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人工智能缪斯：生成式人工智能聊天机器人的创造力已达到人类水平☆
一种普遍的观点是，人工智能不具备创造力。我们通过将人类产生的想法与六个生成性人工智能 (GAI) 聊天机器人产生的想法进行比较来测试这一假设：alpa.ai、Copy.ai、ChatGPT（版本 3 和 4）、Studio.ai 和 YouChat。人类和经过专门训练的人工智能分别评估了想法的质量和数量。我们发现人工智能和人类产生的创造力之间没有质的差异，尽管想法产生的方式有所不同。有趣的是，9.4% 的人类比最具创造力的 GAI GPT-4 更有创造力。我们的研究结果表明，GAI 是创造过程中的宝贵助手。继续研究和开发 GAI 在创造性任务中的应用对于充分了解这项技术在塑造创造力未来方面的潜在优势和劣势至关重要。最后，我们讨论了 GAI 是否能够“真正”发挥创造力的问题。
推荐引用 推荐引用 Davis, Shelly 和 David Rogers。“我们的图书馆在帮助学生理解生成式人工智能方面发挥着作用。”缅因州
评估来展示他们的学习成果。在第一个模块中，根据学生可能已经知道的内容以及他们通过学习材料学到的内容，要求他们选择一个受众（父母、青少年、朋友、同学、同事），并简短地回答这个人的问题“生成式人工智能和 ChatGPT 到底是怎么回事？”在第二个模块中，学生了解 GAI 在高等教育环境中的影响，然后要求他们想出他们过去做过的一项作业，他们认为这项作业可以通过使用 GAI 工具得到适当的帮助。然后，他们描述作业，并讲述他们如何在完成作业时使用 GAI，包括他们将采取哪些步骤来确保在作业中使用 GAI 的透明度和完整性。在此基础上，在第三个模块中，学生学习即时工程，并使用他们在上一个模块中确定的作业试验 GAI 工具。在最后一个模块中，我们强调
过渡频谱中的法治
摘要本章在法治框架内使用生成人工智能（GAI）探讨了机器人法官的概念。它特别关注司法系统中的GAI模型，例如Chatgpt-4的潜力，以及它们与公正审判原则的兼容性。作者讨论了法官在维护法治中的功能和作用，并强调了公正，正直和遵守法律原则的重要性。本文深入研究了GAI在法律决策中的能力和局限性，考虑了诸如处理法律纠纷的方面，培训数据对GAI产出的影响以及技术效率和人类判断力之间的平衡。讨论包括与Chatgpt-4和Bing Chat的实验，评估了他们在法律推理方面的熟练程度以及作为机器人法官的潜力。此外，本文批判性地研究了将GAI整合到司法机构中的道德，法律和实际含义，将法律体系的未来与AI-heancanced决策制定。
生成的人工智能和可持续的高 -
生成人工智能（GAI）在高等教育中广泛扩展，并创造了新的教育可能性，有可能改变教育过程并促进可持续性。本研究旨在探索GAI工具（例如Chatgpt）在促进可持续高等教育方面的潜力。chatgpt用于在初始阶段进行调查，而研究人员对产生的输出进行了审查和编辑。表明，GAI融入高等教育可能会导致可持续性的进步，例如增强教育实践（例如，个性化学习，自动化评估和反馈以及教育工作者的专业发展），优化资源利用率（例如，数字学习资源，数字学习资源，以及有效的能源使用），支持包容性的教育和可及环境和可促进环境和可持续性和可持续性和可持续性和可持续性和可持续性和可持续性和可持续性和可持续性为作用所及可维持所致而言。通过这些贡献，GAI可以协助创建更高效，更具可持续性和可持续的教育环境。建议对高等教育政策进行修改和重新制定以服务于可持续发展，而对高等教育实施GAI实施的经验研究是必要的（大多数出版物都是理论上/概念的）。也应解决局限性和道德考虑。该研究有助于就GAI在高等教育中的可持续性中的作用进行持续的辩论。
综合注意力卷积网络用于运动图像EEG分类
在过去的十年中，生成人工智能（GAI）的应用在医学，科学和日常生活中迅速增加。大语言模型（LLMS）为教育开辟了新的途径。llms已用于为学生创建互动的教育内容，刺激他们的好奇心，产生代码解释并提出评估问题（Küchemann等，2023）。但是，将GAI纳入教育时也存在一些挑战。该研究主题旨在解决使用GAI工具来推进学生认知或更广泛的能力的问题，以及如何使教师和学生都可以认真地反映使用GAI工具而不是过分依赖他们。研究主题的重点是研究基于大型语言模型的GAI工具，例如Chatgpt进行学习和认知，以促进有关如何使用GAI工具来支持教师进行形成性评估，诊断学生的努力，实现新颖的认知活动和实现个人意见和个人注意的学生的批判性转移。本社论综合了该研究主题中14项研究的见解，这些研究研究了AI在高等教育中的各种影响，强调了接受，评估，绩效比较，技能发展，互动策略和认知建模的关键主题。
基于网络的OMICS，生理和环境数据的集成在现实世界Elbe estuarine Zander
生成人工智能（GAI）是人工智能的一部分，需要大量的计算硬件资源来进行数据处理和模型培训。但是，GAI的电子废物（电子废物）仍然没有被忽视和忽略。在这里，我们提出了一个计算功率驱动的材料流分析（CP-MFA）模型，以测量与GAI相关的电子废物生成，并特别关注大语言模型。通过在不同情况下量化服务器需求和电子废物的产生，我们发现这种新兴的废物流将以有害的环境影响而迅速增长（到2030年，到2030年累积废物）。因此，我们呼吁在服务器制造商和数据中心运营商中尽早采用循环经济措施。这项研究揭示了在GAI BOON的背景下与硬件相关的重要环境含义。
AI
这项研究调查了服务前教师（PST）与生成AI（GAI）工具在其研究项目中的参与，重点是他们的意识，意识来源，基于性别的使用模式以及对学术研究中GAI工具的看法。我们采用了一种描述性调查方法，使用五点李克特型调查工具从加纳的五个机构中收集一百四个PST的数据，其中包括一个开放式问题。使用平均值，频率，百分比，标准偏差和独立样本t检验分析定量数据。调查结果表明，PST熟悉GAI工具，尤其是Chatgpt和Google Bard。他们通过个人搜索，朋友的建议和社交媒体平台了解了这些工具。PST在编写其研究项目的所有章节中使用了这些工具，引言章节是最常见的应用领域，然后是讨论和发现章，文献综述章节，方法论，摘要和结论。我们还确定了使用GAI工具的性别差异很大，与女性同行相比，男性PST的使用频率更高。尽管如此，两个性别都对学术研究中的GAI工具表示了积极的态度，并指出了其他好处，这些工具在研究写作中具有信心和独立性。但是，他们还认识到GAI工具提供的信息中的不准确性，这导致对仅依靠这些工具进行研究项目的怀疑。因此，他们偏爱研究主管的支持，强调了平衡方法的重要性，该方法将使用GAI工具与人类监督在学术研究中相结合。尽管我们建议将GAI工具集成到教师教育计划中，但我们强烈建议应该在PST如何有效地使用这些工具来进行原始研究和高级研究的全面指导。
Bloom的分类学“创建”水平和生成ai
bloom的分类学“创建”水平和生成性AI生成人工智能（GAI）工具的扩散正在重塑世界几乎如何处理每项任务，随着这些工具变得更加多样化和强大，可能会加速变化。正确的是，学者们正在质疑如何最有效地应对高等教育中不断变化的技术格局。超越了对学术诚信的担忧以及学生是否提交的工作是否是他们自己的工作，关于学习场所中人类所需的任务的基础，还有什么合理的疑问，哪些将是更好的外包和自动化的问题。与Bloom的“评估”学习水平相关的GAI和人类技能的以下细分，以及评估学生学习和将GAI纳入任务的可能手段可能会提供有关在GAI时代如何改变课程的洞察力。请记住，Edge浏览器中的Microsoft Copilot是我们校园中唯一获得认可的GAI工具。
使用生成式人工智能进行定性数据分析的伦理问题
本社论的背景 值得注意的是，本社论的文本完全由人类撰写，没有任何生成人工智能 (GAI) 的贡献或协助。ISJ 的一位副主编 (AE) (Marjolein van Offenbeek) 联系了 ISJ 的编辑 (Robert Davison)，后者解释说，如果研究人员将相同的数据与 ATLAS.ti 共享用于其生成人工智能 (GAI 1 ) 分析工具的训练目的，定性数据分析软件 ATLAS.ti 将免费提供研究数据分析。Marjolein 认为，这引发了道德困境。Robert 将 Marjolein 的电子邮件转发给了 ISJ 的高级编辑 (SE) 和副编辑 (AE)，并邀请他们发表评论。九位 SE 和 AE 回复了反馈。我们（11 位撰稿人）随后进行了几轮头脑风暴，然后将文本合并到共享文档中。该文档最初由 Hameed Chughtai 创建，但随后由团队的所有成员进行评论和编辑。经过几轮讨论后，最终版本体现了团队 11 位成员的共同意见。必须强调的是，11 位作者对于是否应在定性数据分析中使用 GAI 持有不同意见，但我们已就与使用 GAI 相关的道德问题达成了广泛共识。虽然可以讨论与在研究中使用 GAI 相关的许多其他主题，例如如何有效地将 GAI 用于定性分析，但我们认为道德问题高于一切
推荐引用 推荐引用 Khan, U., & Khan, KA (2024)。酒店和旅游营销中的生成人工智能 (GAI)：感知、风险、好处和政策影响。全球酒店和旅游杂志，3(1)，62-77。https://www.doi.org/10.5038/2771-5957.3.1.1046
本研究调查了生成人工智能 (GAI) 与酒店和旅游营销的整合及其对美国行业专业人士的影响。本研究采用了混合方法，收集了 20 名专业人士的定性见解和 163 名参与者样本的定量数据。定性研究揭示了对 GAI 实施的数据隐私、客户信任和道德考虑的担忧。然而，参与者承认它有潜力提高个性化、参与度和运营效率。定量研究支持了这些发现，表明参与者对风险有一定程度的担忧，但同意 GAI 的好处。此外，参与者对 GAI 非常熟悉，强调了它对行业的适应性。本研究强调了在遵循既定原则和指导方针的同时利用人工智能技术的道德实践的重要性。政策影响强调了制定法规以应对可能出现的法律和社会挑战的必要性。理论影响扩大了对 GAI 对营销实践影响的理解，而实际影响则指导了行业利益相关者。