在接下来的几周里,我们将要学习的大部分内容将归结为对爱因斯坦假设的后果的详细研究,即所有观察者都测量出光速为 c 。因此,光速是一个不变量——对于所有观察者、所有参考系来说,它都是相同的。希望您在本学期的课程中能够意识到,不变量非常有用:我们可以利用它们对于所有观察者都相同的事实来促进我们想要执行的许多分析。光速的不变性告诉我们,光在单位时间内传播的距离对于所有观察者来说都是相同的。在伽利略变换中,我们看到位移,以及事件之间的距离,会根据帧而变化。因此,速度(单位时间的距离)也必须变化。因此,伽利略变换与光速对于所有观察者都相同的观点不一致:必须对其进行修正。如果位移随观察者的坐标系而变化,而某物的速度不变,那么我们必须发现时间间隔随坐标系而变化。只有允许时间间隔随坐标系而变化,速度(单位时间间隔的位移间隔)才能保持不变。但值得注意的是,伽利略变换在许多情况下都非常有效,因此它近似正确。我们的“广义”变换定律必须在某些适当的极限下与伽利略定律一致。另外:光速的不变性也意味着它可以作为计量标准的一个很好的基础。这就是为什么我们取 c 正好是 2.99792458 × 108 米/秒。然后我们将米确定为光在 1/(2.99792458 × 108)秒内传播的距离。原子物理学技术教会我们如何非常精确地测量时间间隔,因此这是一种利用仪表来充分利用我们最擅长的测量方法。
在信息说明中,秘书处要重申,所有进入德国的外国代表都必须拥有有效的护照。由外国代表团拥有有效护照和要求签证的参与者强烈建议在收到确认书后尽快与适当的领事当局联系,因为申新签发签证的签证可能会在签证申请日期之日起最多几周。此外,强烈建议参与者确保将完整的文件提交给领事当局。如果不再需要预定的签证约会,请立即取消上述任命,以允许其他签证申请人这个机会。
评论 虚假信息重装上阵?对生成式人工智能对虚假信息影响的担忧被夸大了 当前生成式人工智能爆炸式增长的许多观察者担心其对我们的信息环境的影响,并对虚假信息的数量、质量和个性化增加表示担忧。我们通过传播学、认知科学和政治学的证据来评估这些论点。我们认为,目前对生成式人工智能对虚假信息格局的影响的担忧被夸大了。 作者:Felix M. Simon (1)、Sacha Altay (2)、Hugo Mercier (3) 所属机构:(1) 英国牛津大学牛津互联网研究所,(2) 瑞士苏黎世大学政治学系,(3) 法国 Jean Nicod 研究所、认知研究中心、ENS、EHESS、PSL 大学、CNRS 引用方式:Simon, FM, Altay, S., & Mercier, H. (2023). 虚假信息重装上阵?人们对生成式人工智能对虚假信息的影响的担忧被夸大了。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 虚假信息评论,4 (5)。收到日期:2023 年 5 月 24 日。接受日期:2023 年 9 月 25 日。出版日期:2023 年 10 月 18 日。简介 生成式人工智能的最新进展引发了人们的担忧,即它将“引发下一个虚假信息噩梦”(Gold & Fisher,2023 年),人们“将无法再知道什么是真实的”(Metz,2023 年),并且我们正面临“技术支持的世界末日”(Scott,2023 年)。
我们考虑了一组生活在全球广告边界附近的观察者,并且只能以简单的低能单位行动起作用,并在较小的时间间隔内进行测量。不允许观察者离开近边界区域。我们描述了一种物理协议,尽管如此,这些观察者仍然可以获得有关批量状态的详细信息。该协议利用了大量激发在公制上的主要重力反应,也依赖于真空的纠缠结构。对于低能状态,我们展示了近似观察者如何使用该协议完全识别散装状态。我们解释了为什么该协议在没有重力的理论中完全失败,包括非严格规定理论。这为以下声称提供了扰动证据,即全息图的签名之一(关于散装的信息也可以在边界附近获得),这一事实在低能的重力理论中已经可见。
