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World File Search System编造
RNZ 人工智能原则
应被视为未经验证的源材料，需要由人进行审查和确认。如果有任何疑问。AI 模型正在从过去的数据中学习 - 它们可能没有完全更新。它们还可以编造东西 - 这通常被称为幻觉 - 因此，与以往一样，我们可能考虑使用的任何东西，无论是报告摘要、建议标题还是数据集合 - 都需要仔细验证。• 如果将 AI 用作故事的主题（例如，创建的图像），则应该明确
国家使用人工智能（AI）的标准操作程序
▪ 偏见 - 当产生的信息反映偏见或不公平的表述时。 ▪ 幻觉 - 当信息不准确、捏造或误导时，就好像它是真的一样。当人工智能遇到知识上的空白时，它会编造答案。这将导致错误的信息。 • 提交的原创性 - 所有创作的作品都应该是你自己的作品。GenAI 工具可用于协助或增强工作，但原创作品应该是你自己的。从自己的作品开始可以避免抄袭，并确保最终产品代表你自己的努力和创造力。 • 个人数据 - 切勿将个人数据输入人工智能工具。
生成式人工智能中的主动风险管理
生成模型参考其数据集来编造连贯的语言或图像，这是让早期用户感到震惊和着迷的原因之一。对于自然语言程序，虽然措辞和语法可能令人信服，但内容可能部分或完全不准确，或者有时在表示有效性陈述时是错误的。这种自然语言应用程序的风险之一是它可以完全自信地“产生”不准确的输出。它甚至可以发明不存在的参考和来源。该模型可以得到原谅，因为它的功能是生成看起来像人类制品的数字制品。然而，连贯的数据和有效数据不一定相同，这使得大型语言模型的最终用户不得不考虑一个雄辩的输出是否具有事实价值。
密西西比州德索托县 - 老年人资源指南
祖父母诈骗 骗子冒充孙子并悄悄说他们有麻烦需要钱。 医疗保险/医疗补助欺诈 假冒代表获取个人信息以开设账户并申请信用卡。 抽奖和彩票诈骗 要获得“奖品”，您必须汇款支付税款、运费或手续费。 葬礼诈骗 骗子阅读讣告并联系寡妇，声称过去某笔生意欠了钱。 情人诈骗 骗子在网上编造引人入胜的背景故事和身份，并在一段时间内迷惑受害者。然后他们要求钱用于紧急情况、医疗费用或其他令人心碎的问题。举报诈骗：www.bbb.org/scamtracker 或拨打 901-759-1300。
科学传播论文
很高兴您给我发了信。这是一个热门话题，难怪您对此感到好奇。让我来告诉您。这有点复杂，但我想您会理解的。转基因是指植物、动物或那些微小细菌（顺便说一句，它们并非全都是坏的）中的一小部分 DNA，即来自另一种动物、植物或细菌的基因。您知道 DNA 是什么，对吧？它是我们每个细胞中有关我们如何运作的信息。它就像是生物的食谱或使用手册。假设您将一些公牛的 DNA 放入猫体内，它可能不再是普通猫，而是超级猫，强壮如牛。想象一下一个尝起来像草莓的苹果。或者人类永远不会得癌症。或者一粒种子会长出一所房子。一只熊是第三只长颈鹿和第三只乌龟。然而，最后一个可能不是特别有用。这些是我编造的，但我会告诉您一些真实的例子。不过，拥有一点想象力也不是坏事。
所有开学新闻 — 请参阅第二部分
py如果我们在这次访问中坚持自己的立场。俄罗斯人是世界上最好的双关语者。希特勒扭曲了历史，但俄罗斯人却创造了它。回想一下，他们曾经声称他们正在成捆地种植玉米棒。我永远也不知道他们为什么不声称它已经涂上了黄油。然后他们编造了一部 14 卷的历史，证明他们自己赢得了第二次世界大战。我同意了，希望他们能在 50 年内安于现状。当他们发明双头卷心菜时，我没有说一句话，当他们声称莫扎伊斯基在 1885 年制造了第一架飞机并使其在空中停留了 26 分钟时，我没有争辩。他们说这是在俄罗斯档案馆里，这也是俄罗斯人发明的。只要他们只是在说话，他们就不会伤害任何东西。
医疗保健中的人工智能：对患者和员工安全的影响
对准确性的担忧的一个具体例子是所谓的“幻觉”或“虚构”，即虚假或虚构的陈述被当作事实（术语和定义见表 2 和附录 A）。新闻中出现了此类幻觉的非医学例子，例如一家律师事务所提交了一份包含不存在的法律先例的简报。5 聊天机器人编造医学引文的例子也存在。6 在一篇关于使用 GPT-4 的文章中，尽管缺乏原始临床就诊记录的支持信息，但 AI 生成的医疗记录将患者的身体医学指数 (BMI) 显示为一个特定值。7 正如文章作者所指出的，“此类错误在医疗场景中尤其危险，因为错误或虚假信息可能很微妙，而且聊天机器人通常会以令人信服的方式陈述，以至于提出查询的人可能会相信其真实性。” 8
人工智能生成工具的课堂政策
在本课程中，您可以完全不受限制地使用基础模型（ChatGPT、GPT、DALL-E、Stable Diffusion、Midjourney、GitHub Copilot 以及之后的任何模型），用于任何目的，不会受到任何惩罚。但是，您应该注意，所有大型语言模型仍然倾向于编造不正确的事实和虚假引用，代码生成模型倾向于产生不准确的输出，而图像生成模型有时会产生极具攻击性的产品。无论最初来自您还是基础模型，您提交的任何不准确、有偏见、冒犯或其他不道德的内容都将由您负责。如果您使用基础模型，必须在提交的论文中承认其贡献；如果您未经承认就使用基础模型，您将受到惩罚。尽管有这些免责声明，我们还是鼓励使用基础模型，因为它可以让您在更短的时间内提交更高质量的作业。