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World File Search System不诚实
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
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。
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。
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
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。
被算法腐蚀？人工智能生成和人类撰写的建议如何导致不诚实*
人工智能越来越成为不可或缺的顾问。如果人工智能劝说人们做出不诚实的行为，就会引发新的道德问题。在一项实验中，我们研究人工智能建议（由自然语言处理算法生成）如何影响（不）诚实，将其与等效的人类建议进行比较，并测试建议来源的透明度是否重要。我们发现，促进不诚实的建议会增加不诚实，而促进诚实的建议不会增加诚实。人工智能和人类建议都是如此。算法透明度是一种常用的减轻人工智能风险的政策，它不会影响行为。这些发现标志着负责任地管理人工智能建议的第一步。
MSE604 – 工程经济与财务分析
学术不诚实：学术不诚实是一种完全不可接受的行为方式，加州州立大学北岭分校绝不容忍任何形式的学术不诚实行为。所有涉及学术不诚实行为的学生都将根据大学规定和程序受到纪律处分。纪律处分可能包括停学和/或开除学籍。“加州法规第 5 章第 41301 节将 CSU 校园学术课程中的作弊或剽窃行为列为违法行为，学生可能会被开除学籍、停学或受到较轻的纪律处分。学术不诚实是一种特别严重的违法行为，会降低学术质量并欺骗那些依赖大学课程诚信的人。”请查阅大学关于剽窃及其后果的政策。 https://catalog.csun.edu/policies/academic-dishonesty/ 任何在本课程中被发现作弊或抄袭的学生都将获得零分，并可能被提交到院长办公室接受额外处罚。
捕获标志（CTF）挑战2024
（a）意图犯罪； （b）有一种不诚实的意图欺骗； （c）为自己或另一个不诚实的收获；或（d）不诚实的意图是造成另一个人的损失，无论是在他获得此类访问还是将来的任何场合都犯下罪行，并有责任被起诉被判入狱5年。（2）就第（1）款的收益（获益）和损失（损失）款而言，不仅要延长货币或其他财产的收益或损失，还应扩展到任何此类收益或损失，无论是临时还是永久性；和 -
教学大纲Phy4222，Mechanics II春季2025•教师
所有学生都必须遵守《学生荣誉守则》中所表达的学术诚实原则。与大学政策一致，本课程中的任何学术不诚实事件都将报告给学生院长。对于这个物理课程的学生来说，共同完成家庭作业是正常和合理的，但是某些其他活动是不可接受的：学术不诚实包括窃，捏造信息，提供或获得有关学术工作的任何未经授权的援助以及干扰其他学生的学术工作。提交简单地从另一个学生，书籍或网站上复制或转录的家庭作业解决方案显然是不诚实的，因为这不是您自己的工作。为错过的学术工作提供虚假或捏造的借口也是学术不诚实。如果该事件是UF学生的第一个效果，则该学生将在PHY4324中获得失败的成绩。如果不是，则学生院长将决定适当的制裁。
人类行为与可持续性科学的博士...- cdn
不会进行化妆考试。当您注册此课程时，您将负责了解考试的日期。如果您出于正当理由错过考试，则必须查看讲师来确定您的成绩。残疾学生：如果您需要基于残疾的住宿，我想在学期的第一个星期与您的私密性会面，以确保您适当容纳您。学术不诚实：俄勒冈大学的理念是，学术不诚实是一种完全不可接受的行为方式，并且不会以任何形式容忍。所有参与学术不诚实的人将根据大学法规和程序进行纪律处分。纪律可能包括被大学暂停或驱逐。学术不诚实不仅包括但不限于作弊，窃，勾结，提交的任何工作或材料的信用，这些工作或材料全部或部分归因于另一个人，对他人进行检查，任何旨在为学生带来不公平优势的行为或企图实施此类行为的任何行为。