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波士顿市使用生成式人工智能的临时指南
生成式人工智能是一组相对较新的技术，它利用大量（非常大）数据以及一些机器学习 (ML) 技术根据用户的输入（称为提示）生成内容。新内容可以是书面形式（例如 ChatGPT 或 Bard），也可以是视觉形式（例如 Dall-E）。这些工具正在迅速发展，并且仍然是活跃研究的主题：提高我们对它们实际工作方式及其在社会中的使用影响的理解。这些工具不是人类意义上的真正智能，而是非常复杂的模型，可以预测满足提示的语言、文本或视频应该是什么。由于其影响和潜在用途以及风险和危险，这些指南可作为波士顿市员工的临时资源。
CDI 简报 2023 年 6 月：人工智能和聊天机器人革命
2022 年 11 月底，大型语言模型 (LLM) 的世界发生了变化。GPT-3 中的核心模型经过各种幕后微调和提示，创造出可以直观地作为完全自然语言聊天机器人工作的东西，而不需要用户提供必要的提示和说明性示例来引出所需的响应。2023 年初，大型语言机器 (LLM) 聊天机器人（如 Open AI ChatGPT 1 、BING（微软） 2 和 BARD（谷歌） 3）推出，旨在改变广泛主题的信息知识共享。他们各自使用自然语言处理技术以对话方式生成问题的答案。2023 年 4 月，亚马逊宣布正在开发改进的 LLM 来为 Alexa 4 提供支持。
基于研究的评论_____________________________________________________ 聊天GPT和生成式人工智能的兴起及其对
ChatGPT 加入了快速增长的生成式人工智能服务列表，这些服务能够进行类似人类的对话，并根据基于文本的输入或提示创建新的文本、图像、视频、代码片段等。生成式人工智能在课堂和学校系统内外都显示出早期的前景，但在目前的迭代中，以及基于其训练的数据，也存在很大的局限性。与计算器、搜索引擎和其他创新一样，教育工作者应该意识到生成式人工智能的能力，并继续调整和改进教学和管理实践，以保持学习有意义和真实性。关键词人工智能、人工智能、人工智能、生成式人工智能、GPT-3、GPT-4、生成式预训练 Transformer、ChatGPT、OpenAI、Bard、Sparrow、DALL-E、Lensa
想要了解生成式人工智能的早期采用者吗？
2022 年底，生成式人工智能风靡全球，热门聊天机器人迅速覆盖全球数亿用户。益普索 (Ipsos) 最近的一项调查发现，16%¹ 的美国人表示曾使用过基于文本或视觉的生成式人工智能系统，例如 ChatGPT、Bing Chatbot、DALL-E、Bard、Midjourney 或 Stable Diffusion。随着越来越多的美国人采用这些工具，人工智能产品更深入地融入消费者的日常生活和活动中，品牌必须了解用户对这项技术的需求和期望。构建生成式人工智能工具的公司应该密切关注这个不断增长的用户群，并留意他们的需求和优先事项，以指导他们的产品和营销策略。
新闻业的生成AI：新闻和道德的发展生成信息生态系统
其他大型科技公司迅速涌入与自己的AI模型竞争：Bard，然后是Google的Gemini，来自Anthropic的Claude，来自Microsoft的Copilot，以及来自Meta的Llama等开源产品，更不用说新搜索产品了，更不用说引发性，浏览器体验，例如ARC，例如ARC或Fressions of Adobe and Fronfution interfacter of Adobe and trunder interfy of Adobe的界面 - 信息。尽管该技术的版本自2018年以来就已经存在，但到2022年底，它突然奏效了（某种程度上），促使其整合到各种产品中，不仅展示了许多生产力和新体验的机会，而且还对准确性，出处和来源信息的归因以及造成错误信息的潜力增加了一些严重的关注。
利用生成ai
来自Google（Bard），Microsoft（授权OpenAi的技术），拟人化（到8月II日筹集了超过14亿美元）的竞争性产品以及数十个专业的生成AI工具都效仿了，包括亚马逊Web服务的BedRock，包括Amazon Web Services的BedRock，使组织能够通过应用程序的Application Anepstains Intrapermanding Amponing Intraping（API）构建生成的AI系统（API）。他们在世界各地释放了兴奋和迅速采用的基础，从《财富》 500强公司的镶板墙到高中生的笔记本电脑。有数十亿美元的风险投资和大型公司涌入，生成的AI开发人员正在努力工作。这是21世纪的数字淘金热。
人工智能与版权：揭开法律挑战的面纱
人工智能的潜力似乎是无限的，围绕它的炒作也日益高涨。随着 ChatGPT、Stable Diffusion、Bard、DALL-E 或 Speechify 等生成式人工智能工具的推出，全球各地的企业都在拥抱这一重大技术创新，并在团队中发挥创造力、效率和生产力的提升。然而，我们即将看到的只是生成式人工智能引发的潜在颠覆的冰山一角。比尔·盖茨最近在一篇公开文章中写道：“人工智能的发展与微处理器、个人电脑、互联网和手机的创造一样重要”。无论人们喜欢哪种比较，不可否认的是，生成式人工智能注定会继续存在，并将继续以令人难以置信的速度发展。对于企业，尤其是机构来说，这带来了无限的机遇，但也伴随着一定的风险。
UCR 教学环境中生成人工智能的使用指南
生成式人工智能 (AI) 是指一类经过大量数据训练的统计模型，能够以文本、计算机代码、图像、音频和视频的形式产生类似人类的响应。众所周知的例子包括 Google Bard 和 ChatGPT。生成式人工智能正在整个经济和社会中得到迅速采用，包括教育环境，而开发人员和用户仍在探索其能力、优势和挑战。政府正在考虑如何监管这些工具，但几乎可以肯定它们会继续存在。因此，学生、教师和工作人员需要学习如何在他们的职业和个人生活中使用生成式人工智能。这些指导原则和建议做法的目的是为在 UCR 的教学环境中管理这些工具提供一个起点。
生成人工智能：学习、教学和评估的快速指南
6 生成式人工智能工具基于大型语言模型 (LLM)，例如 ChatGPT，并经过大量数据库训练，可根据用户给出的指令 (提示) 以特定风格编写连贯的文本。这些 LLM 可通过 ChatGPT 和 Google Bard 等界面访问，这些界面已在多个工作场所得到广泛应用，并越来越多地被集成到文字处理和其他软件工具中，很快就会像预测文本和语法检查软件一样无处不在。2023 年 3 月，OpenAI 发布了 GPT-4，与 GPT-3 相比，它拥有更大的数据库、更快的速度和在包括事实准确性在内的一系列指标上的改进性能。（此信息来自质量保证局 2023 年 1 月的指南。）