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数字广告活动中的生成AI
收到：2024年3月3日修订：2024年4月7日接受：2024年4月23日发布：2024年5月11日摘要 - 在数字广告，生成人工智能（GAI）的动态领域中，作为一种变革性的力量，重新定义内容创建，定制，定制和交付。通过使品牌能够为受众的复杂偏好量身定制各种内容形式，Gai标志着品牌消费者互动的显着发展。这项技术能够消化广泛的数据集以获取洞察力并产生共鸣内容，这有望转向更有效，个性化的广告策略。Gai彻底改变数字广告实践的潜力是巨大的，为参与和品牌发展提供了无与伦比的机会。但是，这一旅程充满了挑战，包括保持品牌身份以及浏览隐私和安全问题。案例研究，例如Netflix的个性化预告片和时尚零售商的GAI运动，进一步说明了GAI的复杂应用，展示了成功并突出了创新与真实性之间的重要平衡。随着数字广告的发展，GAI的作用将增长，强调了对道德考虑的需求，并将人类创造力与AI融合在一起，以充分利用Gai的创新潜力。本研究论文全面研究了GAI在数字广告领域的影响和挑战，并为该时代提供了进一步研究的领域。
传播创造者：为生成性人工智能输出归功
近期涌现的生成式人工智能 (GAI) 系统（如 Stable Diffusion）可以根据人类提示生成图像，这引发了关于创作权、原创性、创造力和版权的争议性问题。本文重点关注创作权：谁创造了 GAI 帮助下产生的输出并应获得其功劳？现有的关于创作权的观点不一：一些人坚持认为 GAI 系统只是工具，人类提示者才是真正的创造者；其他人更愿意承认 GAI 发挥了更重要的作用，但大多数人都以全有或全无的方式看待创作权。我们开发了一种称为 CCC（以集体为中心的创造）的新观点，以改进这些现有立场。在 CCC 上，GAI 输出首先由集体创建。对创造权的主张有不同程度，取决于所涉及的各种代理和实体（包括用户、GAI 系统、开发人员、训练数据生产者等）的个人贡献的性质和重要性。重要的是，CCC 坚持认为 GAI 系统有时可以成为共同创造集体的一部分。我们详细介绍了 CCC 如何推进现有的辩论并解决涉及 GAI 的创造权争议。
用于网络安全的生成AI：分析Chatgpt，Dall-E和其他模型的潜力来增强安全空间
摘要本研究论文打算在网络安全域中提供生成AI（GAI）的现实应用。在当今世界，网络威胁的频率，复杂性和影响一直在上升。这种不断发展的威胁格局对继续寻找更好的解决方案来应对这些威胁的组织和安全专业人员构成了挑战。gai技术为他们提供了一种有效的方法，可以随着效率提高以自动化的方式解决这些问题。它使他们能够从事需要人为干预的更关键的安全方面，而GAI系统应对一般威胁情况。此外，与人类相比，GAI系统可以更好地检测新的恶意软件和威胁情况。GAI的这一功能（当杠杆化时）可能会导致安全系统的更高鲁棒性。许多科技巨头，例如Google，Microsoft等，都是由这个想法的动机，并将GAI的元素纳入其网络安全系统中，以使其在应对不断发展的威胁方面更有效。许多网络安全工具，例如Google Cloud Security AI Workbench，Microsoft Security Copilot，Sentinelone Purple AI等，都进入了图片中，它们利用GAI来开发更简单明了的方法来处理新出现的网络安全危机。随着GAI在网络安全域的出现，还需要考虑到此类系统所具有的局限性和缺点。本文还提供了GAI的一些局限性，例如定期给出错误的结果，昂贵的培训，恶意演员用于非法活动的潜力等。
生成式人工智能 - DR-NTU
生成人工智能 (GAI) 是一个发展迅速、应用范围广泛的领域。本文对 GAI 的研究前景进行了全面分析，全面概述了该领域的主要主题和话题。该研究分析了 Scopus 中 1985 年至 2023 年间的 1319 条记录，包括期刊文章、书籍、书籍章节、会议论文和精选工作论文。分析揭示了 GAI 研究中的七个不同主题集群：图像处理和内容分析、内容生成、新兴用例、工程、认知推理和规划、数据隐私和安全以及生成预训练 Transformer (GPT) 学术应用。本文讨论了分析结果，并确定了 GAI 研究中的一些关键挑战和机遇。本文最后呼吁进一步研究 GAI，特别是在可解释性、稳健性、跨模态和多模态生成以及交互式共同创造领域。该论文还强调了解决GAI数据隐私和安全挑战以及负责任地使用GAI的重要性。
评估生成人工智能对……的影响
摘要：在快速发展的人工智能领域，生成性人工智能 (GAI) 已成为提升组织敏捷性和运营效率的关键驱动力。本研究探讨了意识、数字技术采用和基础设施之间的复杂相互作用，以及它们对内部和外部 GAI 敏捷性和客户参与度的共同影响。该研究利用偏最小二乘结构方程模型 (PLS-SEM) 分析了来自制造业、建筑业、信息和通信业、零售业、法律业、医疗卫生服务业、教育业和服务业等不同行业的 217 名参与者的数据。结果表明，意识和基础设施在提升 GAI 系统内部敏捷性方面都发挥着至关重要的作用，这意味着深刻的理解和强大的设置是有效内部 AI 运营的关键驱动力。有趣的是，当与数字技术采用相结合时，这些因素也对外部 GAI 敏捷性产生了积极影响，这表明采用新技术可以增强组织在外部互动中的适应性。然而，单靠数字技术的采用并不能显著改变内部 GAI 的敏捷性，这表明其他因素可能在 GAI 的内部动态中发挥作用。此外，内部 GAI 敏捷性似乎对增强客户参与度仅有不大的作用，凸显了内部 AI 效率与切实的客户互动成果之间的潜在差距。这些见解对于理解 GAI 敏捷性的决定因素及其在改善各个行业客户参与度方面的作用至关重要。该研究为 GAI 的理论和实践理解做出了宝贵的贡献，强调了战略意识、技术采用和基础设施开发对于在不同商业环境中利用 GAI 优势的重要性。关键词：生成式人工智能工具、组织敏捷性、数字技术采用、基础设施、客户参与
澳大利亚的生成式人工智能机遇
此外，GAI 可以通过增强角色内的任务来提高工作人员的产出质量。增强是指 GAI 协助工作人员完成任务的能力。例如，GAI 可以根据医生的输入或患者数据生成可能病例列表，从而增强医生对患者的诊断。最终，需要医生的专业知识来完成诊断（即完成任务）。然而，在 GAI 的帮助下，医生可以更好地思考所有可能的情况，从而提供更全面的护理。换句话说，他们的产出质量得到了提高。
人工智能工作组报告
使用人工智能方法或流程创建内容，包括但不限于文本、图像、视频、音频、计算机代码或其他数据。密西西比州立大学希望学生遵守有关学术诚信的政策，包括使用 GAI 工具，例如 ChatGPT、Bard、CoPilot、DALL-E3 以及任何其他现有或未来开发的 GAI 工具。大学认识到，引入 GAI 可能为学术严谨、知识探究和教育卓越提供机会。鼓励个别教师制定有关在其课程中使用 GAI 的班级特定指南。学生必须查阅每门课程的教学大纲，以确定是否允许以及在何种程度上允许使用 GAI。如果课程大纲中没有明确规定政策，学生必须假定不允许在课程活动、作业或考试中包含 GAI 生成的内容，并将被视为违反大学荣誉准则。
在教育中使用生成式人工智能工具的政策和原则
委员会成员：● Elissa Aminoff 教授（心理学；艺术与科学）● Navid Asgari 教授（战略与统计学；加贝利商学院）● Lauri Goldkind 教授（社会服务研究生院）● Russell Pearce 教授（法学院）● Joshua Schrier 教授（化学；艺术与科学）● Ralph Vacca 教授（传播与媒体研究；艺术与科学）。简介生成人工智能 (GAI) 专注于创建能够生成内容的系统，包括文本、图像、音乐和计算机程序。这些系统使用经过大量文本（包括学术论文）和图像样本训练的统计模型来生成模仿人类创造力的输出，以响应自然语言输入。GAI 工具可在互联网上免费或廉价获取，即使是技术不熟练的用户也可以使用它们。GAI 与教育的整合对机构既带来了挑战也带来了机遇，并有可能改变高等教育。鉴于 GAI 可以生成模仿人类创作者的不可复制内容，人们有理由担心学生会利用 GAI 进行学术欺诈或作弊。但是，如果使用得当，学生可以利用 GAI 通过与 AI 生成的内容进行互动讨论来提高批判性思维能力。GAI 可以通过提供建议、语法更正甚至生成草稿内容来帮助提高写作能力。GAI 还可以作为数据分析以及计算机程序的创建和调试的宝贵工具，因此可以降低将这些主题纳入非专业课程的障碍。在利用 AI 工具提供支持与保持学生作品的真实性和原创性之间保持平衡以维护学术诚信至关重要。AI Vision 委员会的一个主要目标是应对这些挑战，利用 GAI 作为宝贵教育资源的潜力，同时保护
生成人工智能的社会影响
围绕生成式人工智能 (GAI) 的社会影响的讨论，例如 ChatGPT 等技术，经常在两个极端之间摇摆不定：空前生产力的乌托邦愿景和人类灭亡的反乌托邦恐惧。这种两极分化的观点忽视了 GAI 微妙而务实的表现。一般来说，极端观点过于简化了技术本身或其解决社会问题的潜力。作者建议进行更平衡的分析，承认随着各种实现与人类利益相关者和环境因素的互动，GAI 的影响将随着时间的推移而动态展开。虽然大型科技公司主导着 GAI 的供应，但其需求预计将通过实验和用例不断发展。作者认为，GAI 的社会影响取决于可识别的偶然性，强调了三大因素：自动化和增强之间的平衡、物理和数字现实的一致性以及人类有限理性的保留。这些偶然性代表了 GAI 实例化过程中产生的权衡，这些权衡受到技术进步、利益相关者动态和背景因素（包括社会反应和法规）的影响。由于技术轨迹中不可预见的不连续性，预测长期社会影响仍然具有挑战性。作者预计 GAI 计划、技术进步、学习经验和社会反应之间将持续相互作用，其结果取决于上述偶然性。