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ChatGPT以通用人工智能拉开了生成式AI发展的序幕,对人工智能生成内容产生深远影响,但其背后也潜藏着社会对生成式AI技术发展的担忧。通过阐述人工智能生成内容的技术演进过程及应用场景,分析人工智能生成内容带来的意识形态、法律、伦理、环境等风险,从政府层面、行业层面、用户层面3个方面对人工智能生成内容提出风险治理方案,以期为人工智能技术可持续发展提供参考。 相似文献
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大数据时代下，以ChatGPT为代表的生成式人工智能的发展蕴含着技术革命的契机，也可能带来潜在的社会风险。通过对公众评论文本分析总结并超越文本进行理论推演，可以全面认识生成式人工智能，以提出相应的治理策略。本研究基于Reddit平台中以ChatGPT为主题的公众评论文本，结合LDA模型、情感分析、社会网络分析方法和建构的T-TOE分析模型，探讨以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术所带来的影响和冲击。研究发现，公众对生成式人工智能关注广泛，涉及运行机制、运用领域等6个主题。不同主题下公众关注程度不同，最关注技术变革和人机互动两个主题。根据情感分析，公众总体对生成式人工智能保持乐观，特别是对其可能带来的技术变革。随后根据T-TOE分析模型，以ChatGPT为代表的生成式人工智能可以连接不同技术，但具有内生风险；能够提高组织效能，但会产生互动错位，能够实现智能交互，但会导致价值分裂。为此本研究根据研究结论从技术、组织和环境三个维度提出相应的治理策略。 相似文献
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[目的/意义]通过分析ChatGPT类生成式人工智能嵌入数字政府的技术可供性,探寻ChatGPT类生成式人工智能对数字政府建设带来的机遇与挑战,并提出应对方法。[方法/过程]基于技术可供性理论,构建以“生产—社交”可供性为主线的理论分析框架,分析ChatGPT类生成式人工智能嵌入数字政府建设的可供性。[结果/结论]ChatGPT类生成式人工智能为数字政府建设提供生产可供性与社交可供性,为深化数字政府建设提供新的机遇与技术支持。但人工智能技术本身、政府、开发者及其他行动者对技术可供性具有多重约束,限制了ChatGPT类生成式人工智能与数字政府的耦合。因此,应促进技术的完善与协作来提高技术与数字政府的适配性,通过完善数据共享机制为技术嵌入做好铺垫,并做好数据安全工作,更好地促进ChatGPT类生成式人工智能嵌入数字政府建设。 相似文献
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在自回归生成模型、预训练以及人类反馈强化学习等技术的基础上，ChatGPT获得了强大的自然语言处理能力，颠覆了过往人们关于人工智能的认知。但与此同时，ChatGPT在模型训练、生成内容以及应用等维度也带来了诸多类型的风险。在治理展开之前，应当明确人本主义是治理的价值基础，包容审慎的敏捷治理是治理的理念，“点面结合”的多方参与是治理的主体要求，多措并举的体系化方案是治理的模式。由此，治理的具体路径将从以下五个方面展开：建设标准训练数据集、健全人工智能训练师职业资格准入制度、强化算法监管技术、落实全过程的伦理治理方案以及优化法律体系与法律责任配置。 相似文献
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[目的/意义]探索人工智能内容生成技术对开源情报工作的影响与改变。[方法/过程]以ChatGPT的形成与AIGC技术演进为研究起点,分析ChatGPT现有技术特征与技术演进趋势,从开源情报全周期视角解析该现象级应用对开源情报工作的潜在影响。[结果/结论] ChatGPT对开源情报的信息搜索、信息获取、信息处理环节具有一定提升作用。但现有技术缺陷使ChatGPT在开源情报全流程介入中仍面临数据可靠性、情报隐秘性、意识形态风险等问题与挑战。建议情报机构采取AIGC技术融合理论探索、AI生成式内容可靠性评估、智能技术体系建设等积极策略来应对本轮技术变革,更好实现开源情报价值。[局限]受限于AIGC技术领域专业化知识与ChatGPT应用下的开源情报实践不足,研究结论仅是ChatGPT对开源情报工作影响的思考与探索。 相似文献
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2022年底,OpenAI发布的ChatGPT聊天机器人将人工智能对通用自然语言任务的理解与生成能力提升到新的高度,引发各界广泛关注。当前ChatGPT仅支持文本模态的交互,而真实世界的感知则依赖于图像、文本、视频、音频等多个模态的协同处理。如何借鉴人脑的跨模态处理特性,跨越视觉、语言、听觉等不同感官信息实现对真实世界的感知和认知,是提升模型通用感知和交互能力、实现通用人工智能的关键。本文从ChatGPT的核心技术出发,分析ChatGPT在文本单模态限制下所面临的问题,并介绍ChatGPT与多模态分析技术结合的部分代表性工作,最后从多模态预训练、数据—知识双轮驱动等角度对ChatGPT多模态化的未来研究方向进行展望。 相似文献
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作为生成式人工智能技术的代表,ChatGPT需要在大规模的数据提炼、分析、学习的基础上才能得出智能化结论、作出趋势性预测。具体而言,作为大型自然语言处理模型的ChatGPT在训练和运行过程中涉及到了预训练数据、人工标注数据、抓取数据、人机交互数据等四类数据,不同类型的数据在应用过程中面临着不同的法律风险和挑战。立足数据这一人工智能和算法模型的基础原料开展风险分析、法律回应和技术规制,有着迫切的现实意义。对此,我国可以考虑从顺应产业发展、平衡安全与效率的角度出发,厘清义务边界,完善规制措施,健全立法体系,以包容审慎的态度配合技术发展趋势形成有针对性的规范体系,从而抓住数字经济时代借助人工智能技术发展“弯道超车”的机会。 相似文献
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2022年11月,OpenAI推出对话人工智能大模型ChatGPT,展现了令人惊艳的自然语言理解和生成能力,并具备了跨学科、多场景、多用途的通用性,在很多任务上的性能达到了人类专家的水平,引起了产业界和学术界的广泛关注。以ChatGPT为代表的大模型技术实现了人工智能技术从“量变”到“质变”的跨越,有望发展成为人工智能关键基础设施赋能百业,加速推进国民经济的高质量发展。本文首先回顾了大模型技术的演进历程,从技术、应用、生态等多个角度阐述大模型技术引发的新一轮人工智能变革,并指出大模型技术可能带来的风险和挑战,最后给出了我国大模型发展的一些启示与展望。 相似文献
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[目的/意义]随着生成式人工智能的快速发展和广泛应用,信息空间结构也随之发生深刻的变革。以往以用户生成内容(UGC)为主的信息空间开始逐渐被生成式人工智能生成内容(AIGC)所影响,生成式人工智能治理的重要性愈发凸显。文章旨在从主题视角比较AIGC与UGC,揭示两者在内容与结构特征上的差异,并为生成式人工智能治理提供创新参考。[方法/过程]收集了金融、法律、医疗和开放问答4个领域的多个在线平台上的问题和用户回答,并借助gpt-turbo-3.5模型生成每个问题的人工智能回答,最终构建了包含65260条问答数据的语料集,并采用BERTopic主题模型分别对AIGC与UGC进行主题提取,并从主题间关系、主题与文档关系以及主题与主题词关系3个角度对两者进行综合对比。[结果/结论]研究结果揭示了AIGC和UGC在主题分布、主题内文档一致性和主题词权重结构等方面的差异。通过深入了解两者之间的特征差异,能够更好地观察生成式人工智能的行为规律,并为AIGC的治理策略完善提供参考。 相似文献
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ChatGPT是新一代人工智能技术驱动的自然语言处理模型。文章围绕因果性深入讨论了ChatGPT的因果规则、因果表征与因果解释,通过分析ChatGPT因果认知与学习中的底层逻辑得出以下三个认识：一是ChatGPT将相关性作为其底层因果规则,在深度神经网络、大语言模型与统计分析的驱动下,以概率形式实现了因果性在人工智能中的嵌入。二是通过实现对人类因果认知、因果语言与因果推理能力的模拟,ChatGPT在自然语言的生成中拥有了与人类智能相似的表征。三是依托智能生成的计算因果解释和因果涌现解释两条路径,ChatGPT实现了从符号与信息的输入到“数据知识”的输出,并以一种涌现的方式获得新的能力,实现了人工智能领域的“因果革命”,构建出未来人工智能发展的蓝图。 相似文献
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生成式人工智能对信息内容治理构成严重挑战。现行以显著标识附随为核心的人工智能生成内容信息披露模式信息承载能力有限,忽略服务提供者以外的其他主体信息披露义务,不利于生成式人工智能安全可控发展。基于对“模型训练—内容生成—信息传播”各阶段信息披露目的与目标受众的考量,人工智能生成内容信息披露要素应包括技术性信息、权利描述信息、人工智能贡献度信息以及警示性信息。在信息披露的程序设定与配套举措上,人工智能生成内容信息披露应根据不同场景需求设置查询式与类权利管理信息式披露模式,明确使用者承担未准确披露的瑕疵责任以及传播平台负有主动标识义务,并加强参与主体间技术互操作性建设,实现人工智能生成内容披露信息的全生命周期管理目标。 相似文献
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大型语言模型是当今人工智能领域最前沿的研究方向之一,该方向旨在训练含有大规模参数的通用语言模型,使其能够遵循人类指令完成不同类型的自然语言处理任务。作为大型语言模型的代表,由OpenAI研发的ChatGPT在各个领域均展现出强大的自然语言生成能力,受到了全球各行各业的关注。本文从语言模型的发展历程出发,介绍了近年研究者在扩大语言模型规模上的探索,然后分析了大型语言模型带来的范式改变,并以ChatGPT为典型实例概述了其发展、技术和应用,接着介绍了后ChatGPT时代大型语言模型的前沿进展,最后从评价和治理两方面总结了目前大型语言模型的局限性及未来需要解决的挑战。 相似文献
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以ChatGPT为代表的大语言模型带来了人工智能技术的新一轮发展浪潮,获得了广泛的社会关注。大语言模型通过大规模无标注数据预训练、指令微调、人类对齐等关键技术途径,学习到了丰富的世界知识,具有较好的文本理解与生成能力,能够有效求解各种复杂任务。这一重要技术进展对于信息检索领域的发展带来了新的机遇。本文从大语言模型对于已有信息检索架构的改进以及现有检索技术如何改进大语言模型两个方面进行阐述,针对相关科学问题的可行技术方法进行了梳理与展望,探讨大语言模型时代下的信息检索发展趋势,旨在推动信息检索领域的科研进步。 相似文献
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ChatGPT在全世界范围内掀起了人工智能的科技巨浪。本文根据OpenAI官方公布的信息和已有相关研究工作中涉及的技术,对ChatGPT进行了技术解析,并简述了随着大模型的发展而出现的一系列新技术。进一步,本文论述了开源社区对于大模型技术发展的重要贡献和后续潜力。最后,本文展望以大模型为技术里程碑的通用人工智能发展的未来研究方向。 相似文献
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近年来,大语言模型的自然语言处理能力不断提升,尤其近期,聊天生成式预训练模型(ChatGPT)所掌握的“渊博知识”和表现出来的强大对话能力成为举世瞩目的热点话题。ChatGPT语言理解能力的真实水平如何?与专用模型相比,其性能表现谁居上风?它是否能够成为整个自然语言处理领域的通用模型而取代其它模型,甚至使所有自然语言处理问题得到彻底解决呢?为了回答上述问题,本文对ChatGPT在多个自然语言处理任务上的性能表现进行了评估和分析。在此基础上,我们讨论了ChatGPT对自然语言处理领域的影响,并对未来的发展进行了展望。 相似文献
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[目的/意义]为了厘清ChatGPT用户的认知和使用意愿影响因素,提高ChatGPT用户的使用体验,促进ChatGPT的本土化,有效化解以ChatGPT为代表的人工智能技术对社会和公众带来的负面风险。[方法/过程]文章以ChatGPT用户使用意愿为研究主题,借鉴扎根理论研究范式,通过对23份访谈资料编码分析的方式,构建了ChatGPT用户使用意愿影响因素研究模型,分析和探讨ChatGPT用户的行为特点和作用规律。[结果/结论]研究结果显示,扎根理论对以ChatGPT为代表的人工智能技术用户使用意愿具有较好的适用性和解释力,同时也证实主体因素、技术因素、信息因素和社会环境因素是影响ChatGPT用户使用意愿的重要因素,与其他信息系统用户相比,ChatGPT用户的风险感知特别是职业风险感知尤为明显。结合上述分析,从人机和谐和社会稳定发展的视角,提出了夯实ChatGPT技术基础理论研究的同时,还应当注意防范以ChatGPT为代表的人工智能技术带来的职业风险和技术风险,加强技术伦理道德建设等对策与建议。 相似文献
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对话式聊天机器人ChatGPT以近乎摧枯拉朽的气势席卷社会,拨开了通用人工智能的曙光。ChatGPT的升级版GPT-4是个多模态大模型,它从单调的文本交互,升级为可以接受文本与图像组合的多模态输入,相比传统的单模态大模型,多模态大模型更加符合人类的多渠道感认知方式,能够应对更加复杂丰富的环境、场景和任务。GPT-4表明在多模态大模型中引入基于人类知识的自然语言理解与生成能力能够带来模型在多模态理解、生成、交互能力上的巨大提升。本文将介绍多模态大模型的概念、关键技术、近期进展和应用场景、GPT-4的技术特性,并重点探讨以GPT-4为代表的大语言模型对构建多模态大模型的几点启发。具体而言,将讨论如何充分利用大语言模型的语言能力,在多模态大模型的构建中,借助语言的帮助更好地感知理解世界、创作生成内容、与人和环境交互。 相似文献
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<正>随着ChatGPT、AI绘画等人工智能技术的兴起,人工智能在影响人的创造性劳动的领域,替代了更多的人类脑力劳动。马克思劳动价值论并不会因为人工智能的发展而过时,相反人工智能的发展会推动马克思劳动价值论理论内涵实现新发展。首先,人工智能与马克思劳动价值论存在相互促进的内在逻辑。其次,人工智能技术的发展丰富了马克思劳动价值论的内容。最后,在人工智能时代,新的技术也给马克思劳动价值论的发展带来了新的发展机遇和挑战。最近,新的人工智能产品ChatGPT引起了社会各界的广泛讨论。 相似文献
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随着ChatGPT时代的到来,市场经济对高校人才培养目标提出了更高的要求。培养创新创业型人才,以创新创业教育现代化推动中国式现代化建设,成为当前我国高等教育机构新的使命和价值追求。采用文献分析法,以ChatGPT等人工智能技术辅助创业教育为切入点,分析ChatGPT在教学形式、教学技术和教学师资3个方面给创业教育带来的影响。通过构建创业教育课程模块、优化组合创业教学方法等变革传统创业教育,探索将ChatGPT等人工智能应用于创业教育人才培养的有效路径,为建设创新型国家输送高质量人才。 相似文献