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生成式人工智能对教育和研究的影响
生成式人工智能是一种变革性技术，对各个领域都有深远影响。在教育领域，它对语言翻译和内容生成等任务的影响是显而易见的。本研究旨在探索生成式人工智能对教育的影响，重点关注其在语言特定作业中的应用。此外，我们还探讨了生成式人工智能在学术研究中的更广泛影响，重点关注它如何让研究人员更深入地研究学术界，而不必进行繁琐的
利用生成式人工智能增强哑巴的沟通能力
随着生成式人工智能应用的日益普及，探索其在增强哑巴人士沟通方面的应用将大有裨益。该项目尝试了一种新颖的方法，即创建一款移动应用程序，作为哑巴人士的伴侣，帮助他们与正常说话者进行对话。其特点如下：
2025 年人工智能研讨会：高等教育中的生成式人工智能：挑战，
平行会议 1，10:20-11:20，Zoom 1 会议 1.1a 通过学生-员工合作培养人工智能素养：案例研究 Dara Cassidy 博士和 Riya Sharma，RCSI 医学与健康科学大学 口头报告 加入我们，参加关于通过 RCSI 的学生-员工合作培养人工智能素养的深刻演讲。我们的合作方法让学者、专业人员和学生参与制定道德框架、指导方针和常见问题解答。在我们的学生参与计划的资助下，我们利用设计思维让学生共同创作引人入胜的动画视频，探索生成式人工智能的潜力和陷阱，以及发人深省的互动道德挑战场景。学生们受到启发，成立了一个人工智能俱乐部，并组织活动来提高同龄人对人工智能资源的认识，以及举办培训活动和客座演讲会议。会议 1.1b 项目 REGAIN：学生对 GenAI 的道德使用 Simon Sneddon 博士、Roshni Khatri 博士、Rob Howe、Katie Sneddon、Katie Wiedmann、Sheryl Randall 和 Anne-Marie Langford，北安普顿大学 口头报告 项目 REGAIN（规范北安普顿生成式人工智能的道德使用）解决了高等教育的一个关键需求：培养负责任和道德的人工智能使用文化。这场 15 分钟的会议介绍了 REGAIN 开发交互式数字工具的方法，该工具通过基于场景的学习教育学生道德地使用生成式人工智能。与会者将深入了解 REGAIN 的共同创造过程，学生积极塑造工具的设计和功能。这场会议将提供可行的指导，如何复制 REGAIN 的框架来支持人工智能素养并在高等教育环境中促进合乎道德的人工智能使用。课程 1.1c 人力资源管理专业学生在招聘实践中批判性且合乎道德地使用人工智能 堪培拉大学 Robin Ladwig 博士 走在最前沿 “人工智能不会取代你的工作，但会使用人工智能的人会。” 这种理念推动了我的评估设计，将人工智能融入其中，以提高人力资源专业学生的就业能力和批判性思维。 我将概述在堪培拉大学核心商业学士单元中创建和实施以人工智能为重点的作业的原则和步骤。 将分享见解和反思，以增强 2025 年的学生体验。 参与讨论，确定和发展真实评估的特定学科、专业和学术技能。 平行会议 1，10:20 - 11:20，Zoom 2
媒体行业的生成式人工智能承包
这些条款通常会控制先前获得许可的数据或内容是否也可用于 GenAI 训练。在 GenAI 可用之前的许可协议通常不会明确允许或限制将其用作 GenAI 训练数据。相反，被许可人必须分析更一般的允许用途和限制，以确定此用途是否属于许可范围。例如，考虑一家广告代理机构，该代理机构先前已授权与特定商业广告相关的图片库。如果许可协议包含一项授权条款，将图片的许可使用仅限于特定的商业广告或活动，则被许可人将被禁止使用许可内容，并且可能禁止使用包含许可内容的成品作为训练数据。但是，如果原始许可包括一项广泛的授权，允许将图片用于任何和所有广告目的，则被许可人很可能能够使用许可内容来训练 GenAI 模型以生成广告内容。
评估软件工程中的生成式 AI 工具
软件开发行业面临着众多持续且日益严峻的挑战，其中最主要的是软件开发时间和代码质量。在不牺牲代码质量的情况下缩短开发时间将显著降低管理成本并提高信息技术公司的盈利水平。本研究调查了软件开发人员对生成式人工智能工具的看法和利用情况，以应对这些挑战并改进软件开发过程。我们采用混合方法来研究 Gen AI 工具对软件开发时间和软件代码质量的影响。我们打算对经验丰富的软件开发人员进行半结构化访谈以进行定性研究，并进行一项调查以进行定量研究。我们的研究还借鉴了 Delone & McLean 信息系统成功模型理论的原理，研究了开发人员如何在他们的专业工作中利用 Gen AI 技术的能力。研究结果旨在探索 Gen AI 工具使用的不同方面及其在软件开发阶段的具体影响。通过这项研究，我们试图了解将 Gen AI 集成到软件开发过程中是否可以通过提高生产力和质量来改变该行业。关键词 生成式人工智能、软件开发时间、软件代码质量、IT 公司、软件开发人员、ChatGPT
智能临床试验：利用生成式人工智能加速治疗创新
通过 Gen AI 增强试验设计 未来，团队将使用 Gen AI 从先前方案和先前试验结果、真实世界数据 (RWD)、监管先例和指导、患者和站点反馈等中挖掘非结构化数据。 他们将使用这些数据来开发试验概念和计划、设计关键统计要素、优化方案和模拟场景以帮助设计决策。 随着时间的推移，试验团队将使用 Gen AI 创建数字和替代终点、合成对照组和计算机模拟试验（仅通过计算机模拟进行）。 Gen AI 将利用非结构化数据释放更大的预测能力，并通过自动化传统的手动流程来简化试验设计和方案起草。 这样做将减少错误、消除冗余工作、减轻管理负担并加快试验启动。
生成式人工智能 1.0 版
RAI 工具包的生成式 AI 版本通过提供特定问题和工具来实施生成式 AI 指南和护栏，这些问题和工具旨在使生成式 AI (GenAI) 项目负责人能够确保负责任且安全地设计、开发、部署和使用这项新技术。它与 2023 年 11 月发布的 RAI 工具包 MVP 共享其结构和大部分内容，并根据 RAI 团队在此期间收到的反馈进行了一些更新。在适当的情况下，它包括新的或修改后的内容，以解决特定于 GenAI 的担忧和风险。特别值得注意的是，它包含了一个新工具，即适用性、可行性和可取性评估。附录 11 中的评估源自《生成式 AI 和大型语言模型指南和护栏报告》（2024 年 4 月），为用户提供了一份简单的问卷，以确定 GenAI 是否是满足其运营需求的合适技术。使用此工具作为预筛选工具，AI 项目团队可以避免浪费时间和资源追求 GenAI 解决方案，因为其他成本更低的 AI 或分析技术同样有效，甚至更有效。该工具包旨在作为支持每个组件自身治理流程的技术资源。根据与特定项目用例相关的风险以及特定组件的指南和要求，用户应自由选择此工具包中与用户最相关的部分。例如，对于风险较低或实验性的用例，可以跳过工具包中的许多项目。无论特定用例如何，建议使用的项目都标有 [Gate] 标签。工具包按顺序完成产品开发生命周期的每个阶段。与指南和护栏特定部分相关的项目以脚注突出显示，如下所示：对齐到：第 3D 节 - 护栏：数据合规性。这些脚注表明指南和护栏的哪一节（即本例中的第 3D 节）与此项目相关。工具包的每个项目也可以在更新的 RAI 工具包 Web 应用程序中找到，该应用程序包含可用工具的链接以及每个项目的标签以供排序。RAI 工具包的 GenAI 版本是一份动态文档，将定期更新。如对 RAI 工具包有疑问、意见或反馈，请联系：osd.pentagon.cdao.mbx.dod-rai-toolkit@mail.mil 如需要有关 RAI 问题或工具包技术实施的技术或开发人员支持，请联系 RAI 开发组 (RAIDG)：cdao-raidg@groups.mail.mil
GCC 领导者推动生成式 AI 应用的指南
德勤的 ERP 系统 Ascend 5 平台整合了 GenAI 功能和流程加速器，以支持客户的转型计划。这些进步迎合了企业系统中嵌入的各种用例，实现了自主编码、配置、设计、测试和项目管理等关键功能的自动化。这种集成简化了运营并加速了客户的数字化转型，使他们能够在 ERP 驱动的流程中实现更高的效率和创新。
重新构想安全：由生成式人工智能驱动的新时代
本报告旨在全面分析网络安全形势的现状，特别关注生成式人工智能技术的集成。随着网络威胁不断演变和升级，组织必须调整其安全策略以保护其资产并在数字时代保持信任。本报告旨在强调生成式人工智能在加强网络安全措施方面带来的挑战和机遇，同时也研究印度安全形势中的新兴趋势。
增强游戏设计项目中的评估和反馈：增强游戏设计项目中的评估和反馈：利用生成式 AI 进行高效且有意义的评估 利用生成式 AI 进行高效且有意义的评估
摘要 将生成式 AI 工具融入游戏设计教育，为简化通常劳动密集型的评分、评估和反馈流程提供了有希望的方法。在游戏设计课程中，教师经常处理各种文件格式，包括 3D 模型、可执行原型、视频和复杂的游戏设计文档。传统的评估和反馈方法主要是基于文本的，难以为学生提供及时、可操作的见解。此外，只有一小部分优秀学生持续复习并运用反馈，导致效率低下。本文探讨了生成式 AI 工具如何通过自动化评分、生成更加个性化和有意义的反馈以及解决文件格式审查的耗时性来改进这些流程。各种各样。讨论了关键策略，包括使用定制的评分标准进行基于人工智能的评估，自动提示叙述驱动的作业，以及人工智能在审查复杂项目构建中的应用。目标是为教师创造更多时间参与现场指导和实践学习活动，研究表明这样做更有效。它