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生成人工智能政策 GB-50-24-2
威斯康辛大学绿湾分校提倡学生和员工安全、合乎道德且有效地使用 GAI 产品。由于 GAI 工具的可用性和开发速度很快，应注意 GBIT 向用户提供的信息，以提醒用户有关产品和流程的注意事项和担忧。员工和学生可以自由使用集成到大学提供的信息技术资源（例如 SIS、Salesforce）中的 GAI 工具。非大学提供的 GAI 工具的用户必须评估该 GAI 工具，以确认其使用是否适当以及是否符合威斯康辛大学绿湾分校和威斯康辛大学的安全标准。
项目中使用生成人工智能的声明
使用 GAI 的示例 以下是一些您在项目中使用 GAI 工具的示例。您可以指定除所列方式之外的其他使用 GAI 的方式。在相关情况下，您必须指出使用了哪些基本工具，并简要描述您使用它们的方式和好处。 搜索或构建信息用于编程任务用于数据分析用于生成图表 用于格式化项目中的文本/公式 用于获得文本和措辞的反馈/改进/校对 用于生成任务中直接使用的文本（重要，见下文） 如果您重写了由 GAI 生成的文本但未直接引用它们，请声明您如何使用 GAI。如果您直接引用了由 GAI 生成的文本，则必须将其作为引文引用，并参考您使用的 GAI 工具 - 请参阅此处的说明
在生成人工智能时代开发有效的评估
生成人工智能（GAI）具有改变教育领域的巨大潜力，因为GAI模型可以考虑上下文，因此可以接受培训以对学生学习成果进行快速而有意义的评估。但是，当前版本的GAI工具具有相当大的局限性，例如用于训练模型的数据集中通常固有的社交偏见。此外，GAI革命是在从基于记忆的教育系统中转向支持学习者发展知识和技能来解决现实世界问题并解释现实世界现象的能力的时期。使用GAI工具进行旨在促进知识应用的评分评估的挑战是确保这些算法与受过训练的人类得分手在评估学生绩效时得分相同的构造属性（例如，知识和技能）。同样，如果使用GAI工具来开发评估，则需要确保GAI生成的评估的目标与开发这些评估的学习环境的愿景和绩效期望保持一致。目前，尚未确定评估基于AI的评估和评估结果的有效性的准则。本文代表了与开发和验证基于GAI的评估和评估结果有关的问题的概念分析，以指导学习过程。我们的主要重点是调查如何有意义地利用GAI的能力来开发评估。我们提出了根据现有验证方法评估GAI产生评估和评估得分的有效性证据的方法。我们讨论了旨在建立评估基于AI的评估和评估结果的指南和方法的未来研究途径。我们以美国教育研究协会的教育和心理测试标准中概述的有效性理论进行了讨论，并讨论了我们如何在基于GAI评估的背景下建立从测试分数确定的标准建立标准。
生成AI如何改变新闻业
摘要：生成人工智能（GAI）是一种基于算法，模型等的技术，它创建了诸如文本，音频，图像，视频和代码之类的内容。gai被深深地融入新闻业，作为工具，平台和系统。但是，GAI在新闻业中的作用稀释了媒体专业人士的力量，改变了传统的新闻制作并提出了道德问题。 这项研究试图从新闻专业精神和认识论的角度从特定的新闻实践中系统地回答这些道德问题。 基于对GAI的发展和应用的审查，本研究确定了新闻机构，新闻工作者和受众的责任，确保他们在坚持新闻专业精神和普遍人类价值观的同时意识到GAI的潜力，以避免负面的技术影响。但是，GAI在新闻业中的作用稀释了媒体专业人士的力量，改变了传统的新闻制作并提出了道德问题。这项研究试图从新闻专业精神和认识论的角度从特定的新闻实践中系统地回答这些道德问题。基于对GAI的发展和应用的审查，本研究确定了新闻机构，新闻工作者和受众的责任，确保他们在坚持新闻专业精神和普遍人类价值观的同时意识到GAI的潜力，以避免负面的技术影响。
艺术教育与生成式人工智能
人工智能 (AI) 对艺术和艺术教育具有重大意义。本文重点关注生成性人工智能 (GAI) 领域。GAI 是一种可以创建内容的人工智能，包括视觉和其他形式的艺术，或类似艺术的材料。我们考虑的研究问题是：GAI 对艺术教育有何影响？借鉴建构主义学习理论，本文断言，GAI 可以为教育工作者提供一个机会，通过基于体验的方法让学生积极参与对通过 AI 生成的艺术或类似艺术材料的批判性分析。采用探索性方法对这篇论文进行定性研究。介绍了该方法在利用 GAI 吸引学生参与参与式艺术教育学习体验方面的潜在应用意义和局限性。GAI 被概念化为视觉艺术生成自动化的一种形式或代理。
学生使用生成ai
简介高地和岛大学（UHI）致力于采用可以提高教育质量和整体学生体验的新技术。生成人工智能（GAI）有可能显着增强和革新我们学习，教导，进行研究和执行专业职责的方式。在这些上下文中使用GAI的使用必须受到道德和隐私的考虑。gai受到偏见和歧视的影响，并且人们对未经授权访问敏感数据的潜力存在严重的担忧。因此，必须以负责任和道德的方式实施GAI，并以透明，问责制，可持续性和隐私原则为指导。为UHI的学生提供了随后的指导，以支持他们对GAI进行学习和课程的有效利用，以支持和增强实践的方式，同时还满足了上面概述的关键考虑因素。该指南将与/或阅读UHI生成人工智能（GAI）策略后，有关使用生成AI工具和UHI的外部网站免责声明的UHI原则。随着UHI在使用Gai成熟的立场，该指南将继续更新，并扩展到教学和研究以外的其他领域。指南涵盖以下内容：
通过生成人工...
生成人工智能（GAI）已知具有广泛的应用。近年来，基于GPT-4，Gemini和Claude等GAI的大型语言模型（LLM）也已用于定性研究，特别是在内容分析过程中。这些模型可以在短时间内全面有效地分析大型定性数据集。GAI模型有效地编码定性数据并确定类别和主题。尽管GAI模型在时间和成本效率方面为研究人员提供了显着优势，但有关其在内容分析中使用的道德问题已成为最前沿。此外，诸如偏见之类的局限性，产生错误信息的潜力以及表面分析是独立使用这些工具在内容分析中的重要障碍。本研究的目的是全面研究在内容分析中使用GAI的优势以及在此过程中遇到的挑战。在这种情况下，根据对相关文献的评论，向计划在分析中利用GAI模型的研究人员提供了建议。在这些建议中，本研究强调，仅GAI模型不足以进行有效的内容分析而无需人类参与，并提出了混合方法。关键字：生成人工智能（GAI），大语言模型（LLM），定性研究，内容分析
通过生成AI与专家的混合物增强物理层通信安全
摘要 - AI技术在无线通信中已被更广泛地采用。作为一种新兴的AI技术类型，生成人工智能（GAI）在通信安全方面引起了很多关注。由于其强大的学习能力，GAI模型表现出了比常规AI方法的优越性。但是，GAI仍然有几个局限性，包括高计算复杂性和有限的适应性。专家（MOE）的混合物通过门机制使用多个专家模型来词典，提出了可能的解决方案。首先，我们回顾GAI模型在物理层通信安全性中的应用，讨论局限性，并探讨MOE如何帮助GAI克服这些局限性。此外，我们为通信安全性的网络选择问题提供了一个启用MOE的GAI框架。为了证明该框架的有效性，我们在合作友好的障碍场景中提供了一个案例研究。实验结果表明，支持MOE的框架有效地有助于GAI算法，解决其局限性并增强通信安全性。
生成人工智能指南 - 2023 年 4 月
2023 年 4 月 生成式人工智能的前景 生成式人工智能 (GAI) 工具（例如 ChatGPT 和其他大型语言模型）的广泛可用性正在推动关于其学术用途的持续讨论。GAI 工具是学习过程的一个令人兴奋的补充，可以以创新的方式部署以推进学习目标。本文档提供了一些有关在大学学术工作中使用 GAI 的指南。教务长办公室鼓励整个大学社区通过创造性的使用和应用来拥抱这些技术。欢迎教师在教学和研究中深思熟虑地使用 GAI 工具。如果使用得当，GAI 工具可以增强课程、作业和评估的设计。我们的学生将终生使用 GAI 工具。作为学生，他们可以通过多种富有成效的方式使用这些工具，这与既定的课程政策和目标一致。示例包括：集思广益；总结和翻译内容；解释新概念以帮助理解；提出反驳；建议标题；调试代码；收集来源；以及格式化参考资料。设计作业 即使我们自己也在学习，我们也必须教会学生有效、负责任地使用 GAI 工具：起草适当的提示；批判性地思考工具的正确使用及其对社会可能产生的影响；评估其产出是否准确、有偏见且公平。练习可能包括让学生制定有效的提示；识别 GAI 生成内容中的肤浅修辞；并评估 GAI 生成的论点的合理性和逻辑有效性。可以要求学生对 GAI 生成的内容进行事实核查、批评和/或编辑以获得学分。图书馆和学术创新部教学核心为教师提供了有关如何应对生成人工智能 (AI) 工具的有用指导。教务长办公室鼓励教师查阅这些资源。鼓励负责任地使用尽管 GAI 工具前景广阔，但误用可能会干扰学习目标并损害学生写作、分析和技术技能的发展。学术道德、准确性、引用来源和作弊问题也值得担忧。学生权利与责任办公室维护着一份《澄清学术期望的教师指南》，其中直接涉及 GAI 工具在学术工作中的使用。
通过生成人工智能提高工作生产力：全面的文献评论
摘要：在这篇评论中，利用Prisma方法论，介绍了对不同专业领域的生成人工智能（GAI）的全面分析，从159个选定的研究出版物中提取。这项研究提供了GAI对提高机构绩效和工作生产率的影响的深入概述，并特别关注包括学术界，研究，技术，通讯，农业，政府和业务的部门。它突出了GAI在驾驶AI挑战，道德考虑以及在这些领域中分析思维的重要性中的关键作用。该研究进行了详细的内容分析，发现了当前GAI应用程序中的重大趋势和差距以及预测未来的前景。这项研究的一个关键方面是文献计量分析，该分析识别出诸如聊天机器人和对话剂（特别是Chantgpt）之类的主要工具，是Gai进化的核心。调查结果表明，GAI研究的强劲而加速的趋势，预计将持续到2024年及以后。此外，本研究指出了潜在的未来研究方向，强调了改进GAI设计和战略长期计划的需求，尤其是在评估其对各个专业领域用户体验的影响时。