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HISSI 2024 - 教育领域的人工智能演讲
此外，我们还将为您介绍领先 AI 工具的核心功能和应用的最新发展，包括 OpenAI 的 ChatGPT v4（2024 年）、Anthropic 的 Claude v2（2024 年）和 Google 的 Bard Gemini（2024 年）。本次会议旨在提供信息丰富且引人入胜的内容，让您深入了解正在改变教育格局的尖端技术。
生成式人工智能的现状
人们对 Gen AI 既兴奋又忐忑。随着 Gen AI 工具不断壮大和发展，释放出无数可能影响工作的可能性——从基于文本的 ChatGPT、Bard 等；基于图像的 Dall-E 和 Midjourney，到其他 AI 辅助的商业-金融-运营工具纷纷上市——这些工具无限的可能性引发了人们对道德考量和治理的呼吁。
AI指导和对WV学校的支持
生成AI：基于广泛数据集创建文本，图像，代码和声音的工具。诸如吟游诗人，副副总片和chatgpt之类的工具对大量数据进行培训，以识别单词，图像，声音和代码之间的模式和关系。他们使用这种理解来生成新的，原始的，通常是为用户提供的提示定制的创意输出。
推荐引用 推荐引用 Hon. CS Maravilla，《获得司法公正：人工智能和伦理意见如何认可有限范围的代表权以支持法律市场整合》，40 GA . ST . UL R EV . 957 (2024)。网址：https://readingroom.law.gsu.edu/gsulr/vol40/iss4/10
虽然在某些司法管辖区，自诉人使用 GenAI 可能构成未经授权的法律执业，但目前可用的工具（如 ChatGPT 和 Google Bard）并非用于法律用途。然而，有限范围的代理和代笔将允许律师使用 GenAI 工具以较低的成本向中低收入人群提供法律服务。有限范围的代理和代笔允许律师提交法庭文件而无需正式出庭通知。换句话说，律师为离散任务提供服务，而不是在整个法律事务中正式代表客户。有限范围的代理已得到美国律师协会和许多州司法管辖区的道德认可，作为一种获得司法公正的手段。本文将讨论：（1）允许有限范围代理和法律外包的道德观点为加强使用人工智能技术提供了基础；（2）ChatGPT 和 Google Bard 等公开的在线 GenAI 聊天机器人并非为法律研究和写作而编程，正在给法庭带来问题；（3）为法律起草、研究和写作而量身定制的 GenAI 将导致更多的公司化和不仅为低收入和中等收入的诉讼当事人提供司法服务，而且总体上也能提供负担得起的法律服务。
评估抑郁症的预后：比较AI模型，心理健康专业人员和公众的观点
摘要背景人工智能（AI）迅速渗透到包括医疗保健在内的各个部门，突出了其促进心理健康评估的潜力。这项研究探讨了AI在评估抑郁症的预后和长期结局中的作用的未置换领域，从而提供了对AI大语言模型（LLMS）如何与人类观点相比的见解。使用案例小插曲的方法，我们进行了涉及不同LLM（Chatgpt-3.5，Chatgpt-4，Claude和Bard），精神卫生专业人员（全科医生，精神科医生，临床心理学家和心理健康护士）以及以前报道的普通大众的比较分析。我们评估了LLMS产生预后，预期有或没有专业干预的预期结果的能力，并设想对抑郁症患者的长期积极和负面后果。导致大多数检查的病例，四个LLM始终将抑郁症视为主要诊断，并建议对心理疗法和抗抑郁药进行联合治疗。chatgpt-3.5表现出与其他LLM，专业人士和公众不同的悲观预后。chatgpt-4，克劳德（Claude）和吟游诗人与精神卫生专业人员和一般公众观点紧密保持一致，所有这些人都预计没有专业帮助就不会改善或恶化。关于长期结局，Chatgpt 3.5，Claude和Bard始终预计，治疗的长期负面后果明显少于ChatGpt-4。结论这项研究强调了AI的潜力补充心理健康专业人员的专业知识，并促进了心理保健方面的协作范式。观察到，四个LLM中的三个在涉及治疗的情况下密切反映了心理健康专家的预期，这突显了该技术在提供专业临床预测时的预期价值。Chatgpt 3.5提出的悲观前景令人担忧，因为它可能会减少患者启动或继续抑郁疗法的动力。总而言之，尽管LLMS在增强医疗服务方面表现出潜力，但其利用需要彻底验证并与人类判断力和技能无缝整合。
人类应该惧怕人工智能吗？
人工智能 (AI) 的应用如今正影响着主流。工程师们在创造，创新者们在试验，投资者们在投机，政府们在监管，公司们在部署，消费者们正在体验如今可能实现的一切。但这一切的背后隐藏着一定程度的谨慎，这种谨慎可能会演变为恐惧。人类是否即将掀起一场人机大战——1984 年电影《终结者》的故事情节？为了找到答案，我们采访了两位主演 Bard 和 ChatGPT，听听他们对这件事以及他们自己的“看法”。
碳减少计划2024 -NAPP Pharmaceuticals
用于建立Napp Pharmaceutical的FY22基线的温室气体（GHG）排放范围边界是通过GHG协议的操作控制模型确定的。基线包括根据SECR要求的所有范围1和2排放。范围3排放量已计算出。我们的基线包括NAPP Pharmaceutical Holdings Ltd和以下子公司公司：Napp Pharmaceuticals Ltd，Napp Pharmaceuticals Group Ltd，Napp Laboratories Ltd，Bard Pharmaceuticals Ltd，QDEM Pharmaceuticals Ltd.如果发现收购将排放量增加超过5％，则可能会重述此基线。
simpn：用于建模和模拟定时的彩色培养皿
学生的计划代码验证的摘要自动化是一项重要任务，因为它提供了一个向学生提供及时有效的反馈的机会，从而大大降低了检查解决方案的资源成本。与AI系统的快速开发有关，出现了新的机会和自动化方法。我们考虑了一种从根本上进行估计算法的时间复杂性的新方法。基于AI的方法。使用基于AI的方法确定算法的复杂性的过程花费的时间少得多。该研究使用AI系统根据代码片段估算算法的复杂性。根据获得的结果，对这些系统的适用性做出了决定，可以自动化学生的计划代码评估。我们还提供考虑实施此类方法的方法，以根据AI系统在IT相关主题中检查学生作业的自动化。要评估代码片段的时间复杂性，我们使用了chatgpt，bard，timecomplexity.ai，chatsonic。所有参加实验的AI系统都准确地确定了用Python编写的每个代码片段的算法复杂性。结果表明，Chatgpt和Google Bard在评估Java编写的代码片段的时间复杂性方面表现出令人满意的准确性。我们开发了一种API，该API允许在检查学生作业期间部分自动化教师的工作。进一步的研究将与将开发的API集成到现有的教育平台和框架中有关。未来研究的另一个领域是自动代码质量确定和窃的问题。