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产生和分配的经济价值
我们列出了主要财务指标，详细说明了产生的（收入）、分配的（成本和费用）和保留的经济价值。后者将使我们能够在短期和中期内继续创造机会。我们通过这些项目（例如工资和员工福利）向利益相关者传达我们如何创造和分配价值。
人工智能作品的版权：内部市场的任务？
1. 引言 欧盟的立法和政策制定举措表明其立志成为人工智能 (AI) 监管领域的先驱。 1 版权法在这方面占有特殊地位。通过复杂的人工智能系统生成的作品，尤其是对机器学习方法的依赖，引发了艺术、政策制定和计算机科学领域的讨论。 2 有人质疑，鉴于最近出现的大量人工智能生成作品，是否应该修改当前的欧盟版权法。 3 这引发了一场关于版权法基本原理、以人为本的作者要求以及创造力和原创性概念的学术辩论，这些辩论超越了知识产权 (IP) 法，揭示了“原创性”一词的哲学和心理内涵。 4
从人类书写到人工智能生成的文本
摘要：自然语言处理 (NLP) 在计算领域已有数十年的研究历史。最近的技术进步促成了复杂的人工智能 (AI) 模型的发展，例如聊天生成预训练 Transformer (ChatGPT)。这些模型可以执行一系列语言任务并生成类似人类的响应，这为学术效率提供了令人兴奋的前景。本文旨在 (i) 探索 ChatGPT 和其他 NLP 技术在学术写作和研究出版物中的潜在优势和威胁；(ii) 强调使用这些工具所涉及的道德考虑，以及 (iii) 考虑它们可能对学术工作的真实性和可信度产生的影响。本研究涉及对在 Scopus 索引为四分位数 1 的同行评审期刊上发表的相关学术文章进行文献综述。搜索使用了诸如“ChatGPT”、“AI 生成的文本”、“学术写作”和“自然语言处理”等关键词。分析采用准定性方法进行，包括阅读和批判性评估来源并确定相关数据以支持研究问题。研究发现，ChatGPT 和其他 NLP 技术有潜力提高学术写作和研究效率。然而，它们的使用也引发了人们对其对学术工作真实性和可信度的影响的担忧。研究强调需要全面讨论这些工具的潜在用途、威胁和局限性，强调道德和学术原则的重要性，将人类智慧和批判性思维置于研究过程的最前沿。这项研究强调，在使用它们时需要进行全面的辩论和道德考虑。研究还建议学者在使用这些工具时要谨慎，并确保使用过程中的透明度，强调人类智慧和批判性思维在学术工作中的重要性。
Oculus Rift 中的头部和显示器运动产生的矢量运动和晕屏现象
摘要 摘要 通过头戴式显示器 (HMD) 观看虚拟环境时，经常会出现晕动症。本研究检查了 vection（即虚幻的自我运动）和感知头部运动与实际头部运动之间的不匹配是否会导致这种不良体验。观察者在通过 Oculus Rift HMD 观看立体光流时进行振荡偏航头部旋转。在 3 种对物理头部运动进行视觉补偿的条件下测量了 vection 和晕动症：“补偿”、“未补偿”和“反向补偿”。当 HMD 模拟较近的光圈时，发现 vection 在“补偿”条件下最强，在“反向补偿”条件下最弱。然而，在全视野曝光期间，这 3 种条件下的 vection 相似。晕动症在“反向补偿”条件下最严重，但在其他两种条件下并无不同。我们得出结论，感知头部运动与实际头部运动之间的不匹配会严重导致晕动症。矢量和晕屏之间的关系较弱且显得复杂。
AI 生成的论证有多有说服力？GPT-3 AI 文本生成器生成的论证文本质量分析
摘要。在本文中，我们使用伪算法程序来评估人工智能生成的文本。我们应用自然论证综合评估程序 (CAPNA) 来评估人工智能文本生成器 GPT-3 在《卫报》撰写的一篇评论文章中产生的论点。CAPNA 从三个方面检查论证实例：其过程、推理和表达。使用论证类型识别程序 (ATIP) 进行初步分析，首先确定存在论证，其次根据论证周期表 (PTA) 的论证分类框架确定其具体类型。然后使用程序问题来测试论证在三个方面中的可接受性。分析表明，虽然人工智能文本生成器提出的论证在类型上各不相同，并且遵循人类推理的熟悉模式，但它们存在明显的弱点。由此我们可以得出结论，自动生成有说服力的、合理的论证比生成有意义的语言要困难得多，并且如果要使人工智能系统提出的论证具有说服力，它们就需要一种方法来检查其自身输出的合理性。
识别 GPT 生成的文本
最近推出的 ChatGPT 是一种基于生成式预训练架构构建的对话式 AI，它在 AI 及其可能的应用领域引起了公众的极大关注。在本研究中，我们引入了一个基于 Transformer 的模型，该模型可以预测 GPT 模型（包括最新的 ChatGPT 模型）是否编写了给定的句子或文本。在对我们的模型进行评估时，Edukado AI 团队在识别人类和 AI 编写的内容混合时实现了 99.7% 的准确率。OpenAI 发布的聊天机器人自发布以来，已对各个行业产生了重大影响，包括客户服务和支持、内容创建、营销和销售以及教育。据估计，在推出后仅两个月内，聊天机器人在 2023 年 1 月就达到了 1 亿月活跃用户（Hu，2023 年）。在最近的一项调查（Westfall，2023 年）中，发现 89% 的学生使用该平台来帮助完成家庭作业，48% 的学生承认使用该平台进行测验或在家考试。与此同时，令人震惊的是，52% 的学生使用它来写论文。我们的研究结果凸显了以高精度和低误报率检测 GPT 模型生成的文本的潜力。人工智能的影响
这份稿件不是 AI 写的，还是 AI 写的？我们能欺骗 AI 文本检测器生成文本吗？ChatGPT 和 AI 在运动与运动医学稿件生成中的潜在未来
引言 研究一个主题并生成一篇学术论文是一项微妙的技能。如果真的要发表，可能需要数月甚至数年的时间才能完成并发表。如果有办法让这一切立即发生会怎样？人工智能 (AI) 可能能够快速分析研究主题并生成一篇学术论文。人工智能有很多种形式；本篇社论讨论了基于自然语言模型的人工智能，例如 ChatGPT，以及它们生成学术论文的潜在能力。基于自然语言模型的人工智能，尤其是 ChatGPT，正在生成新的内容和许多争议。这种人工智能软件具有创新性。它从头生成具有自然对话流程的内容。它可以快速回答问题并撰写诗歌、同人小说和儿童读物。1 ChatGPT 甚至通过了美国医师执照考试理论部分，而无需额外培训和/或多年学习医学。2
chatgpt-与人类生成的答案经常...
此预印本版的版权持有人于2023年2月15日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.02.13.23285745 doi：medrxiv preprint
通过确定性生成的光子图状态启用的量子中继器的性能分析
通过将逻辑Qubits编码为特定类型的光子图状态，人们可以实现Quanth-tum中继器，从而使快速的纠缠分布率接近经典连接。但是，这些光子图状态的产生需要使用基于线性光学器件的传统方法来启动的源头。克服了这一挑战，已经提出了许多新方案，这些方案采用量子发射器来终止生成光子图状态。尽管这些方案有可能显着降低资源成本，但缺乏不同编码和不同产生方案之间的中继器演奏的系统比较。在这里，我们基于两个不同的图状态，即树图状态和中继器图状态。对于两种状态，我们比较了两个生成方案之间的性能，一个基于与辅助物质量子位耦合的单个量子发射器，另一个基于一个基于单个量子发射器与延迟反馈相关的单个量子发射器。我们在不同的系统参数上识别数值最佳方案。我们的分析提供了有关基于图形状态的量子中继器的生成方案的定义的明确指南，并提出了对不同方案的实验实现实验实现的要求。
基于人工智能生成的档案
公开可用的自然语言生成 (NLG) 算法可以跨领域生成类似人类的文本。鉴于其潜力，出现了道德挑战，例如被用作误导工具。有必要了解这些文本是如何从算法的角度生成的，以及普通受众如何评价它们。在本研究中，我们的目的是调查人们对算法生成的文本的反应，它们是否与原始/人类生成的文本无法区分，以及人们赋予这些文本的价值。使用原始文本档案和人工智能 (AI) 生成的文本档案，我们预先注册的研究 (N = 228) 的结果显示，与 AI 生成的档案相比，人们更有可能保留原始档案。尽管参与者无法准确区分人工智能生成的档案和原始档案，但参与者认为他们归类为人工智能生成的档案的价值低于他们归类为原始的档案。人们对价值的判断也受到他们对人工智能的态度的影响。这些发现提供了更丰富的理解，即自动化文本创作的新兴实践如何改变读者和作家的实践，并对读者对人工智能的态度如何影响基于人工智能的应用程序和创作的使用和价值产生了影响。