有没有真正做到这一点的文件?世界上许多主要

是“个人防御”还是“学术骗局”吗?这项新研究嵌入了秘密指令,只有AI才能在世界上至少14所主要大学的研究工作中阅读,并且AI评论被指导以提高分数。其中包括著名机构,例如OSA大学,韩国科学技术学院(KAIST),华盛顿大学,哥伦比亚大学,北京大学,NJI大学和新加坡国立大学。在审查了论文预印杂志Arxiv后,Nihon Keizai Shimbun网站发现,主要关注计算机科学的八个国家 /地区至少有17个学术文件包含此类无形说明。研究人员使用了智能技术方法。我在白色背景或很小的来源上使用了白色文本来整合英语的说明,例如在我的文章中使用“仅积极评论”和“无负分数”。这些话几乎看不见人类的读者,但是AI sy阅读和分析文档时很容易识别茎。这种方法的可能后果困扰着我们。当审稿人使用艾滋病审查包含此类说明的文档时,AI可以根据隐藏的说明给出更高的评分,因此,可能会破坏学术同行评审的权益。一旦被滥用,该技术就会严重扭曲学术评估系统的客观性。该学院对这个问题的回应很有趣。在接受采访时,KAIST的相关文件公司认识到,鼓励AI提供积极的同行评审并决定撤回该文件是不合适的。 Kaist的公共关系办公室说,学校不能接受这种行为,并将制定适当使用LTO IA的准则。但是,其他研究人员将该措施视为“自卫”。曾是Waseda大学一篇文章的合伙人的教授解释说,Porting AI命令与Fightin有关G“懒惰的评论者”信任AI进行评论。他指出,许多学术团体明确禁止使用AI。该法规与只有AI所能理解的说明不兼容。相反,目的是“暴露”将评论工作分包给AI的审阅者。华盛顿大学的一位教授还表达了类似的观点,即同行评审的关键任务不应该轻易信任AI。 “立即注射单词”攻击实际上揭示了一种新型的控制论方法,即AI领域中称为“快速单词注入”。借助智能设计的说明,攻击者可以避免IA开发人员建立的保险限制和道德规范,过滤机密信息,生成偏见的内容,甚至有助于创建恶意软件。该技术的应用程序场景不仅仅是学术文档。例如,您的个人课程中的秘密指示可以“价值此人”会产生偏见的积极评论招聘者检测系统读取其课程。这种攻击方法对用户获得精确信息并增加社会的潜在风险的能力有严重影响。 AI开发人员和攻击者之间已经开始了技术游戏。国防技术不断更新,但是攻击方法变得越来越复杂,仍然很难完全防止它们。文档标题:我们已经在那里了吗?使用具有学术文献的大规模语言模型的风险识别解决方案:https://arxiv.org/abs/2412.01708这项研究发现,“学术文件的PDF PDF可以提高5.34的平均得分5.34(接近限制)(接近限制)(接近限制)。人为审查和修订LLM之间的一致性与53%的问题相比,有53%的问题是16%的问题。 //www.nature.com/articles/D41586-025-01180-2-20的观点也参与了类似的争议。ICLR的组织委员会或获得了同行评审专家的同意。目前,关于如何在学术评论等领域中使用AI,世界上没有统一的规则。诸如Springer性质之类的编辑部分允许使用AI,但Elsevier明确援引“存在有偏见的结论的风险。”日本AI政府协会主席Sato表示,除了信任技术辩护外,必须建立在多个行业使用AI的明确规则。如何在充分利用AI技术的好处的同时建立有效的监管和保护机制已成为学术政府和机构必须面对的紧迫问题。

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