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学术不诚实、论文工厂和人工智能
摘要 本文探讨了大学应如何应对学术不诚实行为的威胁，包括论文工厂和破坏评估流程和机构信誉的人工智能。本文介绍了为打击论文工厂的使用而采取的措施，以及像 ChatGPT 这样的工具，这些工具显然能够生成看似可信的论文，并足以在迫在眉睫的截止日期前提供解决方案。本文主张重新考虑传统论文，因为传统论文的价值可能已经值得怀疑。我们应该寻找替代方案。本文讨论了大学是否应该禁止 ChatGPT 和类似工具，或者接受它们并设计更难伪造的评估流程。本文提出了论文的修改版本，即反思报告，并解释了为什么这是一种更具创造性和独特性的方法，更适合当今的学习者，并且更符合雇主对就业能力和毕业生所需技能的期望。
说实话吗？零售商提供的负面反馈对消费者的产品选择和购物体验的影响
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
诚实诚信卓越
: Zoomlion - 100T : Zoomlion - 80T : Sany - 55T : Sany & Zoomlion - 25T : MAN & Scania - 60T 3 AXEL : MAN & Scania - 60T 3 AXEL : SEM 665D - 5T : Kobelco SK200, Hitachi, Sany - Kobelco 0,80 m3, Hitachi 0,80 m3, Sany 0,80 m3 : AMMANN ASC 100D & Sakai - 12T : Kobelco SK210 - 0,63 m3 : Mitsubishi - 6 m3 : Komatsu & Kobelco - 0,3 m3 : Komatsu & JCB - Bucket Loader 1,1 m3, Bucket Penggali 0,3 m3 : Mitsubishi - Blade 2,4 m3 : Komatsu - Blade 6,8 m3 : Hino - 12.000L：XCMG XR150D II-最大。钻井直径1300mm，最大。钻孔深度38 m：Nippon DHJ60-3-66T
我会骗你吗？与聊天机器人的互动如何引起不诚实
与人类相比，与聊天机器人的互动中不诚实吗？在人工智能的兴起中，这个问题具有重大的经济影响。我们进行了一项新颖的实验，参与者将与聊天机器人或人类对应物的私人收费随机抽奖报告，并具有不同程度的信号代理。我们发现，在与人类互动但与聊天机器人互动时，信号代理会增加诚实。此外，在代理提示的情况下，参与者对人类的始终如一。我们的结果表明，社会形象的关注和诚实规范在人类互动中起着更为重要的作用。令人惊讶的是，标准在线形式产生的诚实水平与人类到人类聊天的互动相同。这些发现为设计有效的沟通和建立信任的机制提供了宝贵的见解，在数字经济体中，人类与人类互动越来越普遍。
有益的人工智能与不诚实的人工智能之间的界限
执行摘要 人工智能 (AI) 自 1950 年以来就开始使用，但直到 2022 年才被公众所忽视。当前关于人工智能的讨论集中在学术诚信方面。本报告旨在了解人工智能是否可以在利普斯科姆的学术环境中处理、使用或接受，作为写作和研究的有益辅助，而无需主动为个人执行这些任务。生成式人工智能是一种神经网络，它使其能够接收输入、从现有内容数据库中收集信息并创建新内容 [2]。由于生成式人工智能的性质，它对学术界的有益贡献极其有限。介绍 人工智能 (AI) 自 1950 年图灵测试创建以衡量机器智能以来就开始使用，但直到 2022 年 11 月 30 日 Open AI 发布 ChatGPT 之前，它基本上被公众忽视了。其他人工智能系统和数据库的集合已经向公众发布并引发了许多争论。根据对 4,006 名 10 至 12 年级高中生进行的调查，约 46% 的学生表示他们使用过 ChatGPT、Dall-E 2、Bing Chat 等 AI 工具。在那些不使用 AI 工具的学生中，83% 的人对它们缺乏兴趣，64% 的人不信任这些工具提供的信息，55% 的人对它们了解不够。事实上，63% 使用过 AI 工具的学生表示，他们发现生成的答案存在错误或不准确之处。此外，学生们对是否应该在学术环境中使用 AI 工具的看法也各不相同：42% 的学生表示他们的学校应该禁止使用 AI 工具，34% 的学生表示不应该禁止使用，23% 的学生不知道应该做出什么决定。不使用 AI 工具的学生将负面后果、不诚实和写作质量作为不使用 AI 工具的原因 [5]。许多讨论都围绕学术诚信展开。许多人认为，人工智能将导致“抄袭和作弊行为增加、虚假信息和歧视性偏见增加以及批判性思维减弱的风险” [4]。本报告旨在了解人工智能是否可以在利普斯科姆的学术环境中被处理、使用或接受，作为写作和研究的有益辅助。本报告将考虑学生和教授是否可以将人工智能用于有益的目的，同时避免不诚实的使用。就本报告而言，人工智能的有益用途包括帮助学生或教师集思广益、开展“忙碌”工作以及任何其他有助于在学术写作和研究中提高精神参与度的用途。人工智能的不诚实用途包括要求人工智能创建或生成写作或引文、对研究做出结论，或任何其他替代实际过程和工作或进行研究或写作的用途。方法本报告研究了生成人工智能如何发挥作用，以及它的功能是否有利于学术参与和学习或不诚实的用途。数据是通过学术文章收集的，在线文章，并测试了三种不同的生成式人工智能的能力：Anthropic 的 Claude、Open AI 的 ChatGPT 和 Google 的 Gemini。研究人员向这些人工智能平台提出了一系列问题，这些问题主要涉及校对、评分、引用和来源收集以及引用。研究人员从文章中收集信息，以了解人工智能的工作原理，从而讨论其作为一种工具的价值。我们分析了人工智能的响应和能力，以找出生成式人工智能在协助学术研究和写作方面的局限性。
如果您怀疑课程中存在人工智能滥用，可以考虑采取哪些策略 本期 Vitality 旨在考虑采取一种全面的方法来解决学生在课程中涉嫌滥用人工智能的问题，包括收集证据、参与对话、了解学生的观点、探索涉嫌滥用人工智能的根本原因，以及采取适当的教育和/或纠正措施。《检测人工智能的 Vitality》11 月刊指出，制定明确的书面课程政策，规定学生在课程中可以和不能使用人工智能的重要性，这是维护学术诚信的第一步。即便如此，我们在帮助学生学习如何记录和提供创作过程证据方面仍面临重大挑战。因此，除了详细说明课程中允许或禁止的人工智能工具类型及其用途外，我们还可能希望为学生提供他们可以收集或需要随作业一起提交的文档类型的指南/示例。帮助学生理解并遵守学术诚信准则需要我们持续努力和投入，并在作业、项目和考试中设置提醒 (Lang, 2013)。如果您怀疑课程中存在滥用人工智能的情况，请考虑以下流程，该流程可能与您已经使用的流程类似：
如果您怀疑存在人工智能，可考虑采取的策略课程中的滥用 本期 Vitality 旨在考虑采取一种全面的方法来解决学生在课程作业中涉嫌滥用人工智能的问题，包括收集证据、参与对话、了解学生的观点、探索涉嫌滥用人工智能的根本原因，并采取适当的教育和/或纠正措施。《检测人工智能的 Vitality》 11 月刊指出，制定明确的书面课程政策，规定学生在课程作业中可以和不能使用人工智能的重要性，这是维护学术诚信的第一步。即便如此，我们在帮助学生学习如何记录和提供创作过程证据方面仍面临重大挑战。因此，除了详细说明我们的课程中允许或禁止的人工智能工具类型及其用途之外，我们可能还希望为学生提供他们可以收集或需要随作业一起提交的文件类型的指南/示例。帮助学生理解和遵守学术诚信准则需要我们不断努力和承诺，并在作业、项目和考试中提醒学生 (Lang, 2013)。如果您怀疑课程中存在人工智能滥用，请考虑以下可能与您已经使用的流程类似的流程：
不诚实罪行
1。不法使用，不法披露，根据爱荷华州法典第81章（AGG MISD - D RELONY）对DNA篡改2.根据爱荷华州代码§99f.15（犯罪程度取决于金额而异）3。贿赂和/或根据爱荷华州代码第722章（严重的错误 - C重罪）4。抢劫和勒索爱荷华州代码第711 5。根据爱荷华州代码第713章。根据爱荷华州代码第714章7.伪造，身份盗窃和相关欺诈性犯罪行为爱荷华州第715A章8。根据爱荷华州代码§714.3A9。根据爱荷华州法典第714.7 10。删除盗窃检测设备爱荷华州代码§714.7b11。盗窃伪麻黄碱代码§714.7C12。违反奖品侵犯爱荷华州法典§714b13。电信服务提供商欺诈爱荷华州代码§714d14。计算机间谍软件保护爱荷华州代码第715章。丧失抵押品赎回权顾问违反爱荷华州代码第714e章16。丧失抵押品赎回权的重新调查违反爱荷华州代码第714F 17。伪造真实性证书或错误表示IOWA代码第715B 18章。身份盗窃违反安全性爱荷华州代码第715c章19。伪证，篡改，虚假表示，恶意起诉和干扰司法
Medipark 医生被判犯有欺诈和不诚实行为
LPM 的马林塔尔市长 Adam Kuhlman 辞去了哈达普镇议员的职务，声称该党攻击了他的声誉。LPM 发言人 Eneas Emvula 证实了辞职。Kuhlman 在一次普通的议会会议上正式提出辞职。Kuhlman 进一步指责其他议员泄露议会决议，并告知南部城镇的居民议会决定完全由他做出。他还指责 LPM 领导人 Bernardus Swartbooi 根据谣言和影射采取行动，指责他与反对党合作推翻 LPM。“2 月 12 日，我收到了一位领导人兼首席变革运动家 Swartbooi 发来的短信，指责我站在那些旨在破坏无地人民运动的人一边。这位领导人的短信写道：“在我看来，你是站在那些反对这个政党的人一边的。你正在游说其他政党
大脑静息状态下的功能连接体现了个体在（不）诚实方面的差异
衡量社会不良行为（如不诚实）的决定因素非常复杂，而且受社会期望偏见的影响。为了避免这些偏见，我们使用基于连接组的预测模型 (CPM) 来测量静息状态的功能连接模式，并结合一项新任务，该任务不引人注意地测量自愿作弊行为，以获得 (不) 诚实的神经认知决定因素。具体来说，我们研究了静息状态下大脑中与任务无关的神经模式是否可用于预测 (不) 诚实行为的倾向。我们的分析表明，功能连接，尤其是与自我参照思维 (vmPFC、颞极和 PCC) 和奖励处理 (尾状核) 相关的大脑网络之间的功能连接，在独立样本中与参与者的作弊倾向可靠相关。作弊最多的参与者在几项自我报告的冲动测量中也得分最高，这强调了我们结果的普遍性。值得注意的是，当比较神经和自我报告测量时，发现神经测量在预测作弊倾向方面更为重要。