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可再现的医疗保健生成AI评估
背景和意义生成AI（GAI）系统正在为广泛的医疗保健用例部署，包括临床决策支持，行政任务，医学教育和医学研究应用程序[1]。虽然GAI技术提供了有前途的能力，但它们在医疗保健中的利用带来了重大风险，对患者的安全产生了影响[2-3]。为了实际解决安全问题，同时保持GAI在医疗保健中的益处，技术方法已经发展到了使用独立的大语言模型（LLMS）以将控制和护栏纳入复杂，可验证的系统中。检索功能生成（RAG）代表一种这样的方法，通过将策划内容的响应扎根[4-5]，从而在医疗保健实施中提供了有希望的降低风险。通过这种体系结构，与独立的LLM相比，索引基于证据的来源时，抹布系统可以减少幻觉和不准确的产出，从而证明了事实，完整性和引文准确性的提高[4-5]。尽管如此，幻觉 - 模型输出内容缺乏事实基础或与已建立的证据相矛盾的发生的情况非常具有挑战性，可以完全挑战，而不会损害整体绩效[6-7]。即使有了这些建筑改进，可靠评估方法的实际应用对于量化临床使用中的潜在风险仍然至关重要。医疗保健GAI系统的评估方法在方法论和严格方面差异很大。尽管文本复杂度量（例如BLEU，Rouge和Helm）和传统的统计措施已被广泛用于评估LLM生成的文本的质量[8-13]，但这些指标主要衡量与参考的文本重叠程度，并不能完全捕获开放式，创造性的输出可以产生llms的创作能力。生成模型可以使用与参考有很大不同的措辞或结构正确传达信息，或者它们可以自信地提供合理的声音，但实际上是不正确的细节。因此，单独的文本比较指标无法充分评估LLM的自由形式反应在临床上是否准确，也无法可靠地评估医疗保健环境中的有用性[14]。这一限制促使人们广泛采用了人类评估方法，如Chow Tam对142项研究的荟萃分析所证明的那样，采用人类评估者评估临床适当性[11]。对研究医疗保健中的破布实施的37项研究的系统评价确定了人类和自动化方法的关键评估维度，包括准确性/正确性，完整性，忠诚/一致性，相关性和流利性[7]。随后对2018 - 2024年人类评估研究的综述确定了评估医疗保健LLM的安全性，可靠性和有效性的关键主题[11]。这些基本评估维度是通过在成对人类评估方法中检查了九个特定方面的前面工作，包括准确性，正确性，适当性和安全性[15]。WEI对评估GAI对临床问题的反应的医学专业人员的系统评价和荟萃分析[12]表明，尽管准确性和正确性是一致的主题，但测量方法在不同的Likert量表和评分系统中都有不同。尽管为医疗保健中GAI工具的人体评估维度而出现了共同的主题，但特定定义，实施方法和评分方法仍存在显着差异。这种方法学变化给寻求清晰的操作模型评估和监视GAI Systems
生成人工智能在促进创意思维技能中的作用
但是，GAI在教育中的融合并非没有挑战。关键问题是，对算法产生的产出的过度依赖可能会引起人们的震惊，从而导致创造性表达的均质化。这可能会导致学生发展独特的想法的能力，因为他们可能更依赖AI生成的内容，而不是促进其独立的创意思维过程。此外，围绕gai的道德含义不可忽视。诸如数据隐私，算法偏见和©©作者2024 Y. Li等问题之类的问题。（ed。），2024年第三届国际科学教育与艺术赞赏会议论文集（SEAA 2024），社会科学，教育与人文研究的进步866，https：//doi.org/10.2991/978-2-2-38476-291-291-0_83
从概念到创造：生成人工智能在数字营销新时代的作用 从概念到创造：生成人工智能在数字营销新时代的作用
人工智能 (AI) 已广泛应用于数字营销。尽管如此，生成式人工智能 (GAI) 的最新进展彻底改变了社交媒体营销和内容创作，降低了曾经限制高质量设计的障碍，这些障碍仅局限于精通昂贵而复杂的软件（如 Adobe Suite）的专业人士。GAI 工具使任何人（从学生到营销人员）无需大量培训即可生成徽标、品牌和多媒体内容。这种转变使更多人能够参与创意表达，扩大了想法和创造力的池子。然而，人工智能生成内容的丰富性引发了人们对“艺术”定义的演变以及将技术技能与人工智能驱动的创造力相结合的新型人工智能艺术家和设计师的出现提出质疑。未来的营销可能会实现更大的自动化，这些生成工具可以学习品牌美学、预测趋势并创建针对特定受众的内容——最终实现从广告创建到跨平台分发的自动化。本文回顾了这些工具影响每个营销阶段的方法，从受众细分到内容分发，并评估它们对参与度、转化率和投资回报率等关键绩效指标的影响。更重要的是，本文探讨并展示了 GAI 如何重塑内容创作、受众如何适应 AI 生成的作品，以及随着技术成为越来越无缝的协作者，对营销和设计未来的影响。
用AI进行黑客攻击：
关于人工智力（尤其是大型语言模型（LLM）和其他生成AI系统）是否可以成为恶意黑客攻击的工具与正在进行的对话和政策框架相关，这些工具与寻求管理人工智能领域的创新风险的风险有关。本报告将LLM的现有功能映射到网络攻击生命周期的阶段，以分析这些系统是否以及如何改变进攻性网络景观。在这样做时，它可以在生成人工智能（GAI）的角色之间进行差异，这些生成性人工智能（GAI）可以帮助较少成熟的参与者进入空间或扩大其活动 - 有能力增加网络犯罪等机会性活动的整体数量，例如那些可以增强诸如国家攻击威胁的恶意实体的能力的机会，例如，诸如国家的邪恶实体的能力。使用有关研究论文和书面账户研究GAI模型对相关任务或活动的效用，研究了网络攻击生命周期的每个阶段。这项研究得到了2023年6月进行的一项新型实验的发现，该发现旨在使用Chatgpt或搜索引擎和现有在线资源的帮助，命令参与者具有不同数量的技术或黑客攻击体验，以完成网络战争游戏。
生成人工智能在医学教育、研究和实践中的新兴作用
生成式人工智能 (GAI) 是指一类从大量数据中学习以创建各种形式的新内容的算法，包括文本、图像、视频、音频和代码 [1] 。GAI 模型因其处理复杂事实查询和执行一系列任务的能力而备受关注，例如撰写论文、创作诗歌、进行文献综述以及翻译、总结、释义或扩展和调整文本以适应不同的语境或观点 [2-5] 。这些模型的性能在很大程度上取决于问题的性质、查询类型以及算法训练数据的质量和相关性 [6] 。GAI 正在从监督学习过渡到自监督学习，后者完全依赖于原始文本数据而无需人工标记，从而使其能够利用大量公开可用的数据 [7] 。聊天生成预训练 Transformer (ChatGPT，OpenAI LLP，美国加利福尼亚州旧金山) 于 2022 年 11 月 30 日推出。它是一个高度通用的、基于 Transformer 的、非领域特定的大型语言模型 (LLM)，在大量文本数据上进行训练，这些数据量约为 45 TB 的数据或约一百万英尺的书架空间。ChatGPT 可以生成有意义、可信且新颖的词序列，这是模型从未遇到过的 [8]。
人工智能风险管理框架
1 EO 14110 将生成式 AI 定义为“模拟输入数据的结构和特征以生成衍生合成内容的 AI 模型类别。这可以包括图像、视频、音频、文本和其他数字内容。”虽然并非所有 GAI 都源自基础模型，但就本文而言，GAI 通常指生成式基础模型。EO 14110 将“双重用途基础模型”的基础模型子类别定义为“在广泛数据上训练的 AI 模型；通常使用自我监督；包含至少数百亿个参数；适用于各种环境。” 2 本简介是根据 EO 14110 第 4.1(a)(i)(A) 节制定的，该节指示商务部长通过国家标准与技术研究所 (NIST) 主任为生成式 AI 开发 AI RMF 的配套资源 NIST AI 100-1。
肿瘤学中的药物开发2024
16h45早期临床试验中的道德方面：伦理委员会和患者观点Beatrice Gai，Ch Contonal Pency Commitee，Bellinzona，瑞士Cristiana Sessa，Cristiana Sessa，CH Several Switzerland，EOC，EOC，EOC，EOC，EOC，BELLINZONA，瑞士，瑞士，Div>>
IEEE教育2024
摘要：生成AI对工程教育的转变促使教育者重新考虑和调整教学和评估方法，并获得新技能并适应不断发展的数字生态系统。在工程背景下，实际解决问题和创新至关重要，哪些能力对于教育工作者来说至关重要，而对于学生来说，学生要发展的能力至关重要？生成的AI如何增强学生和教育者的创造力和批判性思维，或者将其纳入工程课程？GAI如何改变开放的教育和科学实践？几项实验展示了将GAI使用纳入项目开发和评估编码，电气工程，科学沟通的评估的整合，从教育者和学生的角度介绍。此外，演讲将严格研究将生成AI工具嵌入工程学术框架中的道德考虑和安全含义。
人工智能风险管理框架
1 EO 14110 将生成式 AI 定义为“模拟输入数据的结构和特征以生成衍生合成内容的 AI 模型类别。这可以包括图像、视频、音频、文本和其他数字内容。”虽然并非所有 GAI 都源自基础模型，但就本文而言，GAI 通常指生成式基础模型。EO 14110 将“双重用途基础模型”的基础模型子类别定义为“在广泛数据上训练的 AI 模型；通常使用自我监督；包含至少数百亿个参数；适用于各种环境。” 2 本简介是根据 EO 14110 第 4.1(a)(i)(A) 节制定的，该节指示商务部长通过国家标准与技术研究所 (NIST) 主任为生成式 AI 开发 AI RMF 的配套资源 NIST AI 100-1。
通过生成人工智能自动化的话语分析
[5]，教师反馈[17]和学习产品（例如论文）。为了标记这些数据，研究人员可以使用手动技术，自动化技术或其组合[20]。手动编码话语数据昂贵，耗时且容易出错，因此需要在编码过程中遵守编码器的详细框架[9]。解决这些挑战的一种方法是利用自动编码数据的方法。传统解决方案涉及自然语言处理，机器学习以及最近的深度学习方法，所有这些方法都产生了有希望的结果[21]。但是，这种技术通常需要相对技术背景来实施和理解，从而限制了它们在教育环境中的用处。最近出现人工智能（GAI）的出现，例如生成预训练的变压器（GPT）模型类别[2]，现在使用户可以相对轻松地自动编码其数据。编码工作流程通过引入基于LLM的聊天机器人（例如ChatGpt及其相关的API）来简化，这些聊天机器人提供了使用最新模型的可访问手段。虽然已经探索了各种基准语言任务的GAI能力[15]，但它们在教育环境中编码话语时的可靠性相对尚未探索。为了解决这一研究差距，我们评估了GPT模型使用各种提示策略和培训方法自动从教学人员中收集的数据自动编码数据的能力。我们的研究还提供了在自动话语编码的背景下使用GAI的技术建议。