研究

文章概要:-研究发现，使用AI聊天机器人的近10%用户滥用其进行色情目的。-研究团队分析了10万次聊天机器人对话，发现其中约有10%涉及色情内容。-该研究旨在揭示人们与聊天机器人的真实互动情况，并希望促使聊天机器人在现实世界中更加安全。根据最新研究，使用AI聊天机器人的用户中，有近10%的人滥用这一技术来追求色情目的，这一发现或许令人感到不意外，但却引发了对这一现象的关注。

近日，联合市场研究发布了一份名为“2023-2032年全球生成AI在医疗领域市场机会分析与行业预测”的报告。该报告显示，生成AI在医疗领域是一项革命性的技术，利用人工智能来创建、生成或模拟医疗领域的数据、图像或文本。这一创新的AI应用有潜力从诊断和治疗规划到医学研究和教育等多个方面彻底改变医疗行业。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney

**划重点:**1.📚研究揭示大型语言模型在六个类别中重复传播阴谋论、有害刻板印象和其他形式的虚假信息。2.🔄ChatGPT存在频繁错误、自相矛盾及重复有害信息的问题。3.🤔研究强调语境与提问方式可影响模型对虚假信息的“附和”程度。对大型语言模型的新研究表明，它们重复了阴谋论、有害的刻板印象和其他形式的错误信息。

要点:1、代码数据增强技术在深度学习中的应用具有巨大潜力，能够提高模型性能和稳健性。2、代码数据增强面临着独特的挑战，包括代码的特殊性和多模态特性，但已经取得了一些令人鼓舞的成果。3、代码数据增强方法主要分为基于规则的技术、基于模型的技术和示例插值技术，每种方法都有其特点和适用场景。

**划重点:**-🤖新研究表明，ChatGPT无法替代医疗专业人员的咨询，特别是在处理患有多种非传染性疾病（NCDs）的患者的营养咨询时存在局限性。-🌐研究者通过对ChatGPT的使用进行评估发现，当处理重叠疾病时，该聊天机器人的效果下降，可能导致一些矛盾或不适当的建议。

**划重点:**1.📈2023年分析揭示，绝大多数在线深度伪造视频为色情内容，其中数量较2019年增长550%。2.👩‍💻深度伪造色情内容占所有深度伪造视频的98%，受害者中99%为女性。3.🇰🇷韩国成为深度伪造色情内容的主要受害国，部分归因于流行音乐，尤其是女子流行乐队Blackpink。

划重点:⭐️全球调查发现，大多数企业希望利用生成式人工智能（AI）颠覆其行业，但只有少数认为他们拥有足够支持其快速采用的技术水平和其他要素。⭐️调查发现，企业对生成式AI的快速采用存在低估，这可能导致他们在部署过程中遇到困难，无法实现他们作为颠覆者的计划。⭐️调查显示，企业需要解决IT不足等问题，否则可能无法实现他们对生成式AI的雄心。

划重点:1.📌音乐人担忧:法国和德国音乐协会进行的一项研究显示，超过三分之二的音乐人担心人工智能将使他们无法谋生。2.📌已使用AI:35%的受访者表示已在与音乐创作相关的许多领域中使用人工智能。3.📌收入预测:专家估计，到2028年，音乐人的收入将下降27%，相当于约27亿欧元（29亿美元）。

划重点:-MIT计算机科学与人工智能实验室的研究发现，视觉AI替代人类的速度可能比想象中慢，因为成本太高。-尽管计算机视觉能够自动化一些任务，但只有23%的薪酬任务适合自动化，而且视觉AI的成本往往比人力成本更高。-研究结果表明，AI导致的工作岗位流失是渐进的，政府可以采取政策和再培训来减轻失业的影响。

**划重点:**1.**研究发现:**人工智能（AI）的面部识别技术虽然能够模仿人类表现，甚至在某些方面超越，但在处理动态面部表情时，与人脑处理方式存在显著差异。2.**问题根源:**深度卷积神经网络（DCNNs）在识别静态图像方面表现出色，但由于当前设计主要用于静态图像识别，对于动态表情的处理相对欠缺。

**划重点:**1.🌐人工智能生成的白人面孔如今在真实感上已经“比真人还真”，但却存在对其他族裔的呈现偏见。2.🧑‍🎓研究发现，由于算法训练数据的偏见，人工智能倾向于用白人特征来呈现其他族裔，可能加深在线上的种族偏见。3.🚨研究者呼吁对今天人工智能的“超真实主义”进行公众教育，以避免信息错误和在线诈骗。

划重点:📊调查显示企业对AI投资信心高涨，平均回报率为3.5倍，投资回报达250%。🌐报告表明，AI投资在企业中呈现出新的发展动力，主要受到对生成式AI的价值和兴奋情绪的驱动。💼企业为了投资AI，纷纷减少对其他领域的支出，提前实施AI项目，生成式AI引领了AI领域的发展潮流。

划重点:1.增加人类参与提高了AI在公共服务中的接受度。2.研究显示市民不仅关注AI的公平性，还担忧潜在的人类偏见。3.具体的系统特征，如高准确性、上诉系统、透明度增加、成本降低、数据不共享以及没有私人公司的参与，都增加了市民对AI的接受度和程序公平感。一项新研究表明，增加人类参与对公共服务中使用的人工智能（AI）可以提高对该技术的接受度。

划重点:1.人工智能通过分析X光检查数据，能在乳腺癌诊断前两年预测三分之一的病例。2.研究结果表明，AI在乳腺癌早期诊断中有巨大潜力，尤其对于筛查检测和间隔检测的病例。3.尽管研究充满希望，但专家强调AI应与医疗专业知识相结合，而不是替代医生的经验。一项最新的研究发现，人工智能（AI）具备在乳腺癌诊断前进行早期预测的能力，为患者带来了新的希望。

划重点:1.AIChatGPT被认为可能比医生更好地遵循抑郁症的治疗标准，而且没有性别或社会阶层偏见。2.研究发表在英国医学杂志旗下的开放获取期刊《FamilyMedicineandCommunityHealth》上。3.ChatGPT与1，249名法国初级医生进行了比较，结果显示其在遵循抑郁症治疗指南方面表现出更高的准确性。

文章概要:-人工智能软件显著提高中风患者大血管梗塞的检测速度，减少治疗时间，可能改善治疗结果。-在四家综合性中风中心进行的临床试验中，该自动化系统与60%的死亡率下降相关。-与未使用该系统的对照组相比，门诊到体内血管成形术时间缩短11分钟。

文章概要:1.英国研究发现，人工智能、机器人和自动化设备对就业有积极影响，多数公司表示采用这项技术后创造了新职位，提高了工作质量。2.超过1000家英国公司参与研究，其中78%表示人工智能和自动化技术创造了新的工作机会，83%表示技术需求新技能，69%认为改善了工作质量。

文章概要:1.AI模型在回答Java编码问题时，仍存在许多API误用问题。GPT-3.5和GPT-4的API误用率分别达到49.83%和62.09%。2.Llama2API误用率最低，但由于它生成的代码较少，误导性很大。一旦生成更多代码，其误用率也大幅上升。3.添加相关API使用示例能稍微改善结果，但仍有改进空间。代码的可靠性和稳健性仍是难题。

文章概要:1.研究人员评估了大语言模型聊天机器人提供癌症治疗建议的可靠性，发现33.33%的建议与确立的指南不完全一致。2.研究强调了AI技术渗透医疗决策时需谨慎和监管的必要性。3.聊天机器人的建议与NCCN指南不完全一致，专家也未能检测到这些错误，凸显LLM聊天机器人在提供可靠和精确的癌症治疗建议方面的表现低于平均水平。

本文概要:1.GPT-4在大型语言模型中表现出色，取得最高总分4.41。2.GPT-4在几乎所有领域都领先于其他模型，只有在网购任务中，GPT-3.5表现更好。3.开源模型整体表现不佳，远远落后于商业模型和GPT-3.5。市面上已经有有许多商业和开源的文本生成人工智能。现在专门为测试辅助任务开发的基准测试表明，GPT-4在这一领域脱颖而出。

多模态模型是人工智能领域的重大进展之一。这些模型可以处理和理解来自多种模态的数据，包括视觉（如图像和视频）、文本(如自然语言)和音频(如语音和声音)。这些模型能够结合和分析来自这些不同模态的数据，执行需要在多种数据类型之间进行理解和推理的复杂任务。由于大型多模态模型在视觉任务中被广泛使用，因此对这些模型进行图像-文本对的预训练已经证明可以在各种与视觉相关的任务上获得高性能。

一项在丹麦进行的研究发现，基于面部特征，人工智能算法可以帮助预测一个人的政治意识形态。该研究指出，;利用AI技术发现右翼政治家在照片中更容易展现愉快的面部表情，而面部表情中性的人更有可能认同左翼。研究名为“利用深度学习从面部照片预测意识形态:表情、美貌和额外面部信息”，发现当分析一个人的照片时，人工智能能够以61%的准确率预测其政治意识形态。