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生成语言模型和自动影响...
致谢：我们感谢 2021 年 10 月召开的研讨会的参与者，他们让我们了解了各种威胁和缓解措施。我们还感谢许多研讨会参与者对本文草稿提供的反馈。如需有关本文的更多反馈，我们感谢 Deepesh Chaudhari、Jeff Ding、Tyna Elondou、Shengli Hu、Daniel Kokotajlo、Gretchen Krueger、Pamela Mishkin、Ronald Robertson、Sarah Shoker、Samuel Wolrich 和 Jenny Xiao。Josh Goldstein 以斯坦福大学博士后研究员的身份开始从事该项目，并继续担任乔治城 CSET 的 CyberAI 项目的研究员。Matthew Gentzel 在为 OpenAI 签约期间完成了他的贡献，现在在 Longview Philanthropy 任职。Katerina Sedova 在担任乔治城 CSET 的 CyberAI 项目的研究员期间以及进入美国政府部门之前完成了对这个项目的贡献。所有错误都是我们自己的。
人工智能生成语言的人类启发法存在缺陷
人类交流越来越多地与人工智能生成的语言混合在一起。在聊天、电子邮件和社交媒体中，人工智能系统可以生成智能回复、自动完成和翻译。人工智能生成的语言通常不会被识别为人类语言，而是冒充人类语言，这引发了人们对新型欺骗和操纵形式的担忧。在这里，我们研究人类如何辨别最个人化和最重要的语言形式之一——自我呈现——是否由人工智能生成。在六项实验中，参与者（N = 4,600）试图检测由最先进的语言模型生成的自我呈现。在专业、酒店和约会环境中，我们发现人类无法检测人工智能生成的自我呈现。我们的研究结果表明，人类对人工智能生成语言的判断受到直觉但有缺陷的启发式方法的限制，例如将第一人称代词、自发措辞或家庭话题与人性联系起来。我们证明这些启发式方法使人类对生成语言的判断变得可预测和可操纵，从而使人工智能系统能够生成被认为比人类更人性化的语言。我们讨论了诸如 AI 口音之类的解决方案，以减少生成语言的欺骗潜力，限制对人类直觉的颠覆。
Pro5Lang，一种用于通用人工智能的程序合成语言...
参考：《声明性记忆与非声明性记忆-神经科学词典》https://bsd.neuroinf.jp/wiki/ 声明性记忆与非声明性记忆《什么是语义记忆-Kotobank》，出处：大英国际百科全书大英国际百科全书https://kotobank.jp/word/%E6%84%8F%E5%91%B3%E8%A8%98%E6%86%B6-164928
通用人工智能程序合成语言Pro5Lang的情景记忆机制
我们设计了一种陈述性记忆机制，它尽可能与神经科学和认知科学的发现保持一致，同时不违反证明合理性的数学逻辑要求。其主要特点如下。 寄存器和内容可寻址存储器中存储的值仅限于已证明的命题。由于信息处理的最小单位（一个已被证明的命题）有自足的意义，记忆管理（比如忘记不必要的知识）就变得更容易。另一个优点是，即使在合成过程中执行不完整的程序，数据结构也不太可能崩溃。由于程序执行的顺序也将变得更加灵活，因此在时间允许的情况下规划未来的行动将变得更加容易。 每次进行推理时，都会自动将已证明的命题添加到已证明命题集合中，即将信息写入联想记忆机制。目的是减轻程序负担，提高程序综合的性能。 我们计划提供两种类型的陈述性知识回忆：自动回忆和主动回忆。 （目前仅实现了主动回忆。）事件回忆并不涉及重现某一特定时刻大脑的整个内部状态，而是仅重现一个已证实的命题。这使得信息处理能够实现，例如从一个命题推断另一个命题。 回忆陈述性知识的机制也被设计成不破坏证明的合理性（第 3.7 节）。 陈述性知识分为证实命题（情景记忆）和语义记忆。 Pro5Lang 中的语义记忆是多个已证明命题的压缩和抽象版本，旨在使用 [5]2 中描述的方法通过归纳推理来获取。 （然而，在当前的实现中，语义记忆也是从一开始就手动提供的。）由于存在过度概括和获取不正确的语义记忆的可能性，因此有必要提供单独的机制来选择和忘记不正确的语义记忆。这将在第 5 节中讨论。 由于记忆空间有限，即使正确的陈述性知识也会被适当地遗忘。即使不时随机选择和删除已证明命题集合中的元素，图 2 和 Pro5Lang 中的算法也不会失去健全性。然而，证明可能需要更长的时间并且可能变得越来越难以完成。为了避免降低证明的效率，需要使用一些启发式方法来选择需要遗忘的知识。 （目前实施中尚未采取此类措施。）
掌握成语、短语动词、搭配和俚语
如果你开始重复自己的话，实际上会伤害到你。不要重复自己的话，但要用话语标记将你说的话有条理地联系起来：正如我之前提到的，首先，之后，最后等等。能够解释和总结事情对考试来说非常重要。力求在提供一些细节和
使用深度学习技术和推理语音统计进行人工智能合成语音识别
摘要 — 技术的最新发展为我们带来了令人惊叹的音频合成模型，如 TACOTRON 和 WAVENETS。另一方面，它也带来了更大的威胁，例如语音克隆和深度伪造，这些威胁可能无法被发现。为了应对这些令人担忧的情况，迫切需要提出能够帮助区分合成语音和实际人类语音并识别这种合成来源的模型。在这里，我们提出了一个基于卷积神经网络 (CNN) 和双向循环神经网络 (BiRNN) 的模型，有助于实现上述两个目标。使用双向 RNN 和 CNN 利用 AI 合成语音中存在的时间依赖性。该模型通过将 AI 合成音频与真实人类语音进行分类，错误率为 ≃ 1.9%，并以 ≃ 97% 的准确率检测底层架构，其表现优于最先进的方法。
在学生形成语义阅读策略的量子技术 - 未来教师
摘要。本文考虑了在学生的语义阅读策略中形成语义阅读策略的问题 - 未来的老师是普遍的教育行动（以下简称UEA），他们应该在大学中掌握，以便能够在教学学会中使用它们。这些要求在联邦州立州的高等教育教育标准（以下简称为标准）以及小学，基本一般，中等教育标准（以下简称为通识教育标准），该标准定义了其连续性的界限。问题的相关性是需要为学生（未来的老师）制定语义阅读策略，以根据通识教育标准的要求一方面与学生合作。另一方面，开始学习教学法的一年级学生没有根据新标准在学校学习，也不知道语义阅读的策略。现代儿童在过去几十年中发生了很大的变化（他们有一种新的“系统语义类型的意识”），并且与成年人感知，过程和同化信息的方式不同，这需要开发新的方法和技术以进行教育和成长。本文的目的是揭示旨在为学生形成语义阅读策略的创新量子技术的本质和细节 - 未来的教师是普遍的教育行动，这将确保通识教育和教学教育的教育计划的连续性。研究问题的方法论基础是儿童发育的心理语言学（在A.A. Leontyev的科学学校的框架内），研究了在掌握多语言教育的上下文中掌握言语活动的人格发展和最新儿童意识的相互联系的问题（在其非本土，非本性的，外语，语言中）。在研究过程中，使用了以下方法：科学论文，问卷调查，培训实验，量子快递方法，学生活动产品的分析和评估的比较分析。该研究的结果证实了该假设，并证明了量子技术对基于量子Express方法形成语义阅读策略的有效性。在研究纪律“教学法”的过程中，学生掌握了语义阅读策略，每个人都可以准备“学生的教学导航器”作为项目研究活动的产品。
摘要。俄罗斯的战略发展领域之一是发展数字技术和创建高科技服务。现代技术已经能够在短时间内搜索、系统化和分析大量信息。但国家给它们设定了额外的任务：处理和合成语音，准备用于做出复杂综合决策的分析材料，执行与人类结果水平相当的任务，进行训练甚至自动自学，最终创造出一个“强大”的人工智能。智力。所通过和制定的法律法规明确了近期内通过使用人工智能技术必须实现的主要目标、任务和预期成果。然而，人工智能技术的使用引发了与创造新的技术解决方案和使用此类技术的作品以及使用受保护的智力活动成果（其专有权属于第三方）相关的其他问题。用于后续分析的信息搜索是在与相关权利对象相关的数据库中进行的，这些数据库通过互联网信息和电信网络提供有限的访问权限。在这方面，需要澄清从受保护的数据库中搜索和处理此类信息的合法性。本文提供了 p
摘要。俄罗斯的战略发展领域之一是数字技术的发展和高科技服务的创造。现代技术已经能够在短时间内搜索、系统化和分析大量信息。但国家为它们设定了额外的任务：处理和合成语音、准备分析材料以做出复杂、综合的决策、执行人类表现水平的任务、训练甚至自动自学，最终创造出“强大的人工智能”。 “ 人工智能。已通过和正在制定的法律规定了在不久的将来通过使用人工智能技术必须实现的主要目的、目的和预期结果。然而，人工智能技术的使用引发了与创建新技术解决方案和使用此类技术的作品以及使用受保护的智力活动成果（其专有权利属于第三方）相关的其他问题。除其他外，用于后续分析的信息搜索是在与相关权对象相关的数据库中进行的，通过互联网信息和电信网络提供有限的访问。在这方面，需要澄清从受保护数据库中搜索和处理信息的合法性。文章提供了司法实践的例子，说明通过高科技服务使用数据库材料的事实的确立和证明的难度。文章还指出了侵犯个人数据位于可通过互联网访问的数据库中的第三方权利和合法利益的风险。关键词：数据库；数据;知识产权;信息和电信网络；专有权；人工智能;用法;计算机程序；相关权利；技术。引用：Buzova N. V.人工智能和数据库作为相关权客体的使用 // Lex russica。- 2020。- T.73.- 第 8 号。- S.62-69。- DOI：10.17803/1729-5920.2020.165.8.062-069