» 在研究/奖学金/创造性活动中使用人工智能的指南

人工智能能为我做什么?

在Open ChatGPT中提示“AI在研究、学术和创造性活动方面能为我做什么??在总结中列出了一长串被描述为创造反映“多功能性和创造力”的新数据或内容的清单.”

但是: 像ChatGPT这样的生成式人工智能可以从已经提供的数据或信息中创建数据和信息片段. 其中一些已经过时，并不能反映当前对概念或重要技术的理解.

因此我们建议 批判性和反思性使用 生成式人工智能的关键功能如下:

聊天中提示“创建生成式人工智能功能汇总”.openai.Com产生了以下答复，其中包括主要功能和适用领域:

生成式人工智能指的是一类人工智能技术，旨在创建新的数据或内容，这些数据或内容与它所接受的训练相似. 生成式AI的主要功能是生成原创, 现实的, 以及在各个领域的创造性产出, 包括图片, 音乐, 文本, 和更多的. 生成式人工智能的一些关键功能包括:

1. 图像生成生成对抗网络(GANs)等生成模型可以产生高质量的产品, 与训练数据集相似的逼真图像. 它们还可以根据给定的输入生成新的图像.
2. 文本生成像OpenAI的GPT(生成式预训练转换器)这样的模型可以根据给定的提示或输入生成连贯且适合上下文的文本. 这在聊天机器人、语言翻译、创意写作等领域都有应用.
3. 作曲生成式人工智能可以通过学习现有的音乐作品来创作原创音乐. 它可以产生旋律，和声，甚至整首歌.
4. 视频合成:一些生成模型可以根据给定的起始帧或序列，通过预测和生成后续帧来创建新的视频内容.
5. 风格转移生成式AI可以将一个图像的风格转移到另一个图像, 允许艺术转换和创造性的视觉效果.
6. 数据增加生成模型可以通过生成额外的训练示例来增加数据集, 帮助提高其他人工智能模型的性能.
7. 异常检测生成模型可以学习数据集的正态分布，并通过检测明显偏离学习模式的实例来识别异常或异常值.
8. 超分辨率:生成式人工智能可用于提高图像的分辨率和质量, 使低分辨率的图像看起来更细致、更清晰.
9. 药物发现在制药领域, 生成模型可用于设计具有所需性质的新分子, 可能加速药物发现过程.
10. 模拟与游戏生成式AI可以用来模拟真实的环境, 字符, 以及视频游戏和虚拟现实应用中的对象.

尽管对上述提示的总结注释将这些功能称为ChatGPT的“多功能性和创造性”,“ChatGPT等生成式人工智能可以创建新数据, 从数据中获得新的信息，或者从已经提供给它的信息中获得新的信息.

让人工智能来写你的下一个拨款提案不是很有帮助吗?

提示ChatGPT“我如何使用AI来撰写STEM教育相关研究的拨款提案??得出了一个拨款提案中人工智能可能会有所帮助的部分列表(见下文)，以及如何使用人工智能提高提案的质量. 这是真的吗

有趣的是, 在列表的最后, 由提示产生的文件也强调了人工智能的局限性:

请记住，虽然人工智能可以在拨款写作过程中提供有价值的帮助, 人类的知识, 创造力, 领域知识仍然是必不可少的. 使用人工智能工具作为补充资源来增强您的提案, 但要始终审查和调整内容，以满足资助机会和您在STEM教育方面的研究的具体要求和目标. 另外, 对你在提案中使用的任何人工智能帮助保持透明, 因为一些资助机构可能对人工智能生成的内容有具体的指导方针.

但是: 这还远远不够!

ChatGPT确实 不 当输入到生成人工智能工具中的信息可能违反机密性时的压力, 比如大学预算信息.

Caution is also in place when using AI for literature review and research background; check whether the references are real citations and 不 fake ones or that the information isn't outdated, 因此不能反映某一特定领域或学科的当前知识.

另一个提示, “我如何使用人工智能来撰写STEM教育相关研究的拨款提案?，概述了人工智能在撰写拨款提案的哪些领域可以提供帮助, 强调其使用价值(提高质量), 最后强调了它的局限性. 然而, 它没有强调输入到生成人工智能工具中的信息何时可能违反机密性, 比如大学预算信息.

使用人工智能撰写STEM教育研究的拨款提案可以成为提高提案质量的宝贵工具, 效率, 和有效性. 以下是一些你可以在拨款写作过程中利用人工智能的方法:

1. 文献综述及研究背景人工智能工具可以帮助您进行全面的文献综述，以确定现有的研究差距, 趋势, 以及与您提议的STEM教育研究相关的见解. 这些工具可以帮助快速总结和分析大量的学术论文, 节省您的时间和精力.
2. 数据分析和可视化人工智能可以帮助分析与STEM教育相关的大型数据集, 帮助你识别模式, 相关性, 和趋势. 这可以加强对您的提案的证据支持，并提供引人注目的可视化，以有效地展示您的发现.
3. 语法和文体检查: AI语言模型可以校对您的资助提案, 检查语法, 拼写, 还有样式错误. 这些模型还可以对句子结构提出改进建议, 确保你的提案清晰而专业.
4. 内容生成:人工智能语言模型可以帮助生成提案的各个部分, 比如摘要, 执行概要, 项目描述. 而最终的内容仍然需要人工输入和改进, 人工智能可以提供一个起点和创意.
5. 识别融资机会基于人工智能的工具可以帮助你寻找与你在STEM教育领域的研究兴趣相一致的潜在资助机会. 这些工具可以扫描各种数据库和资助机构网站，以确定合适的资助.
6. 预算规划和财务分析人工智能可以帮助你为研究项目制定一个现实的预算, 考虑到各种成本因素和资源分配. 它还可以帮助分析财务数据并预测潜在的融资结果.
7. 写作协助及语言提升AI语言模型可以建议替代措辞和词汇，使您的提案更具说服力和吸引力. 这有助于确保你的关键点有效地传达给审稿人.
8. 同行评议模拟一些人工智能工具可以模拟同行评审过程, 提供对提案中潜在弱点的洞察. 这使您可以在提交之前完善和加强您的拨款申请.

请记住，虽然人工智能可以在拨款写作过程中提供有价值的帮助, 人类的知识, 创造力, 领域知识仍然是必不可少的. 使用人工智能工具作为补充资源来增强您的提案, 但要始终审查和调整内容，以满足资助机会和您在STEM教育方面的研究的具体要求和目标. 另外, 对你在提案中使用的任何人工智能帮助保持透明, 因为一些资助机构可能对人工智能生成的内容有具体的指导方针.

总而言之，将AI视为 a 互补的资源 要谨慎使用，并有相当一部分关键的价值反映, 意义, 以及其产出的可信度.

在使用人工智能分析数据集时，需要谨慎和仔细的考虑.

数据集中的人类受试者信息是否可以识别研究参与者? 您批准的IRB协议决定了数据的使用, OpenAI明确禁止将ChatGPT用于侵犯个人隐私的活动 隐私. 请参阅它们的使用文档: http://openai.com/policies/usage-policies.

我们鼓励对使用人工智能工具进行数据分析和分析进行批判性反思, 如果是这样的话, 遵守伦理研究行为和你们批准的人体受试者协议.

提示 “人工智能如何帮助分析数据集?揭示了分析数据的多种用法. 您可能想要检查这些功能是否超出了当前数据分析软件的定性或定量数据分析的能力, 因此, 让使用OpenAI变得有意义. 附加价值是什么?

人工智能可以通过利用其模式识别能力来显著帮助分析数据集, 数据处理, 复杂的计算. 以下是人工智能在数据分析中的几种帮助:

1. 自动数据清理:人工智能算法可以识别和纠正错误, 缺失值, 以及大型数据集的不一致性. 这个过程, 称为数据清理或数据清理, 有助于确保数据的准确性和质量.
2. 模式识别:人工智能技术, 比如机器学习算法, 可以发现模式, 趋势, 以及数据集之间的关系. 这允许更深入的洞察和预测，这可能是通过传统的分析方法不明显的.
3. 预测分析:人工智能可以用来建立预测模型，根据历史数据预测未来的趋势或结果. 这些模型在决策和战略规划中很有价值.
4. 自然语言处理(NLP)NLP使AI系统能够理解并从非结构化文本数据中提取见解, 比如社交媒体上的帖子, 客户反馈, 或者科学文章.
5. 图像和视频分析:人工智能计算机视觉可以分析图像和视频, 提取相关信息, 识别对象, 识别模式或异常.
6. 时间序列分析:人工智能模型可以分析时间序列数据，识别时间模式和季节变化, 预测未来的价值.
7. 降维:主成分分析(PCA)等人工智能技术可以降低高维数据的复杂性, 使其更容易可视化和分析.
8. 聚类和分割人工智能算法可以使用聚类技术将相似的数据点分组在一起, 帮助识别数据中的不同部分.
9. 异常检测:人工智能可以自动检测数据集中的异常值或异常, 哪些对欺诈检测至关重要, 故障诊断, 或者识别异常行为.
10. 个性化和推荐:人工智能可以分析用户行为和偏好，提供个性化的推荐, 增强电子商务和内容交付等各种应用程序中的用户体验.
11. 仿真与优化:人工智能可以模拟复杂的场景，优化参数，找到给定问题的最佳解决方案, 例如在供应链管理或资源分配中.
12. 情绪分析: AI可以评估文本数据的情感, 洞察民意, 客户反馈, 品牌认知.

通过利用人工智能在数据分析中的力量, 组织可以更有效地处理大量数据, 获得更深入的见解, 做出更明智的决定, 将耗时的任务自动化. 然而, 必须确保人工智能模型经过良好的训练和验证, 并且考虑了可解释性, 特别是在关键应用中. 另外, 人类的专业知识对于定义分析目标仍然是至关重要的, 翻译结果, 并将领域知识应用到数据分析过程中.

下面的文章和链接提供了威尼斯人app人工智能的更多信息.

1. 聊ChatGPT: AI和GPT将如何影响学术界和图书馆? 图书馆高科技新闻·2023年2月DOI: 10.1108 / lhtn - 01 - 2023 - 0009
   
   本文很好地介绍和定义了作为大型语言模型基础的一些技术, 特别是OpenAI生成预训练变压器模型(GPT).
   
   这篇相当直白的文章包含了一系列重要术语的定义. 同时将自己定位为洞察学术机构和图书馆因人工智能和法学硕士的激增而面临的问题, 这里的覆盖范围相对容易接近，因此对那些刚刚开始阅读文献的人特别有用.
   
   本文就研究人员如何使用法学硕士或与法学硕士合作提出了一些建议, 包括协助文献综述, 数据分析, 语言翻译, 文档摘要, 等. 这些建议的人类和法学硕士之间的合作领域只是简单地介绍了一下，并且是通过查询或提示ChatGPT本身开发的.
   
   本文还简要概述了使用法学硕士的一些关键伦理问题, 包括偏见, 隐私, 安全, 自主和知情同意, 透明度和问责制, 知识产权. 这些伦理问题可能对不同的学科有不同的含义.
2. ChatGPT在学术研究和出版中的未来:临床和转化医学评论, 临床翻译医学. 2023 Mar; 13(3): e1207. 文俊和王伟
   
   虽然这篇文章只关注STEM，并作为特定技术对研究影响的早期评估，出现在单一期刊上, 临床和转化医学, 几乎每个学术研究人员都能从阅读这本书中受益，了解这些广泛使用的新技术最初的一些缺点和可能的有效用途.
   
   这篇文章提出了科学家们对ChatGPT使用的几个担忧:免费版本的训练数据已经过时(9月11日). 2021), 系统会产生不准确的数据, 而且生成的文本极难识别为计算机生成的. 上述在西北大学进行的研究产生了50篇医学研究摘要, 其中，人类审稿人只能发现68%的人工智能生成的摘要.
   
   文章强调正确, 事实信息在科学传播中起着基础性作用. 正如作者明确指出的那样，“无法识别有效信息会带来后果. 科学家可能遵循有缺陷的调查路线, 这就导致了研究经费的浪费和误导性的结果. 为决策者, 无法发现虚假研究可能会使决策建立在错误信息的基础上，而这些错误信息可能对社会产生巨大影响.“当前版本的ChatGPT无法胜任这项任务.
   
   潜在的积极用途, 作者描述了使用ChatGPT作为手稿编辑器的好处.
   
   
3. 威尼斯人app科学出版的未来的聊天(GPT), Elisa L. Hill-Yardina, Mark R. 哈钦森，罗宾·莱科卡，莎拉·J. Spencera
   
   在最初的资源列表中，这篇文章是威尼斯人appAI的比较深思熟虑的文章之一.
   
   作者对通过与LLM ChatGPT交互生成的面向生物科学的文本提出了一些有用的观点, 特别是GPT3.5. 其中很多问题, 其他文章也提到了包括透明度——如何证实回应以及感知到的回应的浅薄.
   
   作者还提出了一个有趣的观察，即人工智能/自然语言处理技术(不是专门的ChatGPT)可能已经在训练我们作为作家写出最简单的东西, 最有效的单词选择——特别是通过单词补全技术，如电子邮件中的自动建议——就是这样做的, 可能会减少整体的语言多样性. 他们得出的结论是，现在是时候批判性地思考如何将人工智能纳入科学，希望人工智能系统能让人类研究人员自由地从事“更高价值的活动”.”
   
   
4. 如何在生成式人工智能和聊天技术时代保持创造力, 托马斯Chamorro-Premuzic
   
   这个资源提供了一个非常有希望的人工智能如何融入和提高人类的创造力. 威尼斯人app如何整合生成式人工智能技术，有一些简短且相当明显的建议. 作者建议，人工智能技术不应被忽视，而应进行实验和玩弄，以测试其能力和局限性. 争论的焦点在于，如果用户学会了超越技术的限制来增加价值, 在创作过程中，它可以成为一个合适的伴侣或伙伴, 这将使人类才能而不是人工智能成为工作价值的关键区别.
   
   以下两段摘录可以很好地说明其中一些最可靠的观点:

“人工智能产生的很多东西几乎都没有创意, 而是人类之前产生的总和或平均值. 然而, 人类的创造力也是如此, 因为“才能是借来的”, 但天才会偷窃”——这句话被许多人借用和窃取，以至于不可能确切地将其归因于任何人.”

“关键问题不是我们是否或如何保持比人工智能更有创造力, 而是, 我们如何用它变得更有创造力, 从某种意义上说，利用它作为一种工具来提高我们的创造性表现.”

这篇简短的文章没有涉及技术细节，可能会引起那些从事创造性活动的人的共鸣, 比如艺术家, 作家, 作曲家, 校园里的电影制作人, 特别是那些还没有尝试过dale -2或ChatGPT的人.

莱瑟比图书馆的网站也包含了一套初始的、强大的资源材料. 的 AI libguide 包括文章和其他信息资源的链接和简要摘要, 包括其他大学威尼斯人app生成式人工智能的政策. 本指南分为以下几个部分: 教学 & 学习, 研究, 业务应用程序, 政策，和 术语表.