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World File Search System翻译程序
v 在工作相关情境中使用生成人工智能 (AI) 的指南针
如果使用生成式人工智能工具生成文本、图像等，则必须至少向外界披露这一事实，例如在相应文本的脚注中、在图像标题或电子邮件签名中。但是，添加披露使用人工智能的注释并不意味着创建或签署文档的人不再对内容负责。但是，如果您只是修改了现有内容而不是添加新内容，则无需披露人工智能的使用，例如拼写检查器、翻译程序、文本摘要、电子邮件文本元素或借助人工智能裁剪的照片。
博士Rajpal Srivastav
narta K，Srivastav R，Ray AK，Malik G，Vats A，Motiani RK，Thukral L，Roy SS，Bhattacharya S，Sharma R，Natarajan K，Mukerji M，Pandey R，Pandey R，Pandey R，Gokhale RS，Gokhale RS，Natarajan VT（2019）。myg1外切酶通过RNA处理融合了核和线粒体翻译程序。核酸res。47，11：5852–5866。（I.F 14.9）
关于人工智能大型语言模型理解的争论
理解某件事意味着什么？这个问题长期以来一直困扰着哲学家、认知科学家和教育家，他们几乎总是与人类和其他动物有关。然而，随着最近大规模人工智能系统的兴起——尤其是所谓的大型语言模型——人工智能界出现了一场激烈的争论，即现在是否可以说机器理解自然语言，从而理解语言可以描述的物理和社会情况。这场争论不仅仅是学术性的；机器理解我们世界的程度和方式，对我们能多大程度地信任它们驾驶汽车、诊断疾病、照顾老人、教育儿童以及更广泛地在影响人类的任务中表现出稳健和透明的行为有着真正的利害关系。此外，当前的争论表明，在如何思考智能系统的理解方面存在着有趣的分歧，特别是依赖统计相关性的心理模型和依赖因果机制的心理模型之间的对比。直到最近，人工智能研究界对机器理解达成了普遍共识：虽然人工智能系统在许多特定任务中表现出看似智能的行为，但它们并不像人类那样理解它们处理的数据。面部识别软件不理解面部是身体的一部分，不理解面部表情在社交互动中的作用，“面对”不愉快的情况意味着什么，也不理解人类对面部概念化的其他无数方式。同样，语音转文本和机器翻译程序不理解它们处理的语言，自动驾驶系统不理解司机和行人用来避免事故的微妙眼神接触或肢体语言的含义。事实上，这些人工智能系统经常被提及的脆弱性——它们不可预测的错误和缺乏强大的泛化能力——是它们缺乏理解的关键指标 (1)。然而，在过去几年里，一种新型人工智能系统大受欢迎
惊奇与恐惧：基于人工智能的自然语言生成对写作教学的影响 Chris M. Anson 北卡罗来纳州立大学
惊讶与惶恐：基于人工智能的自然语言生成对写作教学的影响 Chris M. Anson 美国北卡罗来纳州立大学 Ingerid S. Straume 挪威奥斯陆大学 摘要 基于人工智能的自然语言生成系统目前能够在极少的人为干预下生成独特的文本。 由于这类系统的改进速度非常快，如果教师期望学生自己写作——参与产生和组织想法、研究主题、起草连贯的文章，并利用反馈进行原则性修改等复杂过程，这些修改既能提高文本质量，又能帮助他们成长为作家——那么他们将面临这样的前景：学生可以使用这些系统生成看起来像人类的文本，而无需参与这些过程。 在本文中，我们首先描述基于人工智能的自然语言生成系统（如 GPT-3）的性质和功能，然后就教师如何应对系统日益改进及其对学生的可用性所带来的挑战提出一些建议。简介 教育工作者长期以来一直担心新技术的进步会颠覆学生的学习过程——这种担忧在电子计算器出现后的几十年里一直存在于数学教师中（见 Banks，2011）。互联网的出现首先引发了学生对资料来源使用的偏执，因为只需点击几下鼠标，就可以获得大量信息，而且复制粘贴成为学生在不注明出处的情况下将他人的文字拼接到自己的文章中的一种简单方法。文本可以在屏幕上进行操作以达到所需的长度（例如，通过不知不觉地增加逗号和句号的字体大小或更改字符宽度）。精通技术的学生很快就能通过用系统无法识别的西里尔字体替换看起来相同的字母、在行末添加不可见的单词（白色字体）或添加虚构的参考资料来欺骗抄袭检测工具。手机使人们能够通过发短信、存储信息或在线搜索在课堂考试中作弊。论文写作服务在互联网上蓬勃发展。与此同时，更复杂的翻译程序继续困扰着外语教师和那些与 L2 学生一起工作的人（Karbach，2020 年）。然而，与基于人工智能的语言生成技术的潜力相比，这些偷偷摸摸的逃避将显得微不足道：系统可以自动生成与人类书写完全或几乎完全一样的文字。这种下一代自然语言处理技术为写作教育者提出了关键问题。在本文中，我们首先简要描述了 GPT-3 等能够生成、总结、组织和翻译自然语言文本的人工智能系统的发展，并提供了一些这些系统功能的示例，既有帮助又令人不安。然后，我们讨论这些系统对学术写作教学的影响，在这些系统中，它们将越来越普及，并可供学生使用。