生成式AI的伦理困境:透明度、偏见与可靠性挑战
大多数生成式AI工具为私有技术,其开发者不会公开模型的构建细节。用户因此无法获知训练数据的具体来源、清洗方式及处理流程。这种“黑箱”特性引发了围绕透明度、偏见与可靠性的伦理争议。
大多数生成式AI工具为私有技术,其开发者不会公开模型的构建细节。用户因此无法获知训练数据的具体来源、清洗方式及处理流程。这种“黑箱”特性引发了围绕透明度、偏见与可靠性的伦理争议。
普林斯顿大学要求学生在学术工作中严格披露生成式AI工具的使用情况。根据校方《权利、规则与责任手册》,AI不被视为信息来源,学生须在教师允许范围内使用,并明确声明AI辅助细节(如工具名称、使用目的及审核流程),禁止直接复制或冒充原创。部分课程要求保存AI交互记录(如聊天日志)以备查验。学术出版领域,校方政策与《科学》、爱思唯尔等出版社规范一致,禁止将AI列为作者,需在方法学或致谢部分详述工具使用,并核查引用真实性以避免“幻觉”风险。违规行为将构成学术不端。
当前多起诉讼围绕AI模型使用受版权数据训练的法律边界展开争议。美国作家协会等起诉OpenAI和微软,指控其未经授权使用文本数据训练ChatGPT,威胁作家生计;《纽约时报》则通过数百页证据指出ChatGPT能复现其文章内容,构成市场替代。OpenAI以“合理使用”抗辩,强调技术“高度转化性”及训练数据与输出的法律区分,主张版权问题应限于训练阶段,输出争议需通过税收等政策解决。此外,StabilityAI、Midjourney等生成模型及GitHub Copilot也面临类似诉讼,凸显AI开发与版权、开源协议间的复杂冲突。
国际食品保护协会(IAFP)成功将其旗舰期刊《食品保护杂志》转为开放获取(OA),并同时将出版权转移至爱思唯尔。转型后,期刊的投稿量、接受论文数量和在线流量显著增长,2024年下载量达230万次。IAFP执行董事Lisa Garcia表示,开放获取提升了期刊的全球可见度,尽管初期面临会员疑虑,但通过清晰沟通和爱思唯尔的支持,转型顺利完成。未来,期刊计划推出特刊和文章合集,进一步提升影响力。
人工智能正在为化学品与材料行业带来深刻的变革,从加速研发到提升安全性,再到推动可持续发展。然而,成功的关键在于建立坚实的数据基础,并通过跨学科合作充分利用人工智能的潜力。随着技术的不断发展,行业内的企业将能够更好地应对挑战,抓住机遇,推动创新与增长。
人工智能在癌症诊断和治疗中的应用展现了巨大的潜力,但也面临着公平性和资源分配的挑战。三位专家的分享为我们提供了宝贵的见解,提醒我们在推动技术进步的同时,必须关注其对社会和健康公平的深远影响。
生成式人工智能在医疗领域的应用前景广阔,尤其是在帮助临床医生快速获取和综合信息、辅助诊断以及优化医疗流程方面。然而,临床医生和医疗机构在采用这些工具时需要保持审慎态度,确保工具的准确性、安全性和合规性。同时,临床医生的参与和反馈对于人工智能技术的进一步发展至关重要。通过积极参与和引导,临床医生可以确保人工智能技术在医疗领域的应用真正服务于患者和医疗实践的需求。
ProQuest推出全新的数字馆藏订阅服务,旨在为学术图书馆提供广泛、经济且易于访问的数字资源。该服务涵盖六个世纪的内容,包括超过1.6亿条原始资料、2500多种全文学术期刊、24,000部视频和1500万条音频曲目,支持跨学科的教学与研究需求。基于ProQuest One学科体系,新服务简化了内容访问,并通过AI工具如ProQuest Research Assistant增强学习体验。此订阅模式降低了高前期成本的障碍,助力图书馆更好地服务学生和研究人员。
ProQuest推出的电子书服务旨在通过订阅模式支持学术图书馆,提供超过70万种多学科电子书,满足学生即时访问高质量内容的需求。该服务简化了图书馆的采购流程,并节省了预算,同时通过Ebook Central平台及其研究助手工具增强了学习和研究体验。Clarivate计划逐步淘汰OASIS市场的印刷书籍和电子书一次性购买,转向更广泛的订阅访问战略,以促进经济实惠且可持续的内容获取方式,助力教育与科研发展。
根据 APA 引用格式的规定,倘若引用的文献无作者名,在文中引注(citations)处,则以文章的短标题(short title)替代作者名。以读者的范例而言,呈现出(”Nixon Announced,”1971)即可,不需要呈现出(”Nixon Announces Plan to Ease China Travel & Trade,”1971)这么冗长