XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System错误信息
健康错误信息检测：一种集成到检索的一代
摘要生成AI（Genai）和自然语言处理（NLP）近年来已经显着提高，表现出突破并推动了文本挖掘中的准确率。在许多应用程序域中都观察到级联效应，涵盖文本分析，问答，分类和新的文本内容生成。后者允许许多最终用户将AI视为现成的解决方案，以优化其日常工作流程。然而，由于可信赖和未经验证的内容可以轻松产生，黑暗和明亮的侧面潜伏在文本内容产生后面。这在我们的社会中引起了重大挑战：假新闻。尽管假新闻已经存在一段时间，但它仍然是一个未解决的问题。生成的AI通过实现自动生产大量高质量的，单独针对的假件内容来将其提高到一个新的水平。我们的工作是Loyfanmi（与健康相关的虚假新闻）项目的一部分，该项目的重点是使用NLP，语言模型和检索功能增强的生成（RAG）系统来缓解与健康有关的假新闻。我们提出了一种新的块机制，该机制简化了整个抹布框架管道。Bert和Bert+RAG已在2000年与健康相关的文章的数据集中进行了比较，将与健康相关的假新闻分类任务进行了比较，分为两类（“假”和“可信”）。初步实验结果揭示了准确性，回忆和F1得分的提高。
（SHRI JITIN PRASADA）（a）至 d）：印度政府强调“全民人工智能”的概念，这与总理在全国范围内培育和推动尖端技术应用的愿景相一致。这一举措旨在确保人工智能惠及社会各界，推动创新和增长。政府致力于利用人工智能 (AI) 的力量，在医疗、农业、教育、政府治理、新闻部和其他领域造福人民。与此同时，政府也意识到人工智能带来的风险。幻觉、偏见、错误信息和深度伪造是人工智能带来的一些挑战。为了应对人工智能的挑战和风险，政府认识到需要建立护栏以确保人工智能的安全和可信。因此，中央政府在与相关利益相关方进行广泛的公众协商后，于 2021 年 2 月 25 日公布了《信息技术（中介机构指南和数字媒体道德规范）规则》2021 年（“2021 年 IT 规则”），该规则随后于 2022 年 10 月 28 日和 2023 年 4 月 6 日进行了修订。2021 年 IT 规则对中介机构（包括社交媒体中介机构和平台）规定了具体的法律义务，以确保他们对安全可信的互联网负责，包括迅速采取行动消除被禁止的虚假信息、明显虚假的信息和深度伪造。如果中介机构未能遵守 2021 年 IT 规则规定的法律义务，他们将失去《2000 年信息技术法》（“IT 法”）第 79 条规定的避风港保护，并应根据任何现行法律承担相应的诉讼或起诉。 《2023 年数字个人数据保护法》于 2023 年 8 月 11 日颁布，该法案规定数据受托人有义务保护数字个人数据，追究其责任，同时确保数据主体的权利和义务。政府已成立人工智能咨询小组，针对印度特定的监管人工智能框架，由印度总理首席科学顾问 (PSA) 担任主席，来自学术界、工业界和政府的不同利益相关者参与，目标是解决与制定负责任的人工智能框架有关的所有问题，以实现人工智能的安全和可信开发和部署。
（SHRI JITIN PRASADA）（a）至 d）：印度政府强调“全民人工智能”的概念，这与总理在全国范围内培育和推动尖端技术应用的愿景相一致。这一举措旨在确保人工智能惠及社会各界，推动创新和增长。政府致力于利用人工智能 (AI) 的力量，在医疗、农业、教育、政府治理、新闻部和其他领域造福人民。与此同时，政府也意识到人工智能带来的风险。幻觉、偏见、错误信息和深度伪造是人工智能带来的一些挑战。为了应对人工智能的挑战和风险，政府认识到需要建立护栏以确保人工智能的安全和可信。因此，中央政府在与相关利益相关方进行广泛的公众协商后，于 2021 年 2 月 25 日公布了《信息技术（中介机构指南和数字媒体道德规范）规则》2021 年（“2021 年 IT 规则”），该规则随后于 2022 年 10 月 28 日和 2023 年 4 月 6 日进行了修订。2021 年 IT 规则对中介机构（包括社交媒体中介机构和平台）规定了具体的法律义务，以确保他们对安全可信的互联网负责，包括迅速采取行动消除被禁止的虚假信息、明显虚假的信息和深度伪造。如果中介机构未能遵守 2021 年 IT 规则规定的法律义务，他们将失去《2000 年信息技术法》（“IT 法”）第 79 条规定的避风港保护，并应根据任何现行法律承担相应的诉讼或起诉。 《2023 年数字个人数据保护法》于 2023 年 8 月 11 日颁布，该法案规定数据受托人有义务保护数字个人数据，追究其责任，同时确保数据主体的权利和义务。政府已成立人工智能咨询小组，针对印度特定的监管人工智能框架，由印度总理首席科学顾问 (PSA) 担任主席，来自学术界、工业界和政府的不同利益相关者参与，目标是解决与制定负责任的人工智能框架有关的所有问题，以实现人工智能的安全和可信开发和部署。
有关疫苗犹豫和错误信息的更新
4本书的作者与约翰·霍普金斯大学出版社和美国微生物学会ASM出版社发表的新兴和被忽视的疾病的地缘政治有关。Craig Batterman MD计划委员会成员No n/A Shoji Samson，DO计划委员会成员内容审阅者摘要审稿人
Meta 疫苗错误信息报告 FINAL.pdf
美国卫生局局长将虚假信息定义为“根据当时最佳可用证据得出的虚假、不准确或误导性信息”1，这是社交媒体平台上的长期问题。这一问题的一个突出且特别危险的例子是，在 2021 年初推出疫苗后，Facebook 社交媒体平台上关于 COVID-19 疫苗的虚假信息大量涌现。尽管关于 COVID-19 的虚假信息通常在疫情开始时就开始在社交媒体平台上传播，因为许多人在封锁期间转向社交媒体以了解最新消息并与家人和朋友保持联系，但随着 COVID-19 疫苗在 2020 年底和 2021 年初上市，这一问题变得更加紧迫。在快速接种疫苗对于减缓病毒传播和保护广大公众健康至关重要的时候，Facebook 和其他社交媒体网站上却充斥着大量关于疫苗的虚假信息。Facebook 上的一些帖子夸大了疫苗的危害。其他帖子声称疫苗会引起从未发生过的副作用。这种错误信息使许多人不愿接种 COVID-19 疫苗，并可能对公共卫生造成毁灭性后果。为了鼓励公众继续信任和使用其服务，拥有并运营 Facebook 社交媒体平台的公司 Meta 在 2020 年初宣布，将努力阻止 COVID-19 错误信息在其平台上传播。2 Meta 宣布了相关政策，解释了它将如何应对包含有关 COVID-19 的虚假或误导性信息的内容。随着 COVID-19 疫苗的上市，Meta 宣布将加强政策，以解决有关疫苗的虚假和误导性信息。Meta 还定期发布有关其从其平台上删除的 COVID-19 和疫苗内容数量的更新。尽管有这些公告，但 2021 年夏天的新闻报道强调，COVID-19 疫苗错误信息在 Facebook 和其他社交媒体网站上仍然猖獗。 3 在这些报道中，Meta 继续强调其反虚假信息的努力，并继续吹嘘其已从其平台上删除了大量 COVID-19 虚假信息，包括 COVID-19 疫苗虚假信息。这些声明的作用是向用户保证他们可以信任 Meta 平台上的信息。但正如本报告所讨论的那样，Meta 并没有兑现这些保证。2021 年 6 月，哥伦比亚特区总检察长办公室 (OAG) 启动了一项调查，以了解 Meta 是否准确地向消费者介绍了其删除和
保护亚利桑那州选民免受人工智能生成的选举错误信息的侵害
但随着人工智能 (AI) 的使用日益频繁，我们也很容易在网上意外发现有关选举的误导性和不正确的信息。作为我们应对虚假信息带来的持续挑战的努力的一部分，我的办公室制定了本指南，以帮助您识别人工智能生成的内容并对网上可能存在的虚假信息保持警惕。
气候变化：用可信赖的知识击败错误信息
芬兰的第一位行星健康医生正在开处方“赤脚在大自然中步行回家”（doi：10.1136/bmj.Q2093）。1同时，在即将到来的美国大选中注册投票的共和党人中只有27％说，他们更喜欢支持气候行动的候选人（doi：10.1136/bmj.q2183）。2 EquiverentFigureamong民主党人为90％。在很大程度上取决于选举的结果，尤其是因为共和党不仅打算燃烧更多的化石燃料，而且还有望“消除保护气候和健康的努力”。尽管民主党人在增加石油和天然气开发的计划中也被误导了，但这应该足以让人们决定如何投票。当世界占主导地位的政治力量退位时，该怎么办？一如既往的知识就是力量。
加强人工智能中错误信息的识别……
通过操纵视频传播的错误信息和虚假信息迅速增加，对数字内容的完整性构成了重大威胁。本研究探讨了区块链技术与人工智能生成的视频识别之间的潜在协同作用，以解决这一问题。通过将区块链的不可变账本与高级算法相结合，研究人员旨在创建一个强大的框架来验证视频内容并遏制错误信息的传播。本研究调查了这种解决方案对当代数字内容认证挑战的技术可行性、安全隐患和潜在影响。随着人工智能 (AI) 的出现，数字内容的创建和操纵变得更加复杂，引发了人们对媒体真实性和可信度的担忧。为了应对这些挑战，提出了一种结合视频区块链和高级加密功能的复杂算法，以开发一种可持续的视频认证方法。在方法论上，对最先进的方法进行了比较审查，并使用复杂的数据集实施了该方法。结果表明，该方法的性能水平很高，超过了其他现有方法。操纵视频、深度伪造和其他形式的合成媒体的泛滥加剧了人们对虚假信息及其社会影响的担忧。因此，对创新解决方案的需求日益增加，以有效地验证视频内容并降低虚假信息风险。这项研究为该领域做出了重大贡献，为增强数字媒体的安全性和可靠性提供了一种可行的方法。 关键词 视频区块链；人工智能生成的视频；智能监控；身份验证；错误信息 参考文献 Gedara, KM, Nguyen, M., & Yan, WQ (2023)。增强智能监控中的隐私保护：视频区块链解决方案。在 JM Machado 等人 (Eds.)，区块链和应用，第五届国际大会，BLOCKCHAIN 2023。 Hu, R., & Yan, W. (2020)。使用 Merkle 树设计和实现可视化区块链。在《多媒体网络安全研究手册》（第 282-295 页）中。 Moolikagedara, K.、Nguyen, M.、Yan, WQ 和 Li, XJ (2023)。视频区块链：一种利用来自智能城市车载摄像头的分布式视频片段构建安全可持续网络的去中心化方法。《电子学》（瑞士），12(17)。
研究文章垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众关于人工智能 (AI) 图像生成器（如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否会被用来在政治话语中注入虚假信息。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是受到利润或影响力而不是意识形态的驱使）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既没有关注发布图片的页面也没有意识到图片是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图片，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观察站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J. A. (2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收稿日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发表日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
研究文章 垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众 关于人工智能 (AI) 图像生成器（例如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否可用于将虚假信息注入政治话语。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是出于利润或影响力而不是意识形态的动机）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既不关注发布图像的页面也不意识到图像是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图像，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观测站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J.A.(2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收到日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发布日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题