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ChatGPT 等人工智能聊天机器人在教育、学术、编程、内容生成中的应用及前景
本研究旨在探索 ChatGPT（GPT-3.5 版）的功能，包括强化学习、各种应用和局限性。ChatGPT 是一个人工智能 (AI) 聊天机器人，由 OpenAI 的生成式预训练 Transformer (GPT) 模型提供支持。聊天机器人的应用涵盖教育、编程、内容生成等，展示了它的多功能性。ChatGPT 可以通过创建作业和提供个性化反馈来改善教育，正如它在医学考试和美国医师执照考试中的出色表现所表明的那样。然而，人们担心抄袭、可靠性和教育差距。它有助于完成从设计到写作的各种研究任务，并且在总结和建议标题方面表现出色。它在科学写作和语言翻译中的应用前景广阔，但需要专业监督才能确保准确性和原创性。它有助于编程任务，例如编写代码、调试以及指导安装和更新。它提供多种应用，从鼓舞人心到生成创意内容，如演讲、新闻文章和商业计划。与搜索引擎不同，ChatGPT 提供交互式生成响应并理解上下文，使其更类似于人类对话，这与传统搜索引擎基于关键字的非交互式性质形成鲜明对比。ChatGPT 有局限性，例如潜在的偏见、对过时数据的依赖以及创收挑战。尽管如此，ChatGPT 被认为是一种变革性的 AI 工具，有望重新定义生成技术的未来。总之，ChatGPT 等 AI 的进步正在改变知识的获取和应用方式，标志着从搜索引擎到创造力引擎的转变。这种转变凸显了 AI 素养和在生活各个领域有效利用 AI 的能力日益重要。
我们如何利用人工智能撰写关于婴儿肠绞痛的学术论文
目标：本文旨在调查广泛使用的人工智能网站上提供的基本研究问题的答案。人工智能 (AI) 是一种机器智能，它依赖于检测、识别、处理和回忆特定主题中越来越多的变量的能力，并用它来模仿人类智能。众所周知，它对医学问题有好处。方法：我们向人工智能网站提出了四个基本研究问题（我们之前发表过的主题）。答案未经任何更改或修改就呈现了出来。如果您对第一个答案不满意，该网站提供了“重新生成”功能，该功能仅使用一次。结果：准备了四篇短文，每篇大约 20 秒即可从 AI 网站下载。讨论：短文（一页）生成的内容合乎逻辑，但并不总是准确的，没有任何明显的临床决策或批判性反思。内容主要是历史性的，不包括任何具有临床视角的细致入微的答案。高中和大学教师可能会担心学生考虑使用该系统来生成课堂论文作业，这是合理的。预计人工智能将越来越多地用于根据医疗环境中患者展现的复杂数据生成诊断。结论：生成的文章都是基础文章，不包括 2018 年之后的任何研究论文，也不包括独立研究人员驱动的论文中为回答研究问题所做的深入而深思熟虑的讨论。预计人工智能将变得更加复杂，越来越有用，并被各种类型的学生和专业人士使用。我们需要关注它，以便明智地使用它，而不仅仅是接受它的局限性。
新术语，新学者，新小组领导者
_________________________________________________________ New biomarker for Parkinson's disease 20 ________________________________________________________ Stable peptides for medical breakthroughs 23 _________________________________________________________ Field trip unfolds DNA mysteries 24 _________________________________________________________ Quantum friction 26 _________________________________________________________ Clean water and clean fuel from the sun 27 _________________________________________________________ Remembering Brian Thrush 28 ________________________________________________________ Noticeboard 29 _________________________________________________________ Letter to the editor and reader survey 30 _________________________________________________________ Seasonal chemistry cryptic crossword 31 _____________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________
推荐引用 推荐引用 Guanah, Jammy Seigha；Agbanu, Venatus Nosike；和 Obi, Ijeoma (2020) “尼日利亚的人工智能与新闻实践：埃多州贝宁城记者的看法”，《国际人文研究评论》：第 5 卷：第 2 期，第 16 篇文章。网址：https://scholarhub.ui.ac.id/irhs/vol5/iss2/16
obiijeoma14@yahoo.com 摘要 人工智能 (AI) 的出现正逐渐影响到社会的方方面面；大众媒体作为任何社会不可或缺的一部分，也未能免受人工智能的影响，因此它们必须与新技术协同才能保持相关性。本研究探讨了人工智能如何影响或已经影响了尼日利亚埃多州贝宁城的新闻实践。本研究以媒体形态理论为基础，采用调查和深入口头访谈作为获取数据的研究方法。尼日利亚记者联盟 (NUJ) 贝宁城分会下属的 254 名注册记者构成了研究对象，使用 Cozby 的估计精度表确定了 152 的样本量。除其他发现外，该研究还显示，贝宁城记者们一致认为，自动化新闻（使用人工智能驱动的媒体应用程序）比目前仍“手动”完成的报道实践有所改进。报告的结论是，自动化是未来的趋势，尼日利亚记者不能在最终走向自动化的世界中被排除在外，因此他们必须做好准备，拥抱人工智能。报告的建议包括，新闻学院应该开设拥抱技术的课程，以有效地为潜在的记者做好准备，让他们为未来在工作中使用人工智能做好准备。关键词：人工智能、新闻、媒体、感知、实践。
罗德奖学金国家秘书处（新加坡）
罗德奖学金国家秘书处（新加坡）新闻稿 热衷于生物医学工程的计算机科学家赢得享有盛誉的罗德奖学金，前往牛津大学 新加坡（2023 年 11 月 15 日）——一位希望利用尖端人工智能技术用于医疗的斯坦福大学计算机科学家今年获得了罗德奖学金。 从 9 名入围申请者中脱颖而出的候任学者 Gurupranav Gurusankar 先生打算于 2024 年 10 月在牛津大学开始公共政策和应用数字健康的研究生学习。他将成为新加坡第 29 位罗德学者。 同行们都这样称呼他，Pranav 渴望成为一名医生和数字健康专家，了解人工智能发展对社会的公共影响，并利用这些知识为所有人的医疗保健服务带来大规模的改善。在斯坦福大学，他运用自己的才能开展生物电子学、癌症生物学和慢性疼痛数字健康干预方面的研究。他还荣获了弗雷德里克·埃蒙斯·特曼工程学术奖，该奖项颁发给斯坦福大学每年本科工程专业最优秀的学生。出于对医疗保健领域不平等问题的道德关切，他多年来一直担任学生领袖，在斯坦福大学提供公共卫生教育，并为患有痴呆症、创伤性脑损伤和其他神经系统疾病的患者提供志愿服务。在新加坡东南亚联合世界学院（东校区）学习期间，普拉纳夫曾是一名志愿者，在后港护理中心为患有神经系统疾病的居民教授计算机知识。作为新加坡公民，普拉纳夫因其在国民服役期间对国防部炮兵总部系统重组的杰出贡献而受到表彰。在美国留学期间，他领导退伍军人健康学生联合会的全国培训和招募工作，该组织每周为患有痴呆症的疗养院患者组织活动，领导创伤性脑损伤幸存者的支持项目，并运营为全国中风幸存者服务的“治愈中风”组织。罗德奖学金的评选过程旨在甄选学术成就卓越的年轻人，他们不仅要展现出卓越的品格和领导力，还要拥有充分发挥才能的充沛精力，并致力于解决人类面临的挑战。评选委员会主席杨英仪女士在解释今年的评选结果时表示：“罗德奖学金寻找的人才不仅拥有卓越的个人能力和成就，更要展现出能够激励他人的品格和领导力，能够为社会带来改变。” 普拉纳夫以清晰的愿景，展现了他作为一名医师科学家，通过将数字技术和临床医学领域相结合，对社会产生积极影响的愿景，给评选委员会留下了深刻的印象。虽然普拉纳夫的目标非常宏大，但他迄今为止的杰出成就和坚定的信念让我们相信他能够实现这些目标。我们期待他未来为社会做出贡献。
2024奖学金Postdoctor（MSCA-PF-2024） ... 的Madrid Universday Pourition
主管：Juan Ignacio Godino-llorente电子邮件：ignacio.godino@upm.es 6）人工智能和信号/图像处理，用于评估神经退行性疾病的主管：Juan Ignacio Godino-llorente-lortorente-
推荐引用 推荐引用 Andrew C. Michaels，《人工智能、法律变革与权力分立》，88 U. Cin. L. Rev. 1083 (2020) 可访问以下网址：https://scholarship.law.uc.edu/uclr/vol88/iss4/4
本文支持第三条法官应保持人性这一主张，但这一主张比人们想象的更具争议性。一些当代法律学术文献在不同程度上认为，用人工智能（“AI”）取代人为法律将会或应该发生。最直接的是，尤金·沃洛克 (Eugene Volokh) 最近提出了一个有趣的思想实验，提出了一个基本问题：如果人工智能发展到可以充分模仿司法意见书写的程度，我们应该接受人工智能法官吗？沃洛克教授认为我们应该接受，但本文不敢苟同。尽管人工智能技术目前还远未达到这一点，但本文还是对沃洛克教授的思想实验进行了探讨，希望它能为人类在法律体系中的重要性提供一些有价值的见解。在沃洛克教授看来，最终的司法意见才是最重要的；他坚持认为：“如果一个系统可靠地得出我们认为合理的意见，我们就应该接受它，而不必坚持某种预先确定的意见产生方式。” 1 本文对这一基本前提提出质疑。司法机构不仅仅是一个意见工厂。在产生意见的过程中，人为的参与具有重要价值。在这方面，最常见的论点可能是，该过程促进了程序公正，从而使公众更深入地接受结果和司法系统的合法性。2 但本文试图提请人们注意一些相关但不同的原因，这些原因表明该过程本身具有重要价值，这些原因似乎在本文献中没有得到充分考虑。
推荐引用 推荐引用 Mirko Bagaric、Dan Hunter 和 Nigel Stobbs，《消除对使用人工智能预测未来犯罪行为的偏见：算法是色盲且永不疲倦的》，88 U. Cin. L. Rev. 1037 (2020) 可访问以下网址：https://scholarship.law.uc.edu/uclr/vol88/iss4/3
如果我们能够准确判断哪些罪犯将来会犯罪，那么刑事司法系统中的许多问题都将迎刃而解。一个人将来犯罪的可能性是影响量刑结果的最重要考虑因素。它与社区保护、特定威慑和康复的目标息息相关。未来犯罪的风险也是保释和缓刑决定中的一个主要考虑因素。经验证据表明，法官无法准确预测未来的犯罪行为——他们的决定几乎不比抛硬币准确。这破坏了刑事司法系统的效力和完整性。现代人工智能系统在确定被告是否会犯下未来罪行方面要准确得多。然而，由于人们越来越担心算法缺乏透明度，并声称算法中存在偏见和种族主义情绪，在刑事司法系统中使用人工智能的步伐正在放缓。算法判断的可靠性也受到了批评。在本文中，我们研究了使用算法预测未来犯罪的可取性，并在此过程中分析了人类对将此类决定交给计算机的天生抵制。结果表明，大多数人对计算机决策都存在非理性的不信任。这种现象被称为“算法厌恶”。我们提供了一些建议，说明克服算法厌恶的必要步骤，并为制定更公平、更高效的量刑、保释和缓刑制度奠定基础。
推荐引用 推荐引用 Tippins, Nancy T.; Oswald, Frederick L.; 和 McPhail, S. Morton (2021) “关于基于人工智能的人员选拔工具的科学、法律和伦理问题：行动呼吁”，人员评估和决策：第 7 期：Iss。2，第 1 条。DOI：https://doi.org/10.25035/pad.2021.02.001 可在以下网址获取：https://scholarworks.bgsu.edu/pad/vol7/iss2/1
如今，说技术已深深植根于测试和评估已是陈词滥调。至少 30 年来，技术一直被广泛用于以各种形式促进就业环境中的测试和评估，基于技术的就业测试的利弊也已得到充分证明（例如，Tippins & Adler，2011）。简而言之，技术带来的速度提高和成本降低对于寻求评估大量求职者并及时有效地从中挑选的雇主来说尤其有吸引力。反过来，求职者本身也越来越期待技术先进、方便和引人入胜的选拔流程。尽管新技术具有明显的和潜在的好处，但仍存在许多挑战，例如可靠地识别合格的候选人以及防止威胁评估结果完整性的作弊和其他形式的不法行为。在本文中，我们首先想引起读者的注意
LMU-CSC奖学金候选人的开放位置
植物物种在具有抗菌特性（“抗生素”）的植物化学物质的化学光谱中差异很大。这可能是原因之一，为什么土壤细菌是抗生素耐药性基因的主要库。该项目旨在探索延伸这种抗性基因在产生毒素和产生毒素的根部和竞争力的原因。为此，我们将与植物代谢物分析和化学方面的专家合作以及b）保护这些抗性的细菌抗性基因，从根渗出液中识别出有毒化合物。为了确定具有抗生素活性的特定化合物对根微生物组组成的影响，该项目将采用植物突变体进行生物合成。在细菌方面，我们将研究细菌多药耐药性（MDR）基因对对特定植物衍生毒素的耐药性的贡献，从而成功地根定植和与其他微生物群的竞争。我们旨在确定宿主根部内的特定抗生素化合物与同源细菌抗生素耐药性基因不仅确定根际中的微生物存活，而且还促进了豆类 - 河畔 - 河鼠的共生性宿主特异性。该项目获得的知识将有助于了解植物有益细菌的接种剂，以实现可持续的农业实践。