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World File Search System生成式人工智能
生成式人工智能服务
ISG 收集数据用于撰写研究报告和创建提供商/供应商资料。ISG 顾问使用资料和支持数据提出建议，并告知客户任何适用的提供商/供应商的经验和资质，以便外包客户确定的工作。这些数据是作为 ISG FutureSource™ 流程和候选提供商资格 (CPQ) 流程的一部分收集的。ISG 可以选择仅将收集到的与某些国家或地区相关的数据用于其顾问的教育和目的，而不生成 ISG Provider Lens™ 报告。这些决定将根据直接从提供商/供应商处收到的信息的水平和完整性以及这些国家或地区经验丰富的分析师的可用性做出。提交的信息也可用于个人研究项目或由首席分析师撰写的简报。
理解生成式人工智能
过去，制作音频、视频和图像错误/虚假信息的能力受到更多限制，例如通过数字方式改变内容（例如，减慢或剪切）。这些方法远没有那么复杂，而且通常可以识别出这些内容已被编辑。23 然而，随着生成式人工智能工具变得更便宜、更易于获取、更易于指挥和使用，合成媒体和深度伪造正变得越来越复杂。这种人工智能生成的合成媒体可以包括图像、音频、代码和视频等。虽然这些工具可以用于用户娱乐，24 但它们也为那些试图改变公众舆论和破坏真实信息来源可信度的人提供了一种工具，包括在重要的公共和政治对话和辩论中。合成媒体和深度伪造可以复制受信任个人的肖像，发表煽动性言论，传播错误/虚假信息，或普遍散播不确定性和不信任。《金融时报》报道称，委内瑞拉使用深度伪造的“新闻”视频传播虚假信息 25 。英国科技公司 Synthesia 被用来制作虚假新闻，并在支持政府的媒体上广泛传播。26 用户必须了解哪些媒体是真实的，哪些是人工智能生成的。如果他们不这样做，就会面临重大风险
生成式人工智能的应用
生成式人工智能正被整合到社交媒体、搜索、游戏、约会和主流生产力应用程序（如文字处理和电子表格）等服务中。例子包括社交媒体平台 Snap，它在其应用程序中集成了一个名为 MyAI 的对话聊天机器人，可以与用户互动以提供信息、建议和推荐 1 ，以及提供人工智能伴侣的独立配套应用程序，如 Replika 2 。2024 年，微软更新了其搜索服务 Bing，以便生成式人工智能可以提供来自网络的实时搜索结果摘要 3 ，游戏平台 Roblox 开发了一种可以生成新虚拟世界的工具 4 。Ofcom 的《在线国家》报告发现，79% 的 12 至 17 岁青少年正在使用生成式人工智能工具和服务。5 在我们之前关于生成式人工智能的讨论文件中，我们研究了生成式人工智能的准确性、错误和虚假信息以及生成式人工智能中偏见的放大。在本文中，我们将探讨生成式人工智能在用户生活中的应用和影响。本文探讨了可能发生转变的地方、可能存在的机会和风险，以及平台、媒体素养部门和用户如何应对。
混合云的生成式人工智能
其中一个例子是 DMC3 的 GenAI 优势，该优势为一家民政组织带来了好处，该组织多年来一直与 Deloitte 合作，依靠 DMC3 来构建其 IT 基础设施。随着此类组织的预期增长，数据和运营需求将进一步增加，从而导致对新云部署和额外存储配置的需求增加。在这些情况下，实施 GenAI 可以证明是有益的。该技术可以使 DMC3 开发人员以更快的速度工作，高效管理该机构的多云环境并减少所需的时间
生成式人工智能 - DR-NTU
生成人工智能 (GAI) 是一个发展迅速、应用范围广泛的领域。本文对 GAI 的研究前景进行了全面分析，全面概述了该领域的主要主题和话题。该研究分析了 Scopus 中 1985 年至 2023 年间的 1319 条记录，包括期刊文章、书籍、书籍章节、会议论文和精选工作论文。分析揭示了 GAI 研究中的七个不同主题集群：图像处理和内容分析、内容生成、新兴用例、工程、认知推理和规划、数据隐私和安全以及生成预训练 Transformer (GPT) 学术应用。本文讨论了分析结果，并确定了 GAI 研究中的一些关键挑战和机遇。本文最后呼吁进一步研究 GAI，特别是在可解释性、稳健性、跨模态和多模态生成以及交互式共同创造领域。该论文还强调了解决GAI数据隐私和安全挑战以及负责任地使用GAI的重要性。
对话式人工智能、生成式人工智能、通用人工智能、客户支持
将对话式人工智能与生成式人工智能结合使用的过程涉及利用特定的生成模型来模拟可以模仿和复制人类行为的对话。对话式人工智能是指可以模仿人类对话特征的人工智能。聊天机器人就是这种人工智能的很好例子。生成式人工智能是一种可以生成图像、文本或其他类型媒体等内容的人工智能系统。这种类型的人工智能能够学习输入训练数据的结构和模式，以生成具有与训练数据相似特征的新数据。将对话式人工智能和生成式人工智能结合起来，对于跨部门自动化各种任务非常有用。使用这些模型可以帮助生成人类可以阅读和理解的文本。如果设计得当，这些模型还能够复制人类之间自然对话的复杂性和细微差别。当在对话式人工智能环境中使用时，这些模型负责对用户输入做出响应。对话式人工智能和生成式人工智能的结合可以产生一个不会过度依赖预先设定的答案的系统。这样的组合能够根据训练信息生成响应。
生成式人工智能鸿沟：大学生的背景如何影响他们的生成式人工智能素养
蒋静波 邵爱群 摘要：在教育领域，生成式人工智能影响深远，主要体现在个性化学习、自动化作业评测、内容生成、开放教育资源等领域。然而，一些学者开始讨论这项技术是否可能导致新的不平等。因此，本研究旨在通过实证研究探索用户背景如何影响生成式人工智能技术的表现，同时关注生成式人工智能时代可能出现的潜在教育不平等。研究发现，生成式人工智能素养与年级、机构层级和学科相关，年级较高、来自名牌大学、就读应用科学和自然科学的学生表现更佳。
诉讼中的生成式人工智能：使用生成式人工智能之前的 5 个关键注意事项
有关诉讼中 AI 的更多信息，请参阅《评估 ChatGPT 授权动议的法律伦理》、《诉讼律师应谨慎对待 AI 工具》和《为什么法律部门应该拥抱 AI 的工作潜力》。在诉讼中使用生成式 AI 之前的注意事项
人工智能对齐：全面性综述 - AI Alignment
Fig.1 RICE 原则定义了一个对齐系统应具备的四个关键特性，这四个特性并无特定顺序： (1) 鲁棒性 (Robustness) 指人工智能系统的稳定性需要在各种环境中得到保证； (2) 可解释性 (Interpretability) 指人工 智能系统的操作和决策过程应该清晰易懂； (3) 可控性 (Controllability) 指人工智能系统应该在人类的指导 和控制下运行； (4) 道德性 (Ethicality) 指出人工智能系统应该遵守社会规范和普适价值观。这四个原则指 导人工智能系统与人类意图和价值观的对齐。他们本身并不是最终目标，而是服务于对齐的中间目标。
