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对机器学习和深度...
可以削弱个人使用准确信息做出明智决定的能力，假新闻可能会以多种方式影响我们的生活。例如，经验证据表明，传播医疗保健谣言可能会使现有的大流行病恶化。同样，虚假的财务信息可能会误导投资者做出不良的投资决策并遭受资本损失。此外，捏造的科学主张可能会误导决策者，从而导致可能带来长期后果的不良选择。作为另一种常见的每日现象，欺骗性的产品评论可能会吸引客户进行不必要的购买。因此，确定虚假新闻的有效机制将是对其进行对抗的第一步，以减轻其社会和经济影响，并为数字时代的信息完整性提供急需的保障。Dozens of studies have used the following machine learning algorithms to detect fake news: Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression (LR), Passive-Aggressive Classifier (PAC), Stochastic Gradient Descent (SGD), Random Forest (RF), Naïve Bayes (NB), decision tree (DT), XGBoost (XGB), AdaBoost (AB), Gradient Boosting （GB）和K-Nearest邻居（KNN）。此外，过去的研究还使用了深度学习算法，例如BERT，长期记忆（LSTM），
数字人文教育中的人工智能
2 高等教育中的人工智能 最新的《地平线报告》假定人工智能和机器学习作为一项新兴技术与学术教学和学习息息相关（Brown 等人，2020 年）。教育中的人工智能不仅仅涉及教育过程本身。简化管理任务有助于教师专注于学习者。学习材料的个性化，以及针对个人的量身定制，确保了自适应学习过程。计算机辅助选择支持学习材料的平衡性和客观性。因此，人工智能甚至可以提供政治上真正中立的教育，从而减少受影响。一个非常当前和重要的主题是对虚假新闻的分析，它显示了人工智能在教育中的重要性。例如，Guerzhoy、Zhang 和 Noarov（2019 年）建立了一个基于人工智能的虚假新闻检测器。
全球多元文化心理保健支持
1。针对移民的心理保健系统。Hitotsubashi大学。https：//www.soc.hit-u.ac.jp/isgi/staff/ myjp/ijusha.html 2。在医学数字化中引入数字治疗学（DTX）。日本研究所。h t t p s： / / / w w w。 J r i。c o。J P/Medialirary/File/column/counter/contion/详细信息/20210910_kawasaki2。 PDF 3。 基于ICT的精神保健服务的证据建设和社会。 4。 日本网络进出口协会，“公共媒体的作用：反对错误信息的弹性信息基础架构”，2018年5月14日，https：//jneia.org/ 180514-2/5。 日本的莫莱纳（Div），“勇敢地战斗：预防感染中错误信息的意外后果”，2018年12月25日。 6。 Shinichi Matsuda，“基于统计方法的等级分析方法的研究”，Nanzan大学科学技术学院，2018年。 7。 Miho Tanaka，“护士心理健康干预措施的荟萃分析”，《日本心理健康护理杂志》，2020年。 8。 satria，D。等。 （2023）。 “大众传播中的假新闻现象。”开放访问印度尼西亚社会科学杂志。 9。 Khan，M。等。 （2020）。 “社交媒体上的假新闻识别”。国际工程研究与技术杂志。 10。 Silva，E。C.等。 （2022）。 “虚假信息和虚假新闻影响J P/Medialirary/File/column/counter/contion/详细信息/20210910_kawasaki2。PDF 3。基于ICT的精神保健服务的证据建设和社会。4。日本网络进出口协会，“公共媒体的作用：反对错误信息的弹性信息基础架构”，2018年5月14日，https：//jneia.org/ 180514-2/5。日本的莫莱纳（Div），“勇敢地战斗：预防感染中错误信息的意外后果”，2018年12月25日。6。Shinichi Matsuda，“基于统计方法的等级分析方法的研究”，Nanzan大学科学技术学院，2018年。7。Miho Tanaka，“护士心理健康干预措施的荟萃分析”，《日本心理健康护理杂志》，2020年。8。satria，D。等。（2023）。“大众传播中的假新闻现象。”开放访问印度尼西亚社会科学杂志。9。Khan，M。等。 （2020）。 “社交媒体上的假新闻识别”。国际工程研究与技术杂志。 10。 Silva，E。C.等。 （2022）。 “虚假信息和虚假新闻影响Khan，M。等。（2020）。“社交媒体上的假新闻识别”。国际工程研究与技术杂志。10。Silva，E。C.等。 （2022）。 “虚假信息和虚假新闻影响Silva，E。C.等。（2022）。“虚假信息和虚假新闻影响
您的扩散模型是隐式合成图像检测器-Lix
摘要。扩散模型的最新发展，尤其是在潜在扩散和无分类器指导的情况下，产生了可以欺骗人类的高度实现图像。在检测域中，跨不同生成模型的概括的需求导致许多人依靠频率指纹或痕迹来识别合成图像，因此通常会损害对复杂图像降解的鲁棒性。在本文中，我们提出了一种新的方法，该方法不依赖于频率或直接基于图像的特征。相反，我们利用预先训练的扩散模型和采样技术来检测假图像。我们的方法论基于两个关键见解：（i）预先训练的扩散模型已经包含有关真实数据分布的丰富信息，从而通过策略性抽样实现了真实和假图像之间的区分； （ii）文本条件扩散模型对无分类器指导的依赖性，再加上更高的指导权重，可以实现真实和扩散产生的假imperigens之间的识别性。我们在整个Genimage数据集中评估了我们的方法，并具有八个不同的图像发生器和各种图像降解。我们的方法证明了它在检测多种AI生成的合成图像的功效和鲁棒性，从而设置了新的最新状态。代码可在我们的项目页面1
2022 年 4 月 29 日 - 加州男子被判犯有合谋窃取美国国防部付款、银行欺诈、向联邦特工撒谎以及与 23 美元网络钓鱼诈骗相关的其他罪行
Oyuntur 的同谋者以他人名义创建虚假电子邮件账户，并设计类似于美国总务管理局 (GSA) 面向公众的网站的虚假网页。2018 年 6 月至 9 月，同谋者向国防部各供应商（包括代表该公司的新泽西州个人）发送钓鱼电子邮件，诱骗这些供应商访问钓鱼页面。这些电子邮件看似来自美国政府的合法通信，但实际上是同谋者发送的，其中包含可自动将个人带到钓鱼页面的电子链接。在那里，他们看到了看似 GSA 的网站，并被提示输入他们的机密登录凭据，然后同谋者使用这些凭据对政府系统进行更改，并最终将资金转移给同谋者。
人工智能在新闻业的有效性和局限性
标题：人工智能在新闻业中的有效性和局限性 摘要：本文探讨了人工智能在新闻业发展的三个方向：自动化新闻、人工智能生成的新闻主播和基于人工智能的假新闻检测。人工智能在新闻报道中有多有效？机器人如何呈现新闻故事？人工智能如何区分假新闻和真实新闻。这些是我撰写本文的一些问题。研究结果表明，尽管人工智能已被强势引入各大新闻编辑室，并且往往比人类因素表现更好，但人类记者仍然不可或缺。这是由于人工智能无法完全理解人类的自然语言，也是因为它无法深入分析日常事件。
人工智能与保险欺诈：四大危险与四大机遇
人工智能技术可以帮助犯罪分子伪造和篡改照片。在社交媒体上流传的一张图片显示，美国前总统唐纳德·特朗普正在浏览一架橙色囚服。另一张图片则描绘了这位前总统在街上与警察扭打在一起的场景。这两张照片看起来都非常逼真，但其实都是使用人工智能工具伪造的。人工智能视频系统也可供犯罪分子使用，使其能够操纵现有视频片段来制作虚假视频。犯罪分子甚至可以伪造 Skype 或 Zoom 上的视频通话，窃取他人的形象和身份来推进他们的诈骗活动。保险公司的高管或员工可能就是这些计划的受害者。例如，诈骗者以真实银行专业人士的名义和形象创建虚假的社交媒体账户。这些账户显示这些人支持加密货币或提供虚假贷款优惠。
辨别人工智能生成图像的年龄差异
1.简介 AI 工具在我们的日常生活中越来越普遍。最近，AI 生成的文本和图像方面出现了许多创新，例如 ChatGPT [23] 和 Midjourney [18] 等 AI 工具。此类工具对于企业来说非常有用且价格低廉，因此已在编程和设计中得到专业使用 [16]。然而，随着人工智能的兴起，也带来了一些值得强调的负面后果。例如，普通人以数字方式创建和传播虚假信息的能力得到了增强。如果处理不当，可能会产生重大的社会后果。在之前的一项研究中，讨论了生成图片来制造伪造科学证据的可能性 [12]。他们得出结论，这可能对学术出版构成严重威胁，因为它很难被发现。人工智能被用来传播虚假信息的一个例子是，一段假视频中，气候活动家 Greta Thunberg 支持环保军事技术，即所谓的“可生物降解导弹” [15]。除此之外，还有很多其他人工智能生成的名人图像的例子，这些图像在网上获得了广泛的关注 [14]。虚假信息已经成为一个如此重要的话题，以至于近年来，假新闻、后真相和虚假信息这几个词分别被柯林斯词典、牛津词典和 Dictionary.com 评为“年度词汇” [3]。
研究深击视频中检测行为特征的研究
人们对出于各种目的的人们的综合视频图像产生了浓厚的兴趣，包括娱乐，交流，培训和广告。随着深层假期模型的开发，合成视频图像很快将在视觉上与自然捕获视频的肉眼无法区分。此外，许多方法正在继续改进，以避免更仔细的法医视觉分析。通过使用面部木偶来制作一些深层的虚假视频，该视频通过演员的动作直接控制合成图像的头部和面部，使演员可以“木偶”的图像“木偶”。在本文中，我们解决了一个问题，即是否可以通过控制扬声器的视觉外观，但要从另一个来源传输行为信号来区分原始说话者的动作。我们通过比较合成图像来进行研究：1）源自另一个人讲不同话语的人，2）起源于同一人说的话不同，而3）源自另一个人说相同话语的人。我们的研究表明，在所有三种情况下，合成视频都比原始源视频不那么真实和吸引力。我们的结果表明，可以从一个人的动作中检测到与视觉外观分开的行为签名，并且可以使用这种行为签名来区分深处的伪造和正确捕获的视频。
