全自动化或增强对各种任务产生了重大影响，并将进一步影响这些任务 (Budhwar 等人，2023 年)。这将涉及人类与技术的密切合作 (Raisch 和 Krakowski，2021 年)。学术界，特别是那些最容易受到市场力量影响并涉及颠覆性利益相关者的学科，也不能免于大规模采用人工智能。在本社论中，我们重点介绍了生成式人工智能为学术界带来的一些机遇和后果。毕竟，人工智能是关于学习的。在很大程度上，它是关于在组织环境中发生的学习，这会影响组织如何管理其运营以及他们采取的战略方向。自五十多年前成立以来，组织和管理中的学习，尤其是在学术环境中的学习，一直是管理学习的重点。然而，鉴于过去一年生成式人工智能工具的激增，现在是时候问：当机器学习时会发生什么？这对我们需要学习和忘记的东西意味着什么，我们需要了解管理、组织和我们自己的角色如何因机器的高级学习能力而发生转变？对人工智能或机器学习的发展进行全面研究超出了本文的范围。相反，我们的目标是引起人们对人工智能在学术界日常运营中广泛应用而出现的一些困境的关注。在本社论的其余部分，我们将使用说明性示例来讨论生成性人工智能已经如何影响并将继续影响学者工作职责的三个主要领域：研究、教学和服务。进一步认识到从管理学习的角度来看，生成性人工智能为学术界带来了机遇和后果，我们使用的例子代表了生成性人工智能在学术责任的三个领域中产生的积极和消极结果。
Academia以外的SPP削减连接
关于SPP-Arc为大流行准备的努力 - 艾伯塔省研究联盟（SPP-ARC）是由艾伯塔省政府，技术与创新部资助的一项倡议。我们的目标是发展能力，以支持创新的研发工作，以更好地保护新兴的病原体和未来的大流行。对医学对策的发现，开发和评估在这方面是重要的基石。我们旨在通过对高素质人员的研究和培训来实现我们的目标。我们的培训计划为学员提供了资源和编程，以开发跨学科的技能，这不仅会补充他们的研究工作，而且还将他们发展成为当前就业市场中的领先候选人。SPP-ARC研究人员涵盖了病毒学，免疫学，生物化学，药物化学和结构生物学领域的广泛互补专业知识。因此，我们的学员接触到跨学科环境，与世界一流的疫苗开发和抗病毒药物的努力保持一致。“ SPP削减连接”为在迅速发展的生物培养景观中与学术界以外的实体进行交流和互动提供了一个绝佳的机会。