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学术不诚实、论文工厂和人工智能
摘要 本文探讨了大学应如何应对学术不诚实行为的威胁，包括论文工厂和破坏评估流程和机构信誉的人工智能。本文介绍了为打击论文工厂的使用而采取的措施，以及像 ChatGPT 这样的工具，这些工具显然能够生成看似可信的论文，并足以在迫在眉睫的截止日期前提供解决方案。本文主张重新考虑传统论文，因为传统论文的价值可能已经值得怀疑。我们应该寻找替代方案。本文讨论了大学是否应该禁止 ChatGPT 和类似工具，或者接受它们并设计更难伪造的评估流程。本文提出了论文的修改版本，即反思报告，并解释了为什么这是一种更具创造性和独特性的方法，更适合当今的学习者，并且更符合雇主对就业能力和毕业生所需技能的期望。
诚实诚信卓越
: Zoomlion - 100T : Zoomlion - 80T : Sany - 55T : Sany & Zoomlion - 25T : MAN & Scania - 60T 3 AXEL : MAN & Scania - 60T 3 AXEL : SEM 665D - 5T : Kobelco SK200, Hitachi, Sany - Kobelco 0,80 m3, Hitachi 0,80 m3, Sany 0,80 m3 : AMMANN ASC 100D & Sakai - 12T : Kobelco SK210 - 0,63 m3 : Mitsubishi - 6 m3 : Komatsu & Kobelco - 0,3 m3 : Komatsu & JCB - Bucket Loader 1,1 m3, Bucket Penggali 0,3 m3 : Mitsubishi - Blade 2,4 m3 : Komatsu - Blade 6,8 m3 : Hino - 12.000L：XCMG XR150D II-最大。钻井直径1300mm，最大。钻孔深度38 m：Nippon DHJ60-3-66T
b“ Quralis正在应用精确药物来推进新型的治疗管道，以治疗肌萎缩性侧面硬化症AL，额颞痴呆ftd和其他神经退行性疾病。针对大多数患者的ALS的小分子计划，以及世界一流的领导者，药物开发人员和患者的拥护者，我们成长中的团队是神经退行性研究和开发的领先地位。神经退行性疾病生物学，干细胞和反义寡核苷酸ASO技术，生物标志物和小分子设计。我们对我们的患者社区，科学，同事和我们自己诚实和同情，分享了共同的热情，以紧急发现ALS和FTD的新药物。我们代表了各种各样的背景和价值协作。我们认为，可以通过精确来治疗神经退行性疾病的成功 - 瞄准合适的患者，确定正确的疾病机制，并精心发展疾病调整，临床上有意义的疗法
b“ Quralis正在应用精确医学来推进新型的治疗管道，用于治疗肌萎缩性侧面硬化症ALS，额颞痴呆ftd和其他神经退行性疾病。我们的干细胞技术可以测试各种疗法的功效，并为诊所提供过渡桥，从而实现目标验证，发现和分子选择。我们正在推进三个反义和小分子计划，以解决大多数患者的ALS的子形式。与世界一流的思想领导者，药物开发人员和患者倡导者一起，我们的成长团队处于神经退行性研究和开发的领先地位。我们很荣幸能在新英格兰的创业生态系统中赢得了凶猛的15和新英格兰风险投资协会的最佳新兴生命科学公司Nevy奖。我们是神经退行性疾病生物学，干细胞和反义寡核苷酸ASO技术，生物标志物和小分子设计的先驱。我们对我们的患者社区，科学，同事和我们自己诚实和同情，分享了一种共同的热情，以紧急发现ALS和FTD的新药物。我们代表了各种背景和价值协作。我们认为，可以通过精确靶向正确的患者，确定正确的疾病机制，并精心开发疾病改良的临床有意义的疗法来改善患者生活，从而实现治疗神经退行性疾病的成功。QULARIS的立场摘要正在寻求一位积极进取的副科学家来领导和管理我们的复合管理系统。该职位将与团队成员紧密合作，以学习到适当的跟踪和组织决策实验中使用的化合物。主要职责”
我会骗你吗？与聊天机器人的互动如何引起不诚实
与人类相比，与聊天机器人的互动中不诚实吗？在人工智能的兴起中，这个问题具有重大的经济影响。我们进行了一项新颖的实验，参与者将与聊天机器人或人类对应物的私人收费随机抽奖报告，并具有不同程度的信号代理。我们发现，在与人类互动但与聊天机器人互动时，信号代理会增加诚实。此外，在代理提示的情况下，参与者对人类的始终如一。我们的结果表明，社会形象的关注和诚实规范在人类互动中起着更为重要的作用。令人惊讶的是，标准在线形式产生的诚实水平与人类到人类聊天的互动相同。这些发现为设计有效的沟通和建立信任的机制提供了宝贵的见解，在数字经济体中，人类与人类互动越来越普遍。
有益的人工智能与不诚实的人工智能之间的界限
执行摘要 人工智能 (AI) 自 1950 年以来就开始使用，但直到 2022 年才被公众所忽视。当前关于人工智能的讨论集中在学术诚信方面。本报告旨在了解人工智能是否可以在利普斯科姆的学术环境中处理、使用或接受，作为写作和研究的有益辅助，而无需主动为个人执行这些任务。生成式人工智能是一种神经网络，它使其能够接收输入、从现有内容数据库中收集信息并创建新内容 [2]。由于生成式人工智能的性质，它对学术界的有益贡献极其有限。介绍 人工智能 (AI) 自 1950 年图灵测试创建以衡量机器智能以来就开始使用，但直到 2022 年 11 月 30 日 Open AI 发布 ChatGPT 之前，它基本上被公众忽视了。其他人工智能系统和数据库的集合已经向公众发布并引发了许多争论。根据对 4,006 名 10 至 12 年级高中生进行的调查，约 46% 的学生表示他们使用过 ChatGPT、Dall-E 2、Bing Chat 等 AI 工具。在那些不使用 AI 工具的学生中，83% 的人对它们缺乏兴趣，64% 的人不信任这些工具提供的信息，55% 的人对它们了解不够。事实上，63% 使用过 AI 工具的学生表示，他们发现生成的答案存在错误或不准确之处。此外，学生们对是否应该在学术环境中使用 AI 工具的看法也各不相同：42% 的学生表示他们的学校应该禁止使用 AI 工具，34% 的学生表示不应该禁止使用，23% 的学生不知道应该做出什么决定。不使用 AI 工具的学生将负面后果、不诚实和写作质量作为不使用 AI 工具的原因 [5]。许多讨论都围绕学术诚信展开。许多人认为，人工智能将导致“抄袭和作弊行为增加、虚假信息和歧视性偏见增加以及批判性思维减弱的风险” [4]。本报告旨在了解人工智能是否可以在利普斯科姆的学术环境中被处理、使用或接受，作为写作和研究的有益辅助。本报告将考虑学生和教授是否可以将人工智能用于有益的目的，同时避免不诚实的使用。就本报告而言，人工智能的有益用途包括帮助学生或教师集思广益、开展“忙碌”工作以及任何其他有助于在学术写作和研究中提高精神参与度的用途。人工智能的不诚实用途包括要求人工智能创建或生成写作或引文、对研究做出结论，或任何其他替代实际过程和工作或进行研究或写作的用途。方法本报告研究了生成人工智能如何发挥作用，以及它的功能是否有利于学术参与和学习或不诚实的用途。数据是通过学术文章收集的，在线文章，并测试了三种不同的生成式人工智能的能力：Anthropic 的 Claude、Open AI 的 ChatGPT 和 Google 的 Gemini。研究人员向这些人工智能平台提出了一系列问题，这些问题主要涉及校对、评分、引用和来源收集以及引用。研究人员从文章中收集信息，以了解人工智能的工作原理，从而讨论其作为一种工具的价值。我们分析了人工智能的响应和能力，以找出生成式人工智能在协助学术研究和写作方面的局限性。
诚实的机器？儿童可信赖技术的跨学科观点
人类越来越多地与社会机器人和人工智力（AI）在日常生活中提供动力的数字助手。这些机器通常旨在唤起人类用户中社会代理和可信赖性的归因。对人机相互作用（HMI）的越来越多的研究表明，幼儿非常容易受到设计特征的设计特征，这些功能暗示了类似人类的社会代理和经验。年龄较大的儿童和成人不太可能过度归因于机器。同时，他们倾向于比年幼的孩子过度担任线人。基于这些发现，我们认为，迫切需要需要进行直接比较HMI设计特征对不同年龄段（包括婴儿和幼儿）的影响的研究。我们呼吁对HMI设计进行基于证据的评估，并在与社交机器人和基于AI的技术互动时考虑儿童的特定需求和敏感性。
不诚实罪行
1。不法使用，不法披露，根据爱荷华州法典第81章（AGG MISD - D RELONY）对DNA篡改2.根据爱荷华州代码§99f.15（犯罪程度取决于金额而异）3。贿赂和/或根据爱荷华州代码第722章（严重的错误 - C重罪）4。抢劫和勒索爱荷华州代码第711 5。根据爱荷华州代码第713章。根据爱荷华州代码第714章7.伪造，身份盗窃和相关欺诈性犯罪行为爱荷华州第715A章8。根据爱荷华州代码§714.3A9。根据爱荷华州法典第714.7 10。删除盗窃检测设备爱荷华州代码§714.7b11。盗窃伪麻黄碱代码§714.7C12。违反奖品侵犯爱荷华州法典§714b13。电信服务提供商欺诈爱荷华州代码§714d14。计算机间谍软件保护爱荷华州代码第715章。丧失抵押品赎回权顾问违反爱荷华州代码第714e章16。丧失抵押品赎回权的重新调查违反爱荷华州代码第714F 17。伪造真实性证书或错误表示IOWA代码第715B 18章。身份盗窃违反安全性爱荷华州代码第715c章19。伪证，篡改，虚假表示，恶意起诉和干扰司法
被算法腐蚀？人工智能生成和人类撰写的建议如何导致不诚实*
人工智能越来越成为不可或缺的顾问。如果人工智能劝说人们做出不诚实的行为，就会引发新的道德问题。在一项实验中，我们研究人工智能建议（由自然语言处理算法生成）如何影响（不）诚实，将其与等效的人类建议进行比较，并测试建议来源的透明度是否重要。我们发现，促进不诚实的建议会增加不诚实，而促进诚实的建议不会增加诚实。人工智能和人类建议都是如此。算法透明度是一种常用的减轻人工智能风险的政策，它不会影响行为。这些发现标志着负责任地管理人工智能建议的第一步。