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World File Search System夸大其词
AI将如何在2026年之前改变全球业务服务
Genai背后的动力很难夸大其词。百分之八十五的受访者认为嵌入的AI能力是持续成功的要求。到2026年底，Genai将部署在一半以上的被调查组织中，今天超过了61％。*早期采用者（目前正在驾驶的计划）在利用该技术的功能和能力方面具有第一步的优势。他们不仅受益于手动任务的自动化，而且可以更有效地计划。使用Genai生成的数据和分析，他们可以在路上进一步看到，在拐角处凝视着惊喜，分析当前的路线并提供数据驱动的替代方案。他们可以更快地做到这一点。
关爱危机中的退伍军人...现在！
没有家，没有希望，没有工作，没有未来，完全孤独，焦虑，害怕，担心心理健康或成瘾问题，感到耻辱和极度绝望……所有这些词语和短语都描述了许多退伍军人在一年中来到退伍军人援助前门的情绪。媒体的某些部分——有时是慈善部门的部分——并没有减轻他们的感受，他们通过描绘无家可归退伍军人的刻板形象并夸大数字来加剧问题，以达到自己的目的。通常看起来现实是一个难以接受的事实，阻碍了他们的雄心壮志和筹款。我提到这一点是因为这些夸大其词的连锁反应需要大量无效的努力，因为我们试图为了慈善机构和整个退伍军人社区的利益而反驳这些说法。
巴西新兴绿色的地理含义......
参与者如何利用权力和权力划分和控制空间，这让我们不禁要问，塞阿拉政府是如何为潜在的绿色氢工厂创造空间的，更广泛地说，是如何为风能和太阳能投资提供有前景的可再生能源场地（陆上和海上）来为电解槽供电的。之前，我们描述了陆地风电场环境许可中的欺诈性流程（Gorayeb 等人，2018 年）以及塞阿拉风电场许可文件中的夸大其词和错误声明（Araújo 等人，2020 年）。巴西刚刚完成了海上风电场许可监管框架（IBAMA，2020 年），这对于电解槽发电至关重要。未来绿色氢能海上风电场的许可成功可能依赖于对传统沿海渔业社区及其渔场的描述
人工智能 – 英国皇家空军准备好了吗？……你准备好了吗？
摘要：人工智能的不断进步导致了大型语言模型 (LLM) 的出现，这些模型利用生成式人工智能技术，能够有效地综合现有材料，从而引起了公众的极大兴趣。兴趣的增加自然导致了大量的学术调查、讨论和投资。必须彻底分析当前人工智能的增长对各种组织（例如皇家空军 (RAF)）的影响。这种观点反对将人工智能视为一种全面、全能或全知的解决方案，与主导其潜力的夸大其词的故事形成鲜明对比。这种观点将表明，人工智能应用需要组织实施计划以提高适应性。本文将介绍人工智能的前提条件和人机协作，以确定需要进行哪些修改、英国皇家空军为何需要改变，以及英国皇家空军作为一个以人为本的组织如何过渡到人工智能的未来。
威慑、破坏性技术和裁军......
4 过去曾有人担心“扩散连锁反应”，但总体而言，这些担忧被证明是夸大其词。见 Benoit Pelopidas，“扩散的预言：专家如何保持偏见的历史解读，限制政策创新”，《不扩散评论》，18:1（2011 年），第 297-314 页。 5 例如，见 Ariel E. Levite，“走向第四核时代”，《扩散论文》，（法国国际关系研究所：2009 年），https://inis.iaea.org/collection/NCLCollectionStore/_Public/42/050/42050140.pdf 6 Colin Gray，《第二次核时代》，（伦敦，Lynne Rienner 出版社：1999 年）；保罗·布雷肯，《第二核时代：战略、危险和新强权政治》（纽约：时代图书，2012 年）；基思·佩恩，《第二核时代的威慑》（肯塔基大学出版社：1996 年）。
论人工智能（AI）在教育领域的局限性
摘要 近期围绕人工智能 (AI) 的夸大其词影响了我们正确考虑这项技术的持久教育影响的能力。本文概述了一些关键问题和担忧，这些问题和担忧需要在未来围绕 AI 的教育讨论中更加突出。其中包括：(i) 教育过程和实践的统计建模和计算方式有限；(ii) 人工智能技术有可能对少数族裔学生造成社会危害；(iii) 重组教育以使其更“机器可读”而造成的损失；以及 (iv) 数据密集型和设备密集型人工智能的生态和环境成本。本文最后呼吁放慢并重新调整当前围绕人工智能和教育的讨论——更多地关注权力、抵抗和重新构想教育人工智能的可能性问题，使其更加公平和有利于教育。
大语言模型的进步应该如何影响科学实践？
大型语言模型（LLM）越来越多地纳入科学工作流程中。但是，我们尚未完全掌握这种整合的含义。大语言模型的发展应如何影响科学实践？在这篇文章中，我们邀请了四个不同的科学家群体反思此查询，分享他们的观点并参与辩论。Schulz等。提出这样的论点，即与LLMS合作与与人类合作者合作的根本不同，而Bender等人。认为LLM经常被滥用和夸大其词，并且其局限性值得关注更专业，易于解释的工具。Marelli等。强调透明归因和负责使用LLM的重要性。最后，Botvinick和Gershman倡导人类应保留确定科学路线图的责任。为了促进讨论，这四个观点与每个小组的回应相辅相成。通过将这些不同的观点置于对话中，我们旨在将注意力集中在学术界的重要考虑方面，及其对当前和未来科学实践的影响及其对现有和未来的科学实践的影响。
大语言模型的进步应该如何影响科学实践？
大型语言模型（LLM）越来越多地纳入科学工作流程中。但是，我们尚未完全掌握这种整合的含义。大语言模型的发展应如何影响科学实践？在这篇文章中，我们邀请了四个不同的科学家群体反思此查询，分享他们的观点并参与辩论。Schulz等。提出这样的论点，即与LLMS合作与与人类合作者合作的根本不同，而Bender等人。认为LLM经常被滥用和夸大其词，并且其局限性值得关注更专业，易于解释的工具。Marelli等。强调透明归因和负责使用LLM的重要性。最后，Botvinick和Gershman倡导人类应保留确定科学路线图的责任。为了促进讨论，这四个观点与每个小组的回应相辅相成。通过将这些不同的观点置于对话中，我们旨在将注意力集中在学术界的重要考虑方面，及其对当前和未来科学实践的影响及其对现有和未来的科学实践的影响。