人工智能生成内容技术对知识生产与传播的影响

[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。     

ChatGPT对开源情报工作的影响及对策

[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。     

从马克思劳动价值论看人工智能的发展

<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。     

ChatGPT用户使用意愿影响因素研究

[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。     

人工智能专利技术分布、演化及合作创新网络分析

本文基于专利检索数据,从技术主题分布、演化路径及合作创新网络三个维度出发,利用社会网络分析方法及Gephi软件的可视化分析,对2000—2019年中国、美国、韩国、日本、欧洲等主要国家和地区的人工智能专利数据进行对比分析,以探究全球人工智能发展现状,为中国人工智能发展提供借鉴。结果表明:(1)各国人工智能技术主题布局主要集中在计算领域,中国已成为全球人工智能技术布局的关键力量,且技术集群之间关联较强,但与美国相比,中国基础技术层竞争力较弱,积极构建"核心技术为主,多元技术为辅"的人工智能技术主题格局成为当务之急;(2)各国均致力于新兴产业的智能化建设,但中国作为传统制造业大国,要继续加强传统制造业的智能化升级,建设以新兴产业为技术引领、传统制造业为经济支撑的人工智能生态体系;(3)中韩两国人工智能专利呈现出规模社团,联合创新模式初显成效,但各国整体合作创新网络还不成熟,加强跨领域、跨区域联合创新,构建人工智能多元化网络体系,是未来人工智能产业发展的大势所趋。     

ChatGPT及生成式人工智能现状及未来发展方向

生成式人工智能是一种能够自主生成内容的人工智能技术,可以应用于文本生成、图像生成等多个领域。近年来,随着预训练技术的发展和计算硬件的提升,生成式人工智能取得了突破性进展,特别是以ChatGPT为代表的生成式对话模型,取得了令人惊艳的效果,开始广泛应用于各行各业。生成式人工智能有广阔的发展前景,本文首先介绍了ChatGPT的研究进展,包括预训练语言模型、上下文学习和基于人类反馈的强化学习三个关键技术,以及ChatGPT对相关人工智能研究的影响。然后对ChatGPT及生成式人工智能在未来的应用发展进行了思考与总结,讨论了目前亟需解决的关键问题,包括更透彻的理解能力、模型轻量化、可控安全的内容生成、知识可持续学习、类脑化认知和可解释性等;希望通过本文的介绍能引起更多的研究人员关注生成式人工智能,进一步推动生成式人工智能的发展与应用。     

ChatGPT与因果性

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。     

ChatGPT类生成式人工智能嵌入数字政府建设：可供、限制与优化——基于技术可供性视角

[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。     

AIGC驱动的智慧图书馆转型：框架、路径与挑战

[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。     

AIGC赋能的科技情报智能服务：特征、场景与框架

[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。     

知识产权与标准协同推进人工智能产业创新机制与路径优化

第四次工业革命加速了各产业间以人工智能技术为核心的创新生态构建,其中知识产权裹挟的技术标准先行已成为人工智能产业创新的新型竞争规则,“技术垄断”“标准规锁”“联盟割裂”等正成为人工智能产业创新发展的“卡脖子”问题,因此加强人工智能知识产权保护与运用、技术标准主导与引领对加速推进人工智能产业创新至关重要。以解决“人工智能产业如何通过标准和知识产权的协同实现创新发展”为问题导向,通过对海康威视、百度、英特尔等公司的案例研究,构建了知识产权保护、标准主导与联盟载体生态协同推进人工智能产业创新发展的作用机制,分析了3种作用机制在人工智能产业渐进式创新、整合式创新、突破式创新范式中的组合运用和协同互动差异,提出实现人工智能产业创新发展的“赶超”、“跃迁”、“自立自强”3条路径优化,结果发现：（1）多维交互的知识产权与标准和联盟载体的互动机制是推进自主可控的人工智能产业创新发展的关键动因。（2）多元架构的联盟载体作用差异是影响知识产权与标准协同推进人工智能产业创新生态演进的重要因素。（3）多阶段共生竞合是知识产权与标准协同推进人工智能产业创新生态演进的发展路径。最后,从中国情境下知识产权与标准协同...     

语言大模型的演进与启示

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。     

人工智能生成内容对智慧图书馆服务的冲击及应用展望

[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。     

生成式人工智能的数据风险及其法律规制——以ChatGPT为例

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。     

ChatGPT时代的高校创业教育变革

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。     

ChatGPT技术解析及通用人工智能发展展望

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。     

ChatGPT能否改变世界?——上纽大教授探讨生成式人工智能的发展趋势及影响

<正>短短两个月内,生成式人工智能(AI)工具ChatGPT就已收获了上亿用户,一举成为史上发展最快的数字产品,也是当今世界的热门话题之一。生成式人工智能带来了无限可能,但对于AI引发的种种变革,我们是否做好了准备?近日,上纽大图书馆举办了系列活动,共同探讨人类与生成式人工智能的互动方式,以及如何应对该技术普及后的影响。     

ChatGPT技术在生物医药领域的应用潜力与风险

本文系统梳理了ChatGPT的发展历程与现状,分析ChatGPT技术与生物医药领域的耦合情况。从知识创新与模型创新两个维度,划分生物医药领域ChatGPT技术应用的类型,并分析其应用焦点、应用场景和特征;从科学研究与消费终端应用的角度阐述各项ChatGPT技术类型在生物医药领域中的应用价值;剖析各项ChatGPT技术类型在生物医药领域中存在的潜在风险。ChatGPT技术将加快生物医药领域的研究与服务,扩大而非取代研究人员的专业知识。未来应加强微调挖掘型GPT工具与部署型服务设施的建设,推动ChatGPT技术在生物医药领域的有效应用。     

人工智能芯片国产化路径浅析

人工智能是引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,中美等国都将其提升到战略层面。芯片是人工智能产业基础层的核心,为各种人工智能应用的实现提供了强大的算力支撑,重要性不言而喻。本文从人工智能芯片发展现状和主流技术路径入手,通过分析人工智能芯片国产化现状与瓶颈问题,进而得出发展思路建议。     

主题视角下生成式人工智能生成内容与用户生成内容的比较

[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。