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World File Search System美国之音
评估五年来亲西方的秘密影响行动
这些活动不断宣扬维护美国及其盟友利益的言论，同时反对俄罗斯、中国和伊朗等国家。这些账号严厉批评俄罗斯在今年 2 月入侵乌克兰后，为实现克里姆林宫的“帝国野心”，导致无辜平民死亡，并导致其士兵犯下其他暴行。为了宣传这种和其他言论，这些账号有时会分享美国政府资助的媒体（如美国之音和自由欧洲电台）的新闻文章，以及美国军方赞助的网站链接。部分活动还宣传反极端主义信息。
俄罗斯-乌克兰冲突的证据
1 例如，请参见“俄罗斯在朋友的帮助下避开西方的惩罚”，《纽约时报》，2023 年 2 月 1 日；“随着俄罗斯对邻国的出口激增，西方正在调查潜在的制裁规避行为”，《金融时报》，2023 年 2 月 23 日。 2 “Kpler 称，中国正在购买十年来最多的伊朗石油”，彭博社，2023 年 8 月 23 日；据称土耳其在帮助伊朗躲避制裁方面发挥了作用，美国之音，2015 年 8 月 15 日。 3 “随着制裁的加剧，俄罗斯石油公司调整委内瑞拉资产”，路透社，2022 年 3 月 29 日。 4 “南非采取行动打破制裁”，华盛顿邮报，1986 年 10 月 9 日。
利用思想的力量控制无人机群的潜力
国防工业子领域的国防技术发展提出了一个新的战场，其中之一就是使用无人机（无人机战争）。无人机已被世界各国广泛应用，既用于战场，也用于应对混合威胁。据 SP 的《印度陆军报》（2021 年）报道，美国在阿富汗战争中使用无人机打击基地组织和塔利班战士和领导人。历史上最惊人的无人机使用发生在2020年1月3日，那次袭击在巴格达击毙了精锐圣城军指挥官卡西姆·苏莱曼尼少将。一些国家也曾使用无人机，包括土耳其对抗库尔德工人党，尼日利亚对抗博科圣地，伊拉克对抗伊斯兰国，沙特阿拉伯对抗利比亚和也门。无人机袭击已演化为群体袭击，使得无人机战场愈加致命。 SP 的印度陆军部队还表示，也门胡塞叛军于 2019 年 9 月 14 日进行了无人机群攻击，使用了 18 架无人机和 3 枚导弹，袭击了沙特阿拉伯石油公司旗下的两处阿美设施。援引美国之音印尼版2024年11月10日报道，俄罗斯国防部报告称，其防空部队已成功摧毁俄罗斯西部地区36架乌克兰无人机；援引美国之音印尼版2024年12月26日报道，乌克兰军方称，在切尔尼戈夫、第聂伯罗彼得罗夫斯克、哈尔科夫和基辅地区的袭击中，他们击落了俄罗斯军队发射的31架无人机中的20架。此外，据《大纪元时报》印尼媒体报道（2024年），乌克兰第255独立突击营的“黑天鹅”无人机部队成功部署在库尔斯克地区，据称多达270架（二百七十架）蜂群无人机袭击了莫斯科及周边的军用机场。这些例子表明，群体无人机已经成为当今战场上一种有效且致命的新武器选择。
欧洲民航组织通信 EASA
➢ 1967 年，美国航空母舰福莱斯特号上的一架战斗机的导弹未及时引爆，造成 134 人死亡，161 人受伤，损失超过 5 亿欧元。怀疑屏蔽连接器安装不当或接线缺失。➢ 1988 年，国际机构报告称，一架美国陆军直升机因飞得太靠近强大的雷达和无线电发射器而因 EMI 坠毁（22 人死亡）。怀疑电子控制飞行系统易受 HIRF 环境影响。➢ 1984 年，一架龙卷风战斗机在飞得太靠近强大的美国之音 (VOA) 高频 (HF) 波段发射器后在慕尼黑附近坠毁。➢ 在汽车领域，早期的防抱死制动系统 (ABS) 在严酷的 HIRF 环境下发生故障，导致致命事故。一些德国高速公路路段安装了网状屏蔽，以减弱附近发射器的电磁场。现在，通过对线束进行大电流注入 (BCI) 和辐射场攻击，对安全相关设备进行了有效的 HIRF 防护，其方式与航空设备相同。
ChatGPT 在简短电磁评估中的表现
近年来，生成式人工智能的使用量激增，为生活的许多领域开辟了众多新的可能性。这项令人振奋的技术有可能创造一切，从令人信服的深度伪造到基于文本描述的逼真图像。在音乐行业，人工智能通过创作新作品和制作独特的音景发挥了创造性的作用。语音合成已经发展到人工智能可以生成自然声音的地步，这些声音可用于有声读物和虚拟助手等各种环境。基于生成式人工智能的聊天机器人能够生成文本并理解自然语言，从而实现与人类的对话。然而，人们也担心生成式人工智能会对学校和教育等不同领域产生负面影响（Lo，2023 年）。由于生成式聊天机器人能够回答大量不同的问题，因此它还可用于完成书面作业或在考试中作弊。因此，有多个学校和大学禁止在校园内使用聊天机器人的记录（美国之音新闻，2024 年）。毫无疑问，聊天机器人有可能影响许多不同的行业和职业，学校和教育也不例外。学生应该学习如何有效地使用这些聊天机器人，并在合适的时间使用它们。此外，聊天机器人还可以减轻或帮助教师完成一些日常工作（Labadze 等人，2023 年）。然而，学生和教师应该如何使用生成式人工智能取决于其推理和理解与教育相关的概念的能力和能力。OpenAI 的聊天机器人 ChatGPT 于 2022 年 11 月 30 日发布后风靡全球。从那时起，生成式人工智能的发展急剧增加。谷歌开发了一个名为 Gemini 的 ChatGPT 竞争对手，谷歌声称它能够为学生提供有关各种数学和物理任务的有效和个性化反馈（谷歌，2023 年）。为了使聊天机器人能够有效地提供这种类型的交互式反馈，它必须能够解决学生寻求帮助的任务。大多数关于大型语言模型 (LLM) 性能的教育研究工作都基于 GPT-3.5 和 GPT-4 研究了 OpenAI 的 ChatGPT（Polverini 和 Gregorcic，2024b）。自该研究发布以来，已在许多领域开展了大量研究（ Choi 等人，2022 年； Geerling 等人，2022 年）。，2023 ；Nori 等人，2023 ）展示了 ChatGPT 的潜力和局限性（Brown 等人。，2020；Rae 等人。，2022；Borji，2023；Frieder 等人。，2023；Ji 等人。总体而言，基于订阅的 ChatGPT-4 被认为是 LLM 的最新成果（Gregorcic 等人。，2024 ）。此前，Polverini 和 Gregorcic（2024b）已经证明了 ChatGPT 能够解决与“运动学图”相关的物理问题，来自运动学图理解测试（TUG-K）的学习效果一直受到限制。特别是，他们发现 ChatGPT 在“查看”和解释运动学图方面存在困难。尽管 ChatGPT 通常能够使用正确的物理推理并提供良好的问题解决描述，但其视觉限制确实造成了困难，导致 ChatGPT 在 TUG-K 中取得的总分与普通高中生相似（Zavala 等人，2017 年）。ChatGPT 在辅助学习方面的有效性