来自Google(Bard),Microsoft(授权OpenAi的技术),拟人化(到8月II日筹集了超过14亿美元)的竞争性产品以及数十个专业的生成AI工具都效仿了,包括亚马逊Web服务的BedRock,包括Amazon Web Services的BedRock,使组织能够通过应用程序的Application Anepstains Intrapermanding Amponing Intraping(API)构建生成的AI系统(API)。他们在世界各地释放了兴奋和迅速采用的基础,从《财富》 500强公司的镶板墙到高中生的笔记本电脑。有数十亿美元的风险投资和大型公司涌入,生成的AI开发人员正在努力工作。这是21世纪的数字淘金热。
其次,与传统模型一样,AI/ML 模型可以反映它们所训练的数据中的偏差和不准确性。幻觉——在我看来,这个术语毫无帮助地将模型拟人化,并淡化了不准确性的严重性——有时会以令人信服的方式产生错误和有缺陷的输出。需要明确的是,人类在决策中也容易产生偏见。在许多情况下,这些模型无法“解释”——换句话说,我们并不总是理解模型产生特定输出的原因和方式。这种缺乏可解释性的问题相对于现有模型(重点可能主要放在统计误差和残差上)增加了一层额外的问题。因此,银行和监管机构必须对其在关键银行服务中的潜在用途的稳健性有足够的信心。
系统,包括大型语言模型、情感分析和生成,可应用于教育、长期护理和精神病学、人力资源、新闻、法律咨询和创意写作等领域。这些技术的伦理分析基于三个核心伦理困境:NLP 系统缺乏类似人类的推理或理解、聊天机器人的自发拟人化以及人工情感对人类用户的影响。在简要讨论了底层概念论点之后,报告分析了 NLP 对自主、尊严、体面、非操纵、尊重文化差异、避免偏见、责任、隐私和安全等价值观和原则的影响。每个价值观/原则讨论都会引出一系列伦理问题,这些问题需要由 NLP 技术的设计者、政策制定者和用户提出。
系统,包括大型语言模型、情感分析和生成,可应用于教育、长期护理和精神病学、人力资源、新闻、法律咨询和创意写作等领域。这些技术的伦理分析基于三个核心伦理困境:NLP 系统缺乏类似人类的推理或理解、聊天机器人的自发拟人化以及人工情感对人类用户的影响。在简要讨论了底层概念论点之后,报告分析了 NLP 对自主、尊严、体面、非操纵、尊重文化差异、避免偏见、责任、隐私和安全等价值观和原则的影响。每个价值观/原则讨论都会引出一系列伦理问题,这些问题需要由 NLP 技术的设计者、政策制定者和用户提出。
我们采用多种数据清洁和过滤方法,包括重复数据删除和分类。Claude 3套件的模型尚未在用户或客户提交给我们的任何用户提示或输出数据上培训,包括免费用户,Claude Pro用户和API客户。当Anthropic的通用搜寻器通过爬行公共网页获取数据时,我们遵循有关机器人的行业实践。TXT说明网站运营商用来指示他们是否允许在其网站上爬行内容。根据我们的策略,Anthropic的通用攻击者无法访问密码受密码或登录页面或旁路验证码控件,我们对使用的数据进行勤奋。人类透明地操作其通用爬行系统,这意味着网站运营商可以轻松地识别拟人化的访问并表明其对人类的偏好。
“体现生物多样性是一种动人的提升和大开眼界的敬意,对日常感官保护的习俗,受到植物和受到密切和情感关系的植物和情感关系的约束,并在种族殖民资本主义面前持续存在。该卷对身体交战,新兴的主权和植根的同事的刻薄关注提供了至关重要的对立于绝望的瘫痪政治,因此经常在拟人化时期产生。强调了在太空和世代相传的和谐的人类蔬菜繁荣的可能性时,巧妙地体现了生物多样性,并敏感地打开了我们的感官,以使人们的希望在跨亲属和善良的生物文化避难所所怀有的希望。” - 诗歌的作者,《棕榈阴影》的作者:比人类比西巴布亚的人类更像
,不仅我们如何谈论计算系统。Many state-of-the-art generative AI (GenAI) systems are increasingly prone to anthropomorphic behaviors [e.g., 2, 3, 14, 25]—i.e., to generating outputs that are perceived to be human-like—either by design [40, 45, 46] or as a by-product of how they are built, trained, or fine-tuned [8, 60].例如,已经注意到,基于LLM的系统输出文本声称自己尝试了披萨[64],爱上了某人[53],比人类[16]更好,并且具有类似人类的生活经验[21]。这样的拟人化系统1范围从对话助手[例如1,57]到化身和聊天机器人,设计为朋友,伴侣或浪漫伴侣的替身[e.g.,5,12,36,55]和AI生成的媒体,旨在描绘人们[e.g.,54,61],40 e. e.g. e.g.,30。e. gressive gy。
企业越来越多地部署基于人工智能 (AI) 的代理来提供服务。虽然现有研究表明消费者往往不愿意依赖人工智能代理而更喜欢人类代理,但这篇短文表明,对于弱势消费者来说,情况应该恰恰相反。作者认为,弱势消费者会推断代理在服务互动中是否会贬低他们。由于人工智能代理的智力低于人类代理,弱势消费者应该认为它们不太可能贬低社会价值,从而产生有利的企业相关和消费者相关结果。然而,如果人工智能代理被拟人化,对人工智能代理的偏好应该会减少甚至完全消失。因此,鉴于消费者的脆弱性,“越像人类越好”这一理所当然的假设可能不成立。作者提出了概念框架,得出了研究命题,并讨论了计划的实证研究和贡献。
空军对空降战斗经理职业领域的管理 拟人化女性防弹衣胸甲 装甲旅战斗队现代化 陆军自主同步与监督 陆军下一代夜视装备部署和工业基础战略 能量生产需求和能力评估 海军巡洋舰现代化计划评估 首选先进弹药火箭发动机生产评估 航空状态仪表板 反小型无人机系统即服务报告 关键组织服装和个人装备 CVN-82/83 采购授权报告 退化视觉环境采购策略 退化视觉环境系统 - HH-60W 分布式通用地面系统 电子空白技术 远征掩体 增程制导多管火箭发射系统 部队提供者生命支持模块 外国飞行员培训 未来空军飞机驻扎标准 HH-60W 战斗救援直升机计划
摘要 简介:深部脑刺激 (DBS) 是治疗各种神经和精神疾病的常用方法。最近的研究强调了神经影像学在定位电极触点相对于目标脑区的位置以优化 DBS 编程方面的作用。在不同的成像方法中,术后磁共振成像 (MRI) 已广泛用于 DBS 电极定位;然而,导线引起的几何失真限制了其准确性。在这项工作中,我们调查了导线尖端的实际位置与从 MRI 伪影估计的尖端位置之间的差异在多大程度上取决于 MRI 序列参数(例如采集平面和相位编码方向)以及导线的颅外配置。据此,设计并讨论了一种提高导线定位准确性的成像技术。方法:我们设计并构建了一个拟人化幻影