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对Chatgpt，Gemini和困惑的比较研究
近年来，人工智能（AI）迅速整合到教育中引发了广泛的论述，即其对传统教学方法和实践的影响[1] [2]。人工智能（AI）是计算机科学的一个分支，它专注于开发和创建表现出某种人类智能的硬件或软件。人工智能（AI）是指模仿人类智力或机器中的人类行为。它涉及开发各种算法和计算机程序来处理和做出决策。它包括几种方法和包括机器人技术，自然语言处理，深度学习，机器学习和计算机视觉等的技术。AI的目标是开发一个可以处理数据并做出需要人类智能的决策的系统。在当今世界，人工智能（AI）非常重要，因为它可以改变如此多的不同领域。人工智能已经渗透到教育格局的各个方面，重塑了教学过程[3]。人工智能（AI）已经存在了数千年。Alan Turing在1950年发表了他的作品“计算机机械和智能”，最终成为Turing测试，专家用来衡量计算机智能。约翰·麦卡锡（John McCarthy）在达特茅斯（Dartmouth）举行了一个关于“人工智能”的研讨会，这是该词的首次使用，这就是为什么它被视为人工智能（AI）的发源地。与传统AI不同，生成AI是人工智能的一部分，它开发了算法以创建与给定数据集相似的新数据样本。
chatgpt，大型语言模型和法律
1。See generally Alec Radford, Jeff Wu, Rewon Child, D. Luan, Dario Amodei & I. Sutskever, Language Models Are Unsupervised Multitask Learners (2019) (unpublished manuscript), https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language-model s.pdf [https://perma.cc/7tud-38j5]; Long Ouyang, Jeff Wu, Xu Jiang, Diogo Almeida, Carroll L. Wainwright, Pamela Mishkin, Chong Zhang, Sandhini Agarwal, Katarina Slama, Alex Ray, John Schulman, Jacob Hilton, Fraser Kelton, Luke Miller, Maddie Simens, Amanda Askell, Peter Welinder, Paul Christiano, Jan Leike &瑞安·洛（Ryan Lowe），培训语言模型遵循人类反馈的指示4，2022）（未出版的手稿），https://arxiv.org/pdf/2203.02155.pdf [https://perma.cc/myf8-28l9]。2。See Muhammad Usman Hadi , Qasem Al Tashi, Rizwan Qureshi, Abbas Shah, Amgad Muneer, Muhammad Irfan, Anas Zafar, Muhammad Bilal Shaikh, Naveed Akhtar, Jia Wu & Seyedali Mirjalili, Large Language Models: A Comprehensive Survey of Its Applications, Challenges, Limitations, and Future前景（2023年12月7日）（未发表的手稿），https：//www.semanticscholar.org/paper/large-language-models%3a-a-a-comprehensial--comphermiss--compherive--susporment-of-hadi-tashi/24de-tashi [https://perma.cc/fl y8-zd2p]。3。请参阅OpenAI，GPT-4技术报告（3月1，2024）（未发表的手稿），https://arxiv.org/abs/2303.08774 [https://perma.cc/m5vx-tjlt]。4。“理解”一词在引用中，因为不给这些AI系统化拟人化并不意义地暗示它们具有类似于人类的认知能力。5。6。L. R EV。L. R EV。相反，正如本文强调的那样，LLM AI系统通过统计近似来获得其智能观察结果。确实，他们通常能够产生非常准确和类似人类的反应，但目前，他们很可能不会以与人类认知理解相当或类似的方式“理解”人类语言。因此，在这种情况下，“理解”可以被认为是说这些模型产生的统计输出在鉴于输入的响应范围内，并且经常近似于一个类似位置的人，他们确实理解了认知水平上的输入，会产生响应。即使这种产生响应迅速且显着的人类输出的能力是显着的，但考虑到当前AI模型的工作方式，人们必须注意不要暗示类似人类的认知。OpenAi，介绍ChatGpt：对话的优化语言模型，o Pen AI：B日志（2022年11月30日），https：//openai.com/blog/chatgpt [https://perma.cc/8qwz-7nky]。Daniel Schwarcz和Jonathan H. Choi，《律师的AI工具：实用指南》，108 M Inn。h eadnotes 1，1（2023）;乔纳森·H·乔（Jonathan H.
医学中chatgpt的好处，限制和风险
1 Department of Neurosurgery, and Neuroscience, Weill Cornell Medicine, NewYork-Presbyterian Hospital, New York, NY, United States, 2 Department of Neurosurgery, Chulabhorn Hospital, Chulabhorn Royal Academy, Bangkok, Thailand, 3 MIT Computer Science & Artificial Intelligence Laboratory, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, United States, 4 Harrington Heart & Vascular大学医院研究所克利夫兰医学中心，凯斯西部储备大学，俄亥俄州克利夫兰，美国，罗伯特·D·罗伯特·D·罗伯特·D·和帕特里夏·凯恩医疗保健科学科学中心，美国明尼苏达州罗切斯特市梅奥诊所，梅奥诊所，美国6号卫生保健政策和研究部，卫生科学系，美国梅奥诊所，梅奥诊所，美国梅奥诊所，埃斯恩，埃斯恩，埃斯恩，埃斯恩，埃斯恩，埃斯恩，人工学会，纽约市，德国，加利福尼亚大学，旧金山分校，旧金山，加利福尼亚州旧金山大学8号巴卡尔计算健康科学研究所，美国9号病理学系，纽约大学纽约州纽约州，纽约州，纽约州，纽约州，纽约州10 Hasso Plattner数字健康研究所10失败医学，大学医院，蒙斯特大学，德国蒙斯特，12个心脏病学系，部门预防医学系，健康促进，卫生学院，医学院，医学院，大学维滕/赫尔德克，德国哈根
chatgpt/人工智能工作队
■https://tll.mit.edu/teaching-in-the--the---------------------- https://tll.mit.edu/teaching-learning-with-chatgpt-opportunity-or-quagmire-part-ii/■https://tlll.mit.mit.mit.mit.mit.mit.mit.mit.teaching-learning-learning-with-chatgpt-chatgpt-portnity-opportunity-opportunity-or-quagmire/写作中心（Chatgpt的教师资源
利用chatgpt进行定性数据分析
定性数据分析对于研究至关重要，但是Nvivo之类的工具既昂贵又复杂。这项研究调查了Chatgpt在增强定性分析中的作用。通过与六个计算机视觉学者的数据管理实践分析访谈，它与手册和ChatGPT辅助分析进行了对比。结果表明，尽管ChatGPT提高了效率并揭示了细微的见解，但手动监督仍然需要解决诸如偏见和不准确之类的AI限制。该案例研究可以嵌入研究方法课程中，以为学生提供对AI在定性研究中应用的有形见解，从而增强他们为未来的研究努力的准备。
CHATGPT，生成语言模型和人工智能在医学教育中的作用：与Chatgpt的对话和呼吁论文
ChatGpt是由OpenAI于2022年11月30日推出的生成语言模型工具，使公众能够与一台在广泛主题的机器交谈。在2023年1月，Chatgpt吸引了超过1亿用户，使其成为迄今为止增长最快的消费者应用程序。对Chatgpt的采访是对Chatgpt进行更大访谈的第2部分。它提供了Chatgpt当前功能的快照，并说明了医学教育，研究和实践的巨大潜力，但也暗示了当前的问题和局限性。在与JMIR Publications的创始人兼出版商Gunther Eysenbach的对话中，Chatgpt产生了一些有关如何在医学教育中使用聊天机器人的想法。它还说明了其为医学生生成虚拟患者模拟和测验的能力；批评了模拟的医生沟通，并试图总结研究文章（原来是捏造的）；评论了检测机器生成的文本以确保学术完整性的方法；为卫生专业人员生成了一个课程，以了解人工智能（AI）；并帮助起草了在chatgpt的JMIR医学教育中发起的新主题问题论文的呼吁。对话还强调了适当的“提示”的重要性。尽管语言发生器确实偶尔会出现错误，但在受到挑战时会承认这些错误。当Chatgpt捏造的参考文献时，大语模型的众所周知的令人不安的幻觉趋势变得明显。访谈可瞥见Chatgpt的能力和局限性以及AI支持的医学教育的未来。由于这项新技术对医学教育的影响，JMIR医学教育正在发起呼吁新的电子收集和主题问题的论文。论文呼吁的最初草案完全是由Chatgpt生成的，但将由主题问题的人类客人编辑进行编辑。
OpenAI ChatGPT 和高等教育中的偏见信息
根据其网站 ( https://openai.com/blog/introducing-openai )，总部位于旧金山的 OpenAI 成立于 2015 年，是一家“非营利性人工智能研究公司”。我们的目标是以最有可能造福全人类的方式推进数字智能，不受产生财务回报需求的约束。由于我们的研究不受财务义务的限制，我们可以更好地专注于“对人类的积极影响”——当你看到新的估值高达 900 亿美元，价值在不到九个月的时间内增长了三倍时，这一壮举并不难实现（Seetharaman 和 Jin 2023）。OpenAI 的应用程序 OpenAI GPT 是一种最先进的生成式预训练转换器 (GPT) 大型语言模型 (LLM)，该模型在大量文本数据上进行训练（Brown 等人2020），一旦输入提示，即可生成类似人类的文本。LLM 会了解对于任何给定的输入单词或短语，接下来可能会出现哪些后续单词、短语和句子——就像输入字母时的 iPhone 一样。通过在训练期间“阅读”主要由人类编写的文本，语言模型还可以学习如何像我们一样“写作”，包括我们所有的优点和缺点（O'Sullivan 和 Dickerson 2020）。
开放式人工智能聊天 GPT 的道德困境：它是对的还是......
学习和研究领域的数字化和创新正迅速成为社会可持续和进步增长的关键驱动力。人工智能的技术进步和前景具有显著的优势，近年来其多样性和质量不断提高。这促进了人工智能应用程序和软件的令人瞩目的发展，例如 ChatGPT，它已在全球流行起来。ChatGPT 是 OpenAI 为教育用户提供的一项服务，用于生成论文、歌词和故事。它是一种人工智能语言模型，可以理解和生成对文本输入的类似人类的响应，使其成为各种经济和文化应用的宝贵工具。本研究探讨了禁止 ChatGPT 的道德困境。我使用一系列论证性例子，讨论了 OpenAI 访问的道德义务概念及其局限性。使用人工智能聊天机器人可能出现的一些道德问题包括对数据隐私、算法偏见以及聊天机器人取代人类互动和支持的可能性的担忧。OpenAI 的尖端技术和工具真的能帮助企业运营和机构，并改善决策吗？它还能为学生和研究人员提供大量资源，帮助他们发展知识、批判性思维技能和对各个领域的理解吗？ 允许 ChatGPT 自由运行可能会导致意想不到的后果，但也可能促进人工智能领域的创新。归根结底，在监管和创新之间找到平衡是最大限度发挥 ChatGPT 优势同时最大限度减少其潜在危害的关键。 人工智能软件有可能降低和贬低我们的道德观，这与我们的批判性思维有着根本的不同。Chomsky, Roberts & Watumull1 担心的是，人工智能软件缺乏像人类一样理解和应用道德原则的能力，这可能会导致意想不到的后果和道德困境。 关键词：批判性思维；道德困境；对错；ChatGPT 简介 Open AI ChatGPT（生成式预训练 Transformer）和 GPT-4 的开发为自然语言处理、商业、教育和研究环境领域带来了重大进步。 ChatGPT 可以生成类似人类的文本，使其成为近年来最出色的 AI 工具之一。然而，随着数字化的这一新变化，需要解决一些道德问题 ∗ 英国考文垂阿登大学商学院基础研究学院讲师，博士。电子邮件：mcoltri@arden.ac.uk 1 Chomsky, Roberts & Watumull (2023)。
为学生提供生成式人工智能（如 ChatGPT）的使用指导
重要提示：请注意，如果您使用人工智能工具（例如 ChatGPT 或其他工具）生成作业（或作业的一部分）并将其当作自己的作品提交，这将被视为学术不端行为并受到相应处理。“大学将学术不端行为定义为在任何大学评估中使用不正当手段。不端行为的例子包括（但不限于）剽窃、自我剽窃（即在同一或不同机构两次提交同一份作品以获得学分）、串通、伪造、作弊（包括合同作弊，即学生付钱让别人写或编辑作品）、欺骗和冒充（即在评估中冒充另一名学生或允许他人冒充学生）。”（爱丁堡大学，学术不端行为程序）
Narrative Review ChatGPT 和 AI 驱动的写作工具
本叙述性评论探讨了在学术写作中使用人工智能 (AI) 的风险和道德问题。随着大型语言模型 (LLM) 和聊天机器人等人工智能技术越来越多地融入研究，关于它们对学术工作的完整性、准确性和道德标准的影响的问题也随之出现。本评论解决了抄袭、知识产权、准确性、可靠性、偏见及其对批判性思维和学习的影响等挑战。此外，它还探讨了人工智能生成内容的道德影响，并强调作者有责任确保其作品的透明度、准确性和适当的归属。该评论强调学术写作需要严格的标准，特别是在引用和承认研究过程中使用的人工智能工具方面。它强调了抄袭和侵犯知识产权的风险，声称人工智能生成的内容不应被视为作者或被引用。该评论还研究了人工智能对批判性思维和学术技能的潜在影响，表明过度依赖人工智能工具可能会阻碍智力发展。此外，它还确定了当前法律和机构政策在研究中使用人工智能方面的差距，并提倡建立更强大的框架来指导合乎道德的人工智能采用。最后，该评论提出了缓解策略，以最大限度地降低这些风险并确保负责任地使用人工智能，同时还提出了未来的研究方向以应对新出现的挑战。