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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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[目的/意义]人工智能时代,人工智能生成内容(AIGC)在颠覆内容生产行业的同时,也驱动着各行各业的变革与发展。探索AIGC对图书馆服务的冲击和在图书馆的应用,对于图书馆向智慧图书馆转型具有重要意义。[方法/过程]通过对AIGC底层技术的演化和嬗变,以及AIGC与智慧图书馆历史渊源的分析,探讨AIGC对图书馆服务冲击的理论逻辑,进而提出AIGC应用于图书馆的前景展望。[结果/结论] AIGC对图书馆服务的冲击包括三个方面：服务方式由单一性向多样性转变、服务内容由普适性向个性化转变、服务效果由智能化向智慧化转变。AIGC在图书馆的应用将加速智慧图书馆的实践落地,具体包括6个方面：信息检索、知识组织、参考咨询、特殊群体服务、阅读推广、用户培训。 相似文献
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[目的/意义]智能创作时代,探索人工智能生成内容(AIGC)环境下用户信息行为,对进一步优化、发展与普及人工智能信息服务具有积极意义。[方法/过程]通过对话式搜索引擎的产品试用实验,对被试用户的访谈数据进行扎根分析,以构建对话式搜索引擎的用户信息行为模型。[结果/结论]用户信息行为包括信息查寻、信息选择和信息利用三个阶段。其中,信息查寻过程中用户的使用态度受技术特征影响,经由人机交互感知与技术需求匹配双重作用形成;信息选择过程中人智对比和知智对比是进行信息评估、影响用户决策的关键;同时信息利用过程中对话式搜索引擎的技术特征也会影响用户对服务失败的归因与使用体验。 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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[目的/意义]从组态视角对AIGC应用平台用户的中辍行为影响因素进行研究,明确人工智能技术服务的痛点与边界,更好地优化服务,以促进技术赋能。[方法/过程]使用问卷收集219份有效数据,采用扎根编码与定性比较分析相结合的方法,对影响AIGC应用平台用户中辍行为的因素进行识别,并构建相应的理论模型,揭示引致AIGC应用平台用户中辍行为发生的条件组合。[结果/结论]将AIGC应用平台用户中辍行为归纳为潜在威胁感知型和技术因素主导型两种模式,发现感知威胁、期望失验、系统质量、内容质量在AIGC应用平台用户中辍行为中发挥着重要作用。基于上述研究结论,对后续的研究视角提出了相关建议。 相似文献
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[目的/意义]针对人工智能生成内容(AI-Generated Content, AIGC)的快速发展给智慧图书馆带来的机遇与挑战,提出AIGC驱动的智慧图书馆体系框架、转型路径和面临的关键问题,为推进AIGC技术在智慧图书馆建设中的深入应用提供理论支撑与实践参考。[方法/过程]立足于新一代人工智能环境下传统智慧图书馆的变革与发展,从基础设施层、算法支撑层、数据资源层、业务功能层和服务应用层5个部分构建融合AIGC技术的智慧图书馆体系框架,进而从转型目标制定、服务体系重构、技术设备升级、内容矩阵建设和应用生态拓展等方面提出转型实现路径;针对AIGC技术的发展趋势,探讨智慧图书馆迭代创新中面临的主要挑战。[结果/结论]通过深入分析AIGC驱动的智慧图书馆转型框架、路径与挑战,为数智化环境下智慧图书馆的转型升级与持续发展提供新的思路与解决方案。 相似文献
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[目的/意义]人工智能技术正在世界范围内掀起一场生产力和生产关系的颠覆性革命，人工智能生成内容(AIGC)正在重塑目前的知识生态与数字化技术环境。因此，探索AIGC技术在科技情报服务中的融合应用对我国情报服务事业的智能化发展具有重要意义。[方法/过程]本文通过归纳AIGC技术的内核与优势，结合情报3.0时代背景下我国科技情报服务面临的问题及需求，探讨AIGC在科技情报服务中的技术应用路径和场景，结合系统工程理论构建AIGC赋能的科技情报智能服务框架。[结果/结论]文章提出了由支撑保障层、智慧应用层、平台服务层、成果产出层组成的科技情报智能服务框架，通过新技术的应用提升我国科技情报服务智能化水平，为科技情报服务的创新发展提供新思路。 相似文献
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[研究目的]梳理以ChatGPT为代表的人工智能生成内容技术(AIGC)及其生成内容特征,探讨其对知识生产与传播的影响。[研究方法]首先对AIGC技术及其生成内容特征进行梳理,进而剖析AIGC技术对知识生产与传播所带来的革新与挑战,在此基础上提出相应的建议和未来研究展望。[研究结论]AIGC生成内容具有知识密度高、生成速度快、生成成本较低以及具有一定的创造性等特点;AIGC技术将推动知识生产角色的多元转化,并催生人机深度融合成为新的知识生产模式,从而显著提高知识的生产效率。同时,将推动知识传播“中介”转型发展,促使知识传播向知识交流的趋势转变,知识传播的速度和效果得到显著提升。然而,AIGC技术也带来了知识产权争议、知识验证机制受挑战、隐私风险与数据安全、误导性知识生成与恶意传播等挑战。未来需加强基于AIGC技术的知识生产与服务高端平台建设,推动知识创新;同时应构建知识产权技术和制度保障体系,加强对误导性知识生成和传播的监管;此外,还需提高个人算法素养能力。 相似文献
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用户生成内容是Web2.0下由网络用户创作的互联网信息,分析其相关理论研究进展从而为UGC的进一步研究及商业利用提供思路具有重要的参考意义。本文在界定了UGC产生的背景基础上,从UGC基本范畴、生成动机、质量问题和法律问题4方面,分析了UGC研究动态;探究UGC情感分析中情感词语和情感量化问题,归纳现有情感分析涉及的算法应用。在研究现状分析基础上,指出下一步应重点研究促进网络用户生产出高质量UGC的激励和约束政策,建立更加完善、准确的推荐模型,设计符合不同应用领域的情感词量化方法,构建保护用户隐私的UGC生产、利用机制。 相似文献
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[目的/意义]知识图谱已经成为海量信息资源知识组织的新形态。将知识图谱应用于虚拟学术社区用户生成内容知识组织中,对于虚拟学术社区知识发现及服务具有重要意义。[方法/过程]提出一种基于知识图谱的虚拟学术社区用户生成内容知识共聚框架。首先,运用Word2Vec词向量模型对虚拟学术社区用户生成内容数据集进行词向量表示;其次,基于双向长短记忆神经网络模型与条件随机场识别出虚拟学术社区用户生成内容中的命名实体,基于双向门控循环单元与注意力机制进行实体关系抽取;最后,借助Neo4j图数据库对知识共聚的结果进行可视化展示,并采集丁香园心血管论坛的学术交流帖子,对提出的知识共聚框架进行实证分析。[结果/结论]基于知识图谱的虚拟学术社区用户生成内容知识共聚方法能够有效序化重组虚拟学术社区知识资源,细粒度挖掘和揭示不同类型的知识单元和知识关联,有助于为虚拟学术社区智能知识服务提供语义理解和人工智能的基础。 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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基于碎片化UGC的知识元抽取研究 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的/意义]在大数据环境下,从海量的碎片化用户生成内容中抽取具有完整语义的知识单元。[方法/过程]文章提出一种基于碎片化UGC的知识元抽取方法,该方法首先借助BTM主题分割方法从UGC中抽取知识要素,而后基于融合TextRank和Glove词向量的K-means方法实现知识要素聚类,最后根据知识要素相关属性和知识要素聚类结果生成对应UGC知识元。[结果/结论]实验结果显示基于碎片化UGC的知识元抽取方法具有一定科学性和有效性。 相似文献
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[目的/意义]为帮助用户在拥有海量文本信息的问答社区高效率、高质量定位到符合自身需求的信息。[方法/过程]本文提出基于主题特征的问答文本摘要生成模型，该模型融合Word2Vec和SLDA算法多层次表达问答文本语义特征，而后基于图排序的思想，结合MRR冗余控制算法与文本句特征标签，调整句子权重，高效筛选出贴合问题标签的摘要内容。[结果/结论]本文对知乎问答社区多个问题下的问答文本数据进行验证，结果证明该模型具有较高的可行性和有效性。但本文选取了500份回答文本数据进行实证，未来可进一步扩大数据量开展更为充分的验证。 相似文献
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[目的/意义]探索如何对社交媒体上学术型用户生成内容质量进行评价。[方法/过程]首先,通过招募使用过社交媒体上学术信息的用户,开展学术信息检索用户实验,获取用户评价学术型用户生成内容质量的指标,构建初始质量评价指标体系;其次,通过问卷调查收集各评价指标的重要性;最后,利用主成分分析法得出模型中的评价指标及其权重。[结果/结论]构建了适用于学术型用户生成内容质量评估的模型,该模型包括两个一级指标和11个二级指标,其中重要性程度排在前三位的指标为演示性、有趣性和合理性。研究结果丰富和完善了社交媒体学术信息质量评价理论和指标体系,为自动识别高质量学术型用户生成内容提供参考。 相似文献
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[目的/意义]构建与分析移动图书馆UGC用户画像模型,挖掘用户潜在信息需求,促进移动图书馆UGC实现精准化推荐服务。[方法/过程]通过Python爬取喜马拉雅APP《三体》的部分评论数据并进行聚类分析;利用RFM模型选取典型用户;采用TF-IDF算法生成标签,利用词云可视化工具生成典型用户的完整画像。[结果/结论]详细阐述移动图书馆UGC用户画像的构建流程,并通过实例分析构建喜马拉雅平台《三体》部分典型用户的完整画像,提出移动图书馆应结合数据驱动的用户画像提供精准化的推荐服务、个性化的知识搜索、智慧化的预测服务、智能化的隐私保护,以促进移动图书馆UGC精准服务的实现。 相似文献
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[目的/意义]识别ChatGPT-AIGC用户风险感知维度属性,为数字智能时代有效实现风险治理、推动新一代人工智能技术健康可持续发展提供价值参考。[方法/过程]结合已有风险感知维度研究成果,通过面对面访谈和线上访谈收集数据,借鉴扎根理论研究思路对访谈文本进行三级编码,构建ChatGPT-AIGC用户风险感知影响机理APCO模型。[结果/结论]结果发现个人风险感知能力影响用户产生不同的风险感知维度,而用户风险感知维度属性又进一步对使用意愿产生影响。基于此,从技术研发、信息监管、法律监督三方面提出风险治理策略。 相似文献
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[目的/意义]当前生成式人工智能的发展对社会产生了强烈冲击。为响应国家创新发展的迫切需求,如何利用生成式人工智能更好地完成情报工作,以满足用户的情报需求,已成为当前情报学领域关注的热点问题。[方法/过程]基于供需理论提出从数据供给侧（Supply）、智慧情报分析中台（Analysis）、情报需求侧（Demand）三方构建生成式人工智能赋能情报工作范式模型——SAD范式模型,深入分析生成式人工智能赋能情报工作机理,并结合国际前沿项目案例探讨生成式人工智能与情报工作的前瞻性融合发展。[结果/结论]生成式人工智能赋能情报工作范式模型SAD,可以更好地促进生成式人工智能赋能情报工作的各个环节,提高情报工作效率,为情报工作范式研究提供了新思路。 相似文献
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【目的/意义】以用户的情感依恋为视角,探究情感驱动下用户生成在线评论信息的内容特征与行为规律,
为有效识别用户生成高质量在线评论,积极引导用户生成意愿以及优化社区评论质量管理提供理论依据与参考借
鉴。【方法/过程】在梳理已有研究基础上识别用户生成在线评论信息质量特征,深入分析用户情感依恋与高质量在
线评论信息的内在关联。结合依恋理论系统分析情感依恋驱动下用户生成在线评论信息的内容特征,并在此基础
上探索用户在线评论信息的生成路径。【结果/结论】情感依恋是用户生成高质量评论重要的动力来源、内容来源与
情感来源。情感依恋驱动下用户生成高质量在线评论信息具有三个“集合特征”。用户在情感依恋的驱动下存在
一条由“情感唤醒形成总体观点”到“心理情境确立评论主题”再到“情感语义表达引导评论内容”的评论信息生成
路径。 相似文献