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秘鲁，传统之地
西班牙人使用家庭表达“ Vale Un Peru”（值得秘鲁），他们只考虑了从殖民地倒出的黄金和银色。黄金和白银仍在那里，其他矿物质也被征服者嘲笑或未知，但对现代工业非常重要 - 石油，钒，铜，锑，铅，铅和钨。然而，秘鲁的财富在土地本身，以及她对土壤深深的爱心的人民。秘鲁的海岸线形成了南美的西部“凸起”，在珍珠港之前的几个月，她就意识到自己在半球防御中的战略地位。早在1941年4月，她就抓住了轴心船只，取消了德国新闻机构，取消了汉莎航空公司的合同，并取消了将船只从海岸上砍掉的船只的实习德国海员。那一年晚些时候，她禁止轴心和法兰教徒的宣传，取消了德国外交袋的免疫力，因为他们携带非官方信函，冻结的轴心基金，受限的轴心贸易和轴心国民活动，并同意将她所有的战略金属出售给西半球国家。她与轴心的正式休息于1942年1月24日。从那时起，她越来越多地编写了自己的资源以供盟军使用。与美国合作一起，她正在开发自己的亚马逊领土，其橡胶和金色（奎宁）的可能性，她达成了为期五年的协议，将所有橡胶出售给美国。她的长长订单棉和她的
我们对人工智能的依赖有多安全？我们应该对其进行监管吗？
就在我写这篇文章的几周前，也就是 2020 年 7 月下旬，新闻报道开始报道一种强大的新型人工智能。这种人工智能被称为生成式预训练 3 号 (GPT-3)，能够生成各种类型的文本——从推文到散文到诗歌，甚至计算机代码——只需一个句子甚至一个单词即可。还有其他类型的软件也类似，包括新闻机构在过去七年左右用来生成依赖数字和统计数据的新闻报道的软件，例如金融和体育报道。但这些是更简单的程序，主要依赖于将这些数字与通常在这些类型的报道中反复使用的预编程、固定短语相结合。另一方面，GPT-3 使用机器学习来查找和训练自己了解文本类型及其使用方法，从而学习如何在众多主题上创作自己的故事。受母公司 OpenAI 邀请进行实验的 Beta 测试人员感到惊讶，因为 GPT-3 代表了自然语言处理 (NLP) 方面的一大飞跃，尤其是在其生成的文本的广度和质量方面；其中很多文本很难与人类生成的文本区分开来。正如早期用户之一 Arram Sabeti 所说，“你所要做的就是写一个提示，它就会添加它认为可能遵循的文本。我用它写过歌曲、故事、新闻稿、吉他谱、采访、散文、技术手册。这既好笑又可怕。我觉得我看到了未来”[1]。曾在与 OpenAI 竞争的公司 DeepMind 工作的 Trevor Callaghan 更详细地阐述了 Sabeti 对未来的担忧，他说：“如果你假设我们将 NLP 发展到大多数人无法分辨的地步
维诺纳每日新闻 - OpenRiver
莫斯科（美联社）——周日，苏联庆祝欧洲胜利日 20 周年，发射了新一轮登月计划、举行了军事展示、呼吁放弃核武器，并对美国政策发起了新的攻击。这枚登月火箭名为 Lunik 5 号，是一个重达 3,254 磅的电子仪器包，用于收集和发回科学信息。苏联新闻机构塔斯社称，它是从一颗人造地球卫星发射的，该卫星于今年早些时候由多级火箭送入轨道。发射的具体时间和地点尚未公布，但据推测发射时间大约在克里姆林宫首次公开展示将其载人航天飞船送入轨道的火箭的时候。塔斯社称，月球 5 号配备了“测量设备”，但没有说明它将从这 2,000 多英里的旅程中发回什么样的信息。塔斯社于周日晚上 10 点宣布，火箭距离地球 7 万英里，接近其计划路线。没有迹象表明有任何尝试通过无线电发回月球表面照片。早些时候，月球车拍摄了月球的黑暗面。没有迹象表明火箭是撞击月球还是进入绕月轨道。这枚美国宇航局 (NASA) 重 3000 磅，塞满电视摄像机的电子包裹，在 3 月 11 日撞入月球陨石坑之前，向月球表面发回了超过 1,000 张照片。红军在阅兵式上展示了苏联最先进的武器。在 13 分钟的武器展示中，苏联领导人和数以千计的莫斯科人观看了一对十级火箭弹和四种以前从未公开展示过的武器。
薇诺娜每日新闻 - OpenRiver
莫斯科（美联社）——周日，苏联庆祝欧洲胜利日 20 周年，发射了新一轮月球探测卫星、举行了军事展示、呼吁放弃核武器，并对美国政策发起了新的攻击。月球探测卫星 Lunik 5 是一个重达 3,254 磅的电子仪器包，用于收集和发回科学信息。苏联新闻机构塔斯社称，该卫星由今年早些时候由多级火箭送入轨道的人造地球卫星发射。发射的具体时间或地点尚未公布，但据推测大约发生在克里姆林宫首次公开展示将其载人航天飞船送入轨道的火箭的时间。塔斯社宣布 Lunik 5 号配备了“测量设备”，但没有说明它将从 2,000 英里外的旅程中发回什么样的信息。塔斯社于周日晚上 10 点宣布火箭距离地球 70,000 英里，接近其计划路线。没有迹象表明有任何尝试用无线电发回月球表面照片。早先的 Lunik 照片揭示了美国的阴暗面。没有迹象表明火箭是否会撞击月球或进入绕月轨道。美国，饥饿！），nn III）！一个装满电视摄像机的 1000 多磅电子包裹，在 2007 年 3 月撞入月球陨石坑之前，向月球表面发送了 1,000 多张照片。红军阅兵式上的苏联展示品。苏联领导人和数千名莫斯科人在 13 分钟的武器展示会上观看了两枚 10 发 1 级火箭和四枚以前从未公开展示过的武器。
在记者中解码算法素养
生成人工智能（AI）的摘要最新发展对算法系统的学术论述进行了振兴，尤其是在其潜在，道德考虑，风险和监管挑战方面。广泛的研究研究了算法如何影响沟通过程，重点关注其对新闻机构，新闻实践，公共媒体动力学，媒体素养以及对抗虚假信息和过滤泡沫的影响。一条新兴的研究链定义并衡量算法素养的多维概念。然而，关于算法素养与新闻的交集的研究有限。鉴于新闻业在塑造公共话语，告知公民，维护民主价值观和对比鲜明的虚假信息中的关键作用，这一差距尤其关注。了解记者如何看待和参与算法是必不可少的，因为这些技术极大地影响了其专业任务，包括内容生产和分发。在葡萄牙，新人记者在不稳定的条件下工作，数字媒体转型正在迅速发展，了解记者如何与之互动和感知算法至关重要。我们的研究通过一种基于多个方法的方法旨在填补这一差距质疑，如何在专业记者中有效评估算法素养，涵盖认知，态度和行为方面？它还为其他地理或专业背景下的类似研究开辟了途径。探索性结果提供了经过验证的方法学工具，即基于多维分析框架的仪器，专门旨在衡量算法识字水平并评估记者的经验。批判性讨论介绍了预测试的方法论程序和初步发现，从而提供了对葡萄牙记者对算法系统的理解，看法和能力的见解。通过阐明记者参与算法的认知，情感和行为方面，这项研究有助于对记者之间的算法素养有了更深入的了解，这对于维持其工作质量和有效反对虚假信息的质量至关重要。
美国健康不平等的社会和政治因素
Camila M. Mateo是波士顿儿童医院的初级保健儿科医生。她在波士顿儿童医院和波士顿医疗中心的波士顿合并居住计划中完成了儿科住院医师和首席居民，在那里她是城市健康与倡导轨道的一部分。此后，她完成了哈佛范围的小儿健康服务奖学金，并在T.H.获得MPH。陈哈佛公共卫生学院。在哈佛医学院，她担任摩根Zinsser的摩根 - Zinsser副主任，在包容性教学和反种族主义方面以及招聘和多元文化事务办公室的教师顾问。她还担任波士顿合并居住计划的多样性官员，并且是剑桥卫生联盟卫生公平教育与倡导中心的教职员工。她的医学教育工作着重于整个卫生界学习环境中的反疾病，健康公平以及多样性和包容性。她的研究重点是医学教育的公平性，并解决针对青年和家庭的卫生服务提供的歧视。2022年，她被全国少数民族质量论坛评为40岁以下卫生领导人，并在哈佛医学院获得了股票社会正义与倡导奖。Marie V. Plaisime是FXB健康与人权研究员兼国家科学基金会博士后研究员。她的研究调查了医学教育和临床实践，基于种族医学，算法偏见和健康政策的种族偏见培训。她采用关键的定量，计算和混合方法来检测，检查和量化医学中的结构性种族主义如何危害医疗保健提供，获取和质量。她在霍华德大学完成了医学社会学博士学位，是罗伯特·伍德·约翰逊基金会的卫生政策研究学者。她的专业经验包括在美国医学院，国立卫生研究院和卫生与公共服务部的研究。玛丽从德雷克塞尔大学多尔萨夫（Dornsife）公共卫生学院获得了MPH。Brian D. Smedley是Urban Institute的就职式学者之一，在那里他进行了研究和政策分析，以解决影响有色人种健康和福祉的种族主义的结构和制度形式。以前，他曾是医学研究所（IOM）的高级计划官员，在那里他担任IOM报告不平等待遇的学习总监：面对医疗保健领域的种族和种族差异，以及有关卫生专业和少数民族卫生政策多样性的其他报告。David R. Willimas是哈佛大学公共卫生学院的诺曼公共卫生和社会和行为科学系主任。他还是哈佛大学的非洲和非裔美国人研究教授。他以前的教师任命是在耶鲁大学和密歇根大学的。他是国际公认的对健康影响的权威。他开发的日常歧视量表是健康研究中最广泛使用的歧视度量。是500多篇科学论文的作者，他的研究增强了我们对种族，社会经济地位，压力，种族主义，健康行为和宗教参与如何影响健康的理解。他已当选为美国国家医学院，美国艺术与科学学院和国家科学院。 他也被评为全球社会科学中引用最多的黑人学者。 威廉姆斯博士一直参与国家一级制定卫生政策。 他曾在国家医学院的10个委员会任职，包括准备不平等治疗报告的委员会。 他还是屡获殊荣的PBS电影系列《不自然原因：不平等是否会让我们生病的重要科学顾问吗？ 他是罗伯特·伍德·约翰逊基金会（Robert Wood Johnson Foundation）的董事会成员，以及凯洛格基金会（Kellogg Foundation）的种族平等团结委员会。 他曾在美国一些顶级印刷和电视新闻机构以及他的TED演讲中展示他。他已当选为美国国家医学院，美国艺术与科学学院和国家科学院。他也被评为全球社会科学中引用最多的黑人学者。威廉姆斯博士一直参与国家一级制定卫生政策。他曾在国家医学院的10个委员会任职，包括准备不平等治疗报告的委员会。他还是屡获殊荣的PBS电影系列《不自然原因：不平等是否会让我们生病的重要科学顾问吗？他是罗伯特·伍德·约翰逊基金会（Robert Wood Johnson Foundation）的董事会成员，以及凯洛格基金会（Kellogg Foundation）的种族平等团结委员会。他曾在美国一些顶级印刷和电视新闻机构以及他的TED演讲中展示他。
与 ChatGPT 合作：思考生成人工智能对新闻和媒体教育的影响
这篇文章让我们得以一窥人工智能的一个分支——生成式人工智能——对新闻和媒体教育的影响。包括人工智能在内的技术的影响是新闻和媒体教育者正在研究的一个主题（Luttrell 等人，2020 年）。本文由一位人类新闻和媒体研究教授与一个名为 ChatGPT 的自然语言处理 (NLP) 平台共同撰写（OpenAI，2022 年）。NLP 已广泛应用于新闻和媒体运营，包括美联社等新闻机构，它们在从新闻采集到新闻制作再到新闻分发等各个领域广泛使用人工智能（美联社 [AP]，2022 年）。美联社人工智能项目包括自动故事、图像识别和实时转录。2022 年 6 月，《Cosmopolitan》杂志发表了第一张由人工智能生成的杂志封面艺术（Liu，2022 年）。 《洛杉矶时报》（2019 年）使用 Quakebot（一种与美国地质调查局直接关联的算法）生成有关地震活动（例如地震）的虚拟实时报告。ChatGPT 于 2022 年向公众推出，使用 OpenAI 的文本解释器 GPT-3。GPT 代表“生成式预训练变压器”，这是能够读写文本的 AI 代码。它是一种 NLP。ChatGPT 使用机器学习来不断提高其容量并从互联网中学习，目前已有超过 100 万人类用户注册使用该聊天平台（Mollman，2022 年）。在撰写本文时，使用 ChatGPT 是免费的。2020 年，《卫报》（Generative Pre-trained Transformer 3，2020 年）发表了一篇由运行 ChatGPT 的基本 NLP 引擎 GPT-3 撰写的文章。 OpenAI 还凭借其名为 DALL-E 的平台吸引了人们的注意，这是一个生成式 AI 系统，使用 GPT-3 根据用户查询创建可视化效果。还有一些竞争性或替代性的生成式 AI 系统也可供公众使用，它们引起了相当大的关注，并引发了关于生成式 AI 的影响、性质和伦理的争论。其中包括 Stability.ai 的 Stable Diffusion（Stable Diffusion，2022 年），其功能与 DALL-E 非常相似，以及 Lensa（2022 年），这是一个营利性的生成式 AI 平台，可创建名为 Magic Avatars 的用户肖像（Snow，2022 年）。到目前为止，您阅读的所有内容都是由团队中的一半人类撰写的。接下来的文字是人与机器的合作，读者可能会思考社会是否已经集体达到了 ChatGPT 等智能机器能够通过图灵测试的程度。也就是说，正如计算机科学家艾伦·图灵（1950 年）曾经提出的游戏一样，人类能否分辨出他们是在与另一个人还是机器交流。读者可以决定 ChatGPT 是否通过了这项测试。后面的查询和提示由人类编写，而响应则由 ChatGPT 编写。每个 ChatGPT 语句后面是每个查询和响应的日期。ChatGPT 撰写的每段文字都与在线呈现的完全一致，并且未经本文的人类合著者以任何方式编辑。结论是由人类合著者撰写的。