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行业数字化转型：新兴行业...
近年来，技术极大地改变了经济和社会领域关键部门的面貌。越来越多的组织正在努力将业务流程转移到数字环境中，从而显着降低交易成本并显着增加经济活动量。一个巨大的、几乎无障碍的市场正在互联网上形成，该市场具有真正的全球竞争和所有要素（公司、产品和服务、消费者）的高度动态。在这种情况下，处理和分析大量数据的能力成为竞争优势的重要因素。业务发展的可持续性和前景取决于能否比20-30年前更快地响应不断变化的客户需求，并通过电子销售渠道向市场快速推出新产品和服务。如今，许多公司的市值很大程度上取决于“数字资产”（互联网受众的规模和忠诚度、网络空间中的品牌认知度和声誉等）。近年来，数字巨头（Facebook、谷歌、微软、苹果、亚马逊）的市值创下了历史新高，它们的总价值在整个标准普尔 500 股票指数中占据了相当大的份额，这一事实说明了它们的重要性。 .
探索小型，中和大型企业的在线微目标实践
Facebook和其他广告平台通过允许广告商选择特定用户并用精心制作的消息来瞄准用户的数据来利用用户的数据（该实践称为微目标）。但是，诸如Cambridge Analytica之类的广告客户恶意使用这些定位功能在选举中操纵用户。欧洲委员会计划在《新欧洲民主行动计划法》中限制甚至禁止某些目标功能，以保护用户免受这种伤害。难以找到适当的限制，我们不知道这些限制对常规广告商的经济影响。在本文中，为了告知辩论，我们通过了解谁在Facebook上进行广告以及他们如何使用广告平台的目标功能迈出了第一步。为此，我们要求890个美国用户在其浏览器上安装监视工具，以收集他们在Facebook上收到的广告，以及有关这些广告的目标的信息。通过将Facebook上的广告客户与他们的LinkedIn配置文件匹配，我们可以看到71％的广告客户是中小型企业，有200名员工或更少的员工，他们负责61％的广告和57％的广告印象。关于微目标，我们发现我们的数据集微目标中只有32％的中小型企业和30％的大型企业至少一个广告。这些结果不应被解释为微目标不是作为营销策略而有用的，而是广告商更喜欢将微目标任务外包给广告平台。的确，为了传递广告，Facebook正在采用优化算法来利用用户数据来确定哪些用户应查看哪些广告；这基本上意味着广告平台正在执行算法驱动的微目标。因此，在设定微目标的限制时，立法者应考虑传统广告客户驱动的微目标以及广告平台执行的算法驱动的微目标。
信息战：21 世纪案例研究
1 2011 年，《大西洋月刊》的 Rebbeca Rosen 发表了一篇有趣的文章，讨论了 Facebook 对阿拉伯之春的影响：Rosen, Rebecca J.2011.“那么，Facebook 到底要为阿拉伯之春负责吗？”《大西洋月刊》。https://www.theatlantic.com/technology/archive/2011/09/so-was-facebook-responsible-for-the-arab-spring-after- all/244314/ (2020 年 2 月 29 日)。2 Robinson, Linda 等人。2018.“现代政治战争：当前实践和可能的应对措施。” https://www.rand.org/pubs/research_reports/RR1772.html（2020 年 1 月 13 日）。
2011 年 AP-MTV 数字滥用研究 - 一条细线
1 目标报告至少发生过以下一种情况：1) 有人在互联网页面上写了关于您的不实内容 2) 有人与他人分享/发送了您不想分享的电子邮件或即时通讯 3) 有人在互联网页面上写了关于您的非常恶意的内容 4) 有人通过电子邮件、即时通讯或手机短信传播关于您的不实谣言 5) 有人通过电子邮件、即时通讯或手机短信或在互联网页面上发帖威胁要对您造成人身伤害 6) 有人在未经您允许的情况下登录您的电子邮件帐户或 Facebook、MySpace、Twitter 或其他互联网帐户，冒充您 7) 有人在未经您允许的情况下登录您的电子邮件帐户或 Facebook、MySpace、Twitter 或其他互联网帐户，监视您 8) 有人在未经您允许的情况下在互联网页面上发布您的尴尬照片或视频 9) 有人通过电子邮件、即时通讯、短信或 Facebook 或 MySpace 等网站表示他们有兴趣与您约会，并且后来告诉你他们只是假装 10) 某人在互联网上发现了您的尴尬信息，并用它来当面嘲弄您 11) 某人在您不知情的情况下录制或拍摄了您尴尬的视频并与他人分享 12) 某人威胁您，如果您不按他们的要求做，他们就会通过电子邮件、短信或在 Facebook 或 MySpace 等网站上发布信息，告诉其他人您的隐私，无论真实与否 13) 某人在互联网上发现了一些关于您的尴尬信息，并在未经您允许的情况下与他人分享 14) 某人向您发送电子邮件、即时通讯或手机短信，鼓励您伤害自己 15) 某人通过创建虚假的 Facebook/MySpace 个人资料冒充您 16) 某人拍摄了我的性爱照片或视频，而我对此并不知情，并将其与他人分享 17) 受到某人的压力，向他们发送我的裸照或视频
假期圣经学校 - 美国陆军驻地
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研究文章垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众关于人工智能 (AI) 图像生成器（如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否会被用来在政治话语中注入虚假信息。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是受到利润或影响力而不是意识形态的驱使）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既没有关注发布图片的页面也没有意识到图片是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图片，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观察站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J. A. (2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收稿日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发表日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
研究文章 垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众 关于人工智能 (AI) 图像生成器（例如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否可用于将虚假信息注入政治话语。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是出于利润或影响力而不是意识形态的动机）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既不关注发布图像的页面也不意识到图像是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图像，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观测站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J.A.(2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收到日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发布日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
与 Pinky and the Brain 合作的 NLP 法学硕士
IBM Watson Assistant Google DialogFlow Microsoft Bot Framework 和 Power Virtual Agents FaceBook Wit.AI