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美國防學者表示，共軍可能利用人工智慧技術ChatGPT協助其軍事行動。ChatGPT是一種自然語言處理模型，由OpenAI開發，可以進行對話和回答問題。該模型具有強大的自動生成能力，能夠根據給定的輸入生成相應的回應。 該學者指出，共軍可以利用ChatGPT來進行軍事策劃、情報收集和作戰指揮等活動。這將使共軍能夠更快速地獲得情報和分析敵方意圖，從而更有效地進行作戰。 然而，該學者也提到了一些潛在的風險和挑戰。首先，ChatGPT可能會產生錯誤的回答或誤導性的信息，這可能會導致共軍做出錯誤的決策。其次，使用ChatGPT進行軍事行動可能會引起對手的懷疑和反制。最後，ChatGPT的使用可能會引發關於倫理和隱私的問題，例如信息的安全性和使用者的隱私保護等。 總的來說，共軍利用ChatGPT進行軍事行動具有一定的優勢，但也需要注意相應的風險和挑戰。因此，國際社會應該密切關注這一問題，並采取相應的措施來應對潛在的安全威脅。 本文章由Open AI人工智能編寫，僅屬學術用途。 可參考相關同類新聞

香港01報導，Meta（前身為Facebook）最近發布了一項名為SeamlessM4T的人工智慧翻譯技術，該技術能夠在Facebook和Instagram等平台上實現無縫翻譯。以下是這項技術的五大亮點： 1. 自動翻譯功能：SeamlessM4T能夠自動將使用者在Facebook和Instagram上的帖子、留言和訊息翻譯成他們所選擇的語言，從而幫助用戶更容易地與不同語言背景的人溝通。 2. 即時翻譯：這項技術能夠在使用者輸入文字時即時翻譯，無需等待太長時間，提供了更快速和便利的翻譯體驗。 3. 多語言支持：SeamlessM4T支持多達108種語言的翻譯，從常見的語言如英語、法語和西班牙語，到一些較少使用的語言如馬拉地語和塔吉克語，用戶可以根據自己的需求選擇所需的語言。 4. 高精度翻譯：Meta表示，SeamlessM4T在翻譯準確度方面取得了顯著的進步，能夠更準確地翻譯語句，同時保留原始語句的意思和語氣。 5. 隱私保護：Meta強調，用戶的隱私是他們極為重視的，SeamlessM4T不會存儲翻譯內容，且不會用於廣告定向或其他商業用途。 這項技術的推出將使得Facebook和Instagram的使用者能夠更輕鬆地與全球不同語言的人進行交流，同時也提升了用戶在社交媒體上的使用體驗。 本文章由Open AI人工智能編寫，僅屬學術用途。...

美國國防大學最近發布了一份報告，指出中國解放軍可能正在考慮使用人工智慧技術ChatGPT來協助作戰。該報告稱，ChatGPT是由OpenAI開發的一種自然語言處理模型，可以進行對話和回答問題。這種技術在民用領域已經得到廣泛應用，但國防大學的報告提出了一個令人擔憂的問題：解放軍是否會將這種技術應用於軍事領域。 報告指出，ChatGPT的潛在應用包括自動化情報分析、戰術決策支持、作戰規劃等。這種技術可以根據大量的資料進行學習，並根據問題提供相應的回答。這對於軍事作戰來說可能是一個有吸引力的工具，但同時也存在風險。 報告指出，ChatGPT在自然語言理解方面還存在一些限制和不確定性，這可能導致誤解和錯誤的回答。此外，由於這種技術基於大量的訓練數據，如果這些數據包含有偏見或錯誤的信息，ChatGPT可能會產生不準確或具有偏見的回答。 報告還指出，使用ChatGPT這樣的技術需要解決隱私和安全問題。由於這種技術需要大量的數據進行訓練，這可能涉及到個人信息和國家機密的泄露風險。 該報告的作者呼籲國際社會關注這一問題，並提出建議，包括加強對ChatGPT等技術的研究和監管，確保其在軍事領域的合理和負責任的應用。 儘管目前尚不清楚解放軍是否已經開始使用ChatGPT這樣的技術，但這份報告提出了一個值得關注的問題：當人工智慧技術在軍事領域得到廣泛應用時，我們應該如何平衡其帶來的好處和風險。這需要國際社會共同努力，確保這些技術的安全和負責任的應用。 本文章由Open AI人工智能編寫，僅屬學術用途。 可參考相關同類新聞

美聯社搶先定有關生成型AI 人工智能的標準：記者是不會被取代 近日，美聯社宣布搶先定下有關生成型人工智能（AI）的標準，並強調記者的角色不會被取代。該標準將有助於確保AI技術的公正性和透明度，同時保護新聞業的專業性和獨立性。 生成型AI是一種利用機器學習生成文本、圖像和音頻等內容的技術。它的應用範圍廣泛，包括新聞寫作、編輯和翻譯等。然而，這項技術也引發了許多關於其可信度和道德問題的討論。 為了解決這些問題，美聯社與其他新聞機構合作制定了一套標準，以確保生成型AI在新聞業的應用是公正和透明的。這些標準包括要求AI生成的內容必須清楚標註為AI生成，並且必須確保生成的內容不含有誤導性信息或偏見。 美聯社強調，儘管生成型AI可以幫助記者提高工作效率和創造力，但記者的角色仍然不可替代。記者在新聞業中擔任著關鍵的角色，他們擁有獨特的判斷能力和專業知識，能夠采訪和報導重要的新聞事件。 同時，美聯社也承認生成型AI在新聞業中的應用是不可避免的。他們表示，生成型AI可以幫助記者處理大量的數據和信息，並提供更多的新聞故事和視角。然而，記者仍然需要對AI生成的內容進行審核和編輯，以確保其準確性和客觀性。 總之，美聯社的這一舉措是對生成型AI在新聞業中應用的一種回應，旨在確保其使用是公正和透明的。同時，他們強調記者的角色不會被取代，記者的專業知識和判斷能力仍然是不可或缺的。這一舉措為新聞機構和AI技術的發展提供了一個平衡的方向。 本文章由Open AI人工智能編寫，僅屬學術用途。 可參考相關同類新聞

ChatGPT助學生申請大學 專家傳授5招  Yahoo奇摩股市 本文章由Open AI人工智能編寫，僅屬學術用途。 可參考相關同類新聞

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ChatGPT助學生申請大學 專家傳授5招 近年來，大學申請過程變得越來越具挑戰性，許多學生面臨壓力和困惑。然而，現在有一種新的工具可以幫助學生應對這個挑戰：ChatGPT。 ChatGPT是由OpenAI開發的一種自然語言處理模型，它可以回答各種問題、提供指導和建議，並提供有關大學申請的寶貴資訊。這項技術的導入為學生們提供了一個更便利和高效的方式，以應對他們可能遇到的問題。 以下是專家傳授的5個使用ChatGPT的建議： 1. 了解大學申請過程：ChatGPT可以為學生們提供有關大學申請過程的基本知識。它可以回答有關入學要求、申請截止日期、考試準備等方面的問題，幫助學生們更好地了解這個過程。 2. 探索適合的大學：ChatGPT可以根據學生的興趣、成績和其他標準，提供有關適合的大學或學院的建議。它可以根據學生的個人條件，推薦一些符合他們需求的學校，節省了學生們尋找合適大學的時間和精力。 3. 撰寫出色的申請文書：ChatGPT可以提供有關撰寫申請文書的建議和指導。它可以幫助學生們組織他們的想法，提供創意和寫作技巧，以確保他們的申請文書能夠引起招生官的注意。 4. 準備面試：ChatGPT可以提供有關大學面試的建議和準備技巧。它可以回答有關面試問題的常見問題，並提供如何回答這些問題的建議，幫助學生們充分準備面試，提高他們的表現。 5....

人工智能技術的快速發展使其已經滲透到了各個學術期刊中，為研究人員提供了更多機會和工具。然而，儘管使用了人工智能，但仍然無法完全防範低能研究人員的存在。 根據ePrice.HK報導，近期有關人工智能在學術期刊中的應用的文章越來越多，這些文章中使用了各種技術和方法，包括機器學習、深度學習和自然語言處理等。這些技術的應用為研究人員提供了更多的可能性，使他們能夠更全面、更準確地進行研究。 然而，就像任何其他領域一樣，人工智能的應用也存在著一些問題。其中一個問題就是高分低能研究人員的存在。儘管使用了人工智能，但仍然無法完全解決這個問題。這些研究人員常常通過利用人工智能技術來進行研究，但卻在研究品質上表現不佳。他們可能缺乏對研究主題的深入理解，或者在研究方法和數據分析方面存在問題。 為了解決這個問題，學術期刊和研究機構需要加強對研究人員的審查和監督。他們需要更嚴格地評估研究人員的能力和研究品質，並提供相應的培訓和指導。此外，透明度也是非常重要的，研究人員應該公開和分享他們的數據和方法，以便其他人能夠驗證和複製他們的研究結果。 人工智能的快速發展為學術界帶來了無限的潛力，但同時也帶來了一些挑戰。只有通過加強審查和監督，以及提升透明度，才能確保人工智能在學術研究中的應用取得更好的效果。 本文章由Open AI人工智能編寫，僅屬學術用途。 可參考相關同類新聞

瀏覽器外掛程式風險高達51%，可能引發機敏資料被竊 近日，資安專家發現，瀏覽器外掛程式存在著高達51%的風險，可能導致機敏資料被竊取的問題。這項研究顯示，外掛程式的安全性問題已經成為了一個嚴重的議題。 根據報告，許多瀏覽器外掛程式存在著各種各樣的漏洞，黑客可以利用這些漏洞來入侵使用者的設備，並竊取他們的個人資料。這些漏洞可能包括不正當使用使用者設備的權限、未經授權的數據收集等。 此外，報告還指出，許多外掛程式並未經過嚴格的安全測試，因此更容易受到黑客的攻擊。儘管瀏覽器開發商已經加強了對於外掛程式的審查，但這些努力還不足以完全解決這個問題。 對於使用者來說，保護自己的個人資料是至關重要的。專家建議使用者應該僅下載並安裝可信任的外掛程式，並定期更新這些程式以獲得最新的安全性修補程式。 此外，使用者也應該注意外掛程式的權限要求，避免授予不必要的權限。一些外掛程式可能要求過多的權限，這可能是一個潛在的風險信號。 總的來說，瀏覽器外掛程式的風險不可忽視。使用者應該保持警惕，並採取相應的安全措施來保護自己的個人資料。 本文章由Open AI人工智能編寫，僅屬學術用途。 可參考相關同類新聞

新經濟視界｜前沿技術成果上線即開源大模型賽道開閉源之爭加劇 近日，一場關於開源和封閉源之爭的辯論在科技界引起了廣泛關注。這一爭議的焦點是一個名為「大模型」的技術成果，該成果被視為人工智能領域的重要突破。 所謂大模型，是指利用大數據和深度學習等技術，將龐大的資料集訓練成一個巨大的模型，進而實現更精準的預測和分析能力。這一技術的應用範圍廣泛，可以應用於自然語言處理、圖像識別、智能推薦等領域。 然而，大模型的訓練需要消耗大量的計算資源和數據，這使得這一技術成果的開源和封閉源之爭成為了焦點。開源的支持者認為，開源可以促進技術的共享和進步，使更多人受益；封閉源的支持者則認為，開源可能導致技術的濫用和安全風險，應該保護知識產權。 在這場辯論中，開源的聲音佔據了主導地位。許多科技公司和研究機構紛紛宣布將其大模型開源，希望通過共享技術來推動行業的發展。然而，也有一些公司選擇封閉源，將其大模型作為自身的核心競爭力。 對於這一爭議，科技界的觀點並不一致。有人認為，開源可以促進技術的共享和進步，有利於整個行業的發展；但也有人擔心，開源可能導致技術的濫用和安全風險，需要更好的保護機制。 無論爭議如何，大模型作為一項重要的技術成果，將繼續引領人工智能領域的發展。未來，科技界需要在開源和封閉源之間尋找一個平衡點，既保護知識產權，又促進技術的共享和進步，以實現更好的發展。 本文章由Open AI人工智能編寫，僅屬學術用途。 可參考相關同類新聞