2024AIGC發(fā)展研究資料2.0

2024年1月（Sora發(fā)布之前）2024年1月（Sora發(fā)布之前）AIGC發(fā)展研究資料AIGC系列研究資料聚焦AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢，分技術(shù)篇、產(chǎn)業(yè)篇、評測篇、職業(yè)篇、風(fēng)險篇、哲理篇、未來篇，是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的概觀性報告，也初步回應(yīng)了突出的風(fēng)險隱憂，旨在洞察行業(yè)的基礎(chǔ)上，對AIGC發(fā)展趨勢進(jìn)行科學(xué)預(yù)測與展望，為社會各界應(yīng)對AIGC領(lǐng)域的挑戰(zhàn)提供了理論指導(dǎo)與實(shí)踐建議。AIGC報告1.0AIGC報告2.0聚焦AIGC產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢，分技術(shù)篇、產(chǎn)業(yè)篇、評測篇、職業(yè)篇、風(fēng)險篇、哲理篇、未來篇，是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的概觀性報告，也初步回應(yīng)了突出的風(fēng)險隱憂，旨在洞察行業(yè)的基礎(chǔ)上，對AIGC發(fā)展趨勢進(jìn)行科學(xué)預(yù)測與展望，為社會各界應(yīng)對AIGC領(lǐng)域的挑戰(zhàn)提供了理論指導(dǎo)與實(shí)踐建議。AIGC報告1.0AIGC報告2.0報告80%內(nèi)容由AI自動生成，聚焦AIGC的多模態(tài)發(fā)展、多學(xué)科影響、全方位應(yīng)用以及前沿探索，融匯了與AIGC相關(guān)的產(chǎn)供全面了解AIGC動態(tài)的指南，共同探尋人工智能和人類未來發(fā)展的和諧之道。注：圖片為報告內(nèi)容示例技術(shù)與演進(jìn)為什么是OpenAI率先突破2017年6月，谷歌大腦團(tuán)隊發(fā)表論文《Attentionisallyouneed》，首次提出了基于2017年6月，谷歌大腦團(tuán)隊發(fā)表論文《Attentionisallyouneed》，首次提出了基于自注意力機(jī)制的Transformer模型，并首次將其用于自然語言處理。WHY——OpenAI&ChatGPT年10月，提出3億參數(shù)的

前瞻性AI視野 多樣應(yīng)用探索 2019年10月，提出110億參數(shù)的新預(yù)訓(xùn)練模型-T52021年1月，推出1.6萬億參數(shù)的2021年5月，發(fā)布1370億參數(shù)的LaMDA

人性化AI愿景 正確合作對象 ……

強(qiáng)大技術(shù)實(shí)力 長期研究投入 2018年6月，推出1.17億參數(shù)的GPT-1模型2019年2月，推出15億參數(shù)的GPT-22020年5月，發(fā)布了1750億參數(shù)的GPT-32022年3月，InstructGPT發(fā)布，回答更加真實(shí)2022年11月，ChatGPT發(fā)布，并率先破圈

堅定的科技信仰：堅持不斷改進(jìn)GPT開放的合作伙伴：與微軟達(dá)成合作較少的商業(yè)顧慮：聲譽(yù)成本、利益沖突ChatGPT創(chuàng)新：持續(xù)迭代邁向AGI已實(shí)現(xiàn)的創(chuàng)新自然語言處理（NLP）的進(jìn)步ChatGPT在理解和生成自然語言方面表現(xiàn)出色，展示了先進(jìn)的自然語言理解和生成能力。上下文感知對話管理能夠在一定程度上理解和記憶對話歷史，實(shí)現(xiàn)

尚未實(shí)現(xiàn)的創(chuàng)新高級情感智能面仍有局限。深層次常識推理上下文順暢的交流。

在復(fù)雜的常識推理和深入邏輯分析方面的表現(xiàn)仍有提升空間?？珙I(lǐng)域知識應(yīng)用集成了廣泛的領(lǐng)域知識，可以在多種主題上進(jìn)行交流和生成信息。用戶意圖識別與適應(yīng)性回應(yīng)具備識別用戶意圖并據(jù)此調(diào)整回答的能力，能夠根據(jù)不同的查詢提供相應(yīng)的信息和服務(wù)。多模態(tài)交互能力集成并理解多種類型的數(shù)據(jù)（如文本、圖像、聲音）進(jìn)行綜合交互。

無偏見輸出由于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的限制，模型輸出可能受到數(shù)據(jù)、技術(shù)等偏見的影響。由于人類的偏見，故AI其實(shí)也無法實(shí)現(xiàn)完全的無偏見長期記憶和持續(xù)學(xué)習(xí)長期記憶和對過去交互的連續(xù)學(xué)習(xí)能力是目前AI領(lǐng)域的挑戰(zhàn)之一。（2024年2月GPT4.0已大幅度增強(qiáng)）GPT4：GPT4：一騎絕塵 進(jìn)化迅速ChatGPT4.0相較于其他AI工具有若干顯著的改進(jìn)和創(chuàng)新點(diǎn)，使其成為一個更加強(qiáng)大、靈活和用戶友好的工具，達(dá)到目前其余AI工具難以企及的效果。ChatGPT4.0相較于其他AI工具有若干顯著的改進(jìn)和創(chuàng)新點(diǎn)，使其成為一個更加強(qiáng)大、靈活和用戶友好的工具，達(dá)到目前其余AI工具難以企及的效果?；纠斫馊康膯栴}含義回答問題的增量創(chuàng)新和組合創(chuàng)新能力多模態(tài)能力

上下文的邏輯關(guān)聯(lián)能力AI幻覺&AI想象擴(kuò)展了異感世界的構(gòu)建能力學(xué)科能力的全維、全知、全量OpenAIOpenAI宮斗：利益沖擊 觀念博弈OpenOpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人、前CEO山姆·奧特曼（SamAltman）OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人、前總裁格雷格·布羅克曼(GregBrockman)OpenAI聯(lián)合創(chuàng)始人、首席科學(xué)家伊爾亞·蘇茨克維（IlyaSutskever）OpenAI首席技術(shù)官米拉·穆拉蒂(MiraMurati)微軟公司首席執(zhí)行官薩提亞·納德拉（SatyaNadella）OpenAI臨時首席執(zhí)行官埃米特·謝爾（EmmettShear）OpenAI的“宮斗”最終以奧特曼的回歸落幕，縱觀全局既是權(quán)利之爭也是觀念博弈。11月16日：蘇茨克維通知奧特曼開會。OpenAI的“宮斗”最終以奧特曼的回歸落幕，縱觀全局既是權(quán)利之爭也是觀念博弈。月17日：奧特曼、布羅克曼和OpenAI員相繼離職。月18會初步同意。11月19日：奧特曼等加入微軟，近750名OpenAI員工威脅集體辭職，要求奧特曼回歸。月20日：奧特曼、布羅克曼與OpenAI判，微軟對奧特曼的回歸持開放態(tài)度。11月21日：奧特曼與臨時首席執(zhí)行官進(jìn)行談判，公司希望在感恩節(jié)前解決領(lǐng)導(dǎo)層問題。內(nèi)部沖突細(xì)節(jié)曝光。結(jié)局：奧特曼達(dá)成原則上協(xié)議，將重返OpenAI擔(dān)任CEO，并組建新的董事會。

觀念博弈“加速派”和“末日論派”在人類與AI的關(guān)系上的分歧。“加速派”：希望通過最高效、最具影響力的技術(shù)進(jìn)步與突破來加速社會、經(jīng)濟(jì)或技術(shù)系統(tǒng)的變革過程，并把風(fēng)險視為變革的催化劑?！凹铀倥伞保合Ｍㄟ^最高效、最具影響力的技術(shù)進(jìn)步與突破來加速社會、經(jīng)濟(jì)或技術(shù)系統(tǒng)的變革過程，并把風(fēng)險視為變革的催化劑?！澳┤照撆伞保焊訉徤?，認(rèn)為一旦風(fēng)險不可控，人工智能帶來的巨大影響將毀滅人類社會。事件核心人物20242024焦點(diǎn)：改善體驗 多模突破五大技術(shù)難題：高性能推理硬件成本、AI幻覺率、圖像多語種文字生成、生成內(nèi)容一致性、文本生成視頻五大技術(shù)難題：高性能推理硬件成本、AI幻覺率、圖像多語種文字生成、生成內(nèi)容一致性、文本生成視頻高性能推理硬件成本 AI幻覺率 復(fù)雜模型的推理過程需要高性能計算資源，涉及昂貴的硬件和高能耗，限制了AI系統(tǒng)與用戶的的快速交互。提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性，減少幻覺現(xiàn)象是拓展其應(yīng)用的基礎(chǔ)，對于提供質(zhì)量更高、更可信賴的生成內(nèi)容至關(guān)重要。復(fù)雜模型的推理過程需要高性能計算資源，涉及昂貴的硬件和高能耗，限制了AI系統(tǒng)與用戶的的快速交互。提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性，減少幻覺現(xiàn)象是拓展其應(yīng)用的基礎(chǔ)，對于提供質(zhì)量更高、更可信賴的生成內(nèi)容至關(guān)重要。圖像多語種文字生成 生成內(nèi)容一致性 目前仍難以實(shí)現(xiàn)在圖像生成中準(zhǔn)確繪制除英文以外的其他語言（如中文），文生圖技術(shù)中的文本處理技術(shù)有待優(yōu)化。保持生成內(nèi)容的整體風(fēng)格、語境、樣式等特征的一致性（如連環(huán)畫的角色穩(wěn)定），仍是AIGC領(lǐng)域的重要挑戰(zhàn)。目前仍難以實(shí)現(xiàn)在圖像生成中準(zhǔn)確繪制除英文以外的其他語言（如中文），文生圖技術(shù)中的文本處理技術(shù)有待優(yōu)化。保持生成內(nèi)容的整體風(fēng)格、語境、樣式等特征的一致性（如連環(huán)畫的角色穩(wěn)定），仍是AIGC領(lǐng)域的重要挑戰(zhàn)。文本生成視頻 文生視頻技術(shù)對場景、動作和情感等的深度理解和創(chuàng)造發(fā)展迅速，但仍難以生成完備(如任意時長)且可控(如任意動作)的視頻，無法滿足用戶需求。文生視頻技術(shù)對場景、動作和情感等的深度理解和創(chuàng)造發(fā)展迅速，但仍難以生成完備(如任意時長)且可控(如任意動作)的視頻，無法滿足用戶需求。自注意自注意力：動態(tài)聚焦 平衡權(quán)重用戶我昨天晚上去了一個音樂會，主要是為了看我歡的樂隊，但是開場樂隊也非常棒。對話AI曲給你留下了深刻印象？對話用戶激動人心。不過，我也很驚訝于開場樂隊的表現(xiàn)。AI隊，你最喜歡他們的哪個部分？繪畫用戶描述：“我想要一個穿著紅色連衣裙的女人站在一個紅色連衣裙的女人、藍(lán)色的湖、雪山背景。繪畫

。 AI價，機(jī)器人隨后詢問了更多關(guān)于開場樂隊的信息。AI價，機(jī)器人隨后詢問了更多關(guān)于開場樂隊的信息。個“注意力權(quán)重”。的細(xì)節(jié)和重要性。世界模型：另一可世界模型：另一可能 規(guī)劃推理“世界模型”指的是一個能夠模擬和理解其周圍環(huán)境的計算模型，試圖通過感知輸入（如視覺圖像、聲音等）來構(gòu)建對環(huán)境的內(nèi)部表示，并在此基礎(chǔ)上做出“世界模型”指的是一個能夠模擬和理解其周圍環(huán)境的計算模型，試圖通過感知輸入（如視覺圖像、聲音等）來構(gòu)建對環(huán)境的內(nèi)部表示，并在此基礎(chǔ)上做出決策或預(yù)測。自回歸模型沒有規(guī)劃、推理的能力，單純根據(jù)概率生成自回歸的大語言模型從本質(zhì)上根本解決不了幻覺、錯誤的問題。世界模型才是正確答案。

世界模型可能帶來？提升自主學(xué)習(xí)能力：手工標(biāo)注數(shù)據(jù)，而是通過觀察世界如何運(yùn)作來自主學(xué)習(xí)，這會極大地提高機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的效率和適應(yīng)性。【學(xué)習(xí)方法】：自監(jiān)督學(xué)習(xí)，通過創(chuàng)建外部世界的內(nèi)部模型來學(xué)習(xí)【模型目標(biāo)】：實(shí)現(xiàn)更高級的圖像分析和理解，理解外部世界的內(nèi)部模型【核心技術(shù)】：【學(xué)習(xí)方法】：自監(jiān)督學(xué)習(xí)，通過創(chuàng)建外部世界的內(nèi)部模型來學(xué)習(xí)【模型目標(biāo)】：實(shí)現(xiàn)更高級的圖像分析和理解，理解外部世界的內(nèi)部模型【核心技術(shù)】：圖像聯(lián)合嵌入非生成式預(yù)測架構(gòu)，學(xué)習(xí)表示的層次結(jié)構(gòu)【應(yīng)用領(lǐng)域】：圖像分析和理解類任務(wù)JointEmbeddingPredictiveArchitecture（JEPA）提升決策和預(yù)測能力：動態(tài)和不確定的環(huán)境中更好地預(yù)測未來的事件和結(jié)果，對于自動駕駛車輛的路徑規(guī)劃、金融市場分析等領(lǐng)域有重要意義。單模多模：快速進(jìn)單模多模：快速進(jìn)步 模擬世界屬性單模態(tài)多模態(tài)理論問題未來研究數(shù)據(jù)豐富性單一信息源多信息源高效地從單一信息源提取特征發(fā)現(xiàn)并利用跨模態(tài)間的隱含關(guān)系魯棒性可以通過其他模態(tài)補(bǔ)償某個模態(tài)的不足提高單一模態(tài)的抗干擾能力確保多模態(tài)數(shù)據(jù)的一致性和完整性決策準(zhǔn)確性決策基于單一信息源可能受限綜合各種信息決策更為準(zhǔn)確優(yōu)化單模態(tài)的決策策略權(quán)衡并結(jié)合不同模態(tài)的決策處理復(fù)雜性處理流程相對簡單需要處理和融合各種模態(tài)的數(shù)據(jù)復(fù)雜性增加優(yōu)化單一模態(tài)的處理流程有效融合和處理多模態(tài)數(shù)據(jù)信息冗余無法從其他模態(tài)中獲取冗余信息可能從不同模態(tài)中獲取重復(fù)冗余的信息消除單一信息源中的冗余識別和處理跨模態(tài)的信息冗余上下文理解上下文理解可能受限于單一信息源能夠結(jié)合多種信息更好地理解上下文提高單一模態(tài)的上下文理解能力結(jié)合多模態(tài)信息進(jìn)行深度上下文理解特征維度特征維度相對較低由于融合了多種信息源特征維度可能會更高從有限的特征中獲取最多的信息管理和選擇跨模態(tài)的高維特征可解釋性由于只有一個信息源可能更易于解釋多種信息源的融合可能會降低模型的可解釋性增強(qiáng)單一模態(tài)的模型解釋能力提高多模態(tài)模型的可解釋性和透明度數(shù)據(jù)同步不需要考慮不同模態(tài)之間的同步問題需要確保不同模態(tài)的數(shù)據(jù)是同步的優(yōu)化單一模態(tài)的數(shù)據(jù)處理速度確保不同模態(tài)數(shù)據(jù)的實(shí)時同步和對齊計算資源計算資源需求相對較低需要更多的計算資源處理和融合多種模態(tài)數(shù)據(jù)提高單模態(tài)的計算效率優(yōu)化多模態(tài)的計算資源分配和管理多模融合：多模融合：高維互聯(lián)信息貫通多模態(tài)融合多模態(tài)融合是指將來自多個不同類型（例如文本、圖像、聲音等）的數(shù)據(jù)合并，利用跨模態(tài)技術(shù)產(chǎn)生一個綜合的數(shù)據(jù)表示或輸出，代表一種全新、流暢和高效的人類交互體驗，其核心挑戰(zhàn)是如何有效地融合這些模式以提供連貫和有意義的輸出。在實(shí)際應(yīng)用中，AI可以根據(jù)用戶的需求，實(shí)現(xiàn)各個模態(tài)數(shù)據(jù)間的相互轉(zhuǎn)換，例如：文本生成圖像文本生成視頻圖像生成視頻圖像理解視頻理解在實(shí)際應(yīng)用中，AI可以根據(jù)用戶的需求，實(shí)現(xiàn)各個模態(tài)數(shù)據(jù)間的相互轉(zhuǎn)換，例如：文本生成圖像文本生成視頻圖像生成視頻圖像理解視頻理解 夏日的海灘日落圖 海底世界 靜態(tài)轉(zhuǎn)為動態(tài) 地標(biāo)識別 說 多模關(guān)鍵：意圖感多模關(guān)鍵：意圖感知 自我演化關(guān)鍵技術(shù)難點(diǎn)自適應(yīng)模態(tài)選擇與優(yōu)化：關(guān)鍵技術(shù)難點(diǎn)自適應(yīng)模態(tài)選擇與優(yōu)化：在多模態(tài)系統(tǒng)中，不同模態(tài)（如圖像、文本、聲音等）的重要性可能因應(yīng)用場景而異。自適應(yīng)模態(tài)選擇與優(yōu)化，關(guān)注如何動態(tài)地評估和選擇最有用的模態(tài)，以提高系統(tǒng)的整體性能。環(huán)境動態(tài)性：環(huán)境和任務(wù)需求經(jīng)常變化，高維度和復(fù)雜性：模態(tài)選擇必須在多個維度（如準(zhǔn)確性、計算成本、響應(yīng)時間等）進(jìn)行優(yōu)化，這增加了問題的復(fù)雜性。實(shí)時多模態(tài)處理與決策：強(qiáng)調(diào)如何在實(shí)時或近實(shí)時環(huán)境中處理和分析多模態(tài)數(shù)據(jù)，并據(jù)此做出決策。實(shí)時性與準(zhǔn)確性的權(quán)衡：進(jìn)行復(fù)雜的多模態(tài)數(shù)據(jù)分析是一個挑戰(zhàn)。和決策。人機(jī)交互的多模態(tài)適應(yīng)：在人機(jī)交互（HCI）環(huán)境中，多模態(tài)大模型需要能夠根據(jù)用戶的行為和反饋進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整。這可能包括動態(tài)地改變輸入/輸出模態(tài)、調(diào)整交互界面等。用戶多樣性：由于用戶的需求和習(xí)慣都是獨(dú)特的，實(shí)現(xiàn)個性化的多模態(tài)適應(yīng)性是一個復(fù)雜的問題。實(shí)時反饋：獲取并處理用戶實(shí)時反饋以進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整也是一個技術(shù)挑戰(zhàn)。可能的突破方向意圖感知的模態(tài)選擇：搭載“意圖解析引擎”，能從多模態(tài)數(shù)據(jù)中抽取和理解用戶或系統(tǒng)深層次的意圖，并據(jù)此進(jìn)行選擇。時間-空間-模態(tài)聯(lián)合優(yōu)化：開發(fā)全新的“多維度優(yōu)化框架”，能夠在多個維度上動態(tài)調(diào)整和優(yōu)化資源，如減少時間延遲，選擇最優(yōu)數(shù)據(jù)來源地和最有用模態(tài)維度。自我演化的交互模式：引入一種全新的“演化算法”，能夠模擬人類學(xué)習(xí)和適應(yīng)的過程，使HCI系統(tǒng)在識別用戶行為模式的同時，還能發(fā)現(xiàn)隱藏的需求或習(xí)慣，并根據(jù)這些信息進(jìn)行自我演化。多模數(shù)據(jù)：關(guān)系對多模數(shù)據(jù)：關(guān)系對齊 數(shù)據(jù)映射多模態(tài)數(shù)據(jù)的多模態(tài)數(shù)據(jù)的應(yīng)用痛點(diǎn)涉及到數(shù)據(jù)對齊、融合、檢索和生成、時序處理以及多模態(tài)交互等方面。解決這些難點(diǎn)將有助于推動多模態(tài)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，并實(shí)現(xiàn)更多實(shí)際應(yīng)用的落地。不同模態(tài)間數(shù)據(jù)的對齊和融合需解決數(shù)據(jù)在時間、空間和語義上的對應(yīng)關(guān)系，以及權(quán)重分配和互補(bǔ)性問題，以進(jìn)行有效表示。不同模態(tài)間數(shù)據(jù)的對齊和融合需解決數(shù)據(jù)在時間、空間和語義上的對應(yīng)關(guān)系，以及權(quán)重分配和互補(bǔ)性問題，以進(jìn)行有效表示。多模態(tài)數(shù)據(jù)的安全性與隱私保護(hù)多模態(tài)數(shù)據(jù)通常包含大量的敏感信息，如個人身份、地理位置等。多模態(tài)數(shù)據(jù)的時序處理難以捕捉不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的時序依賴性和動態(tài)變化。“多模態(tài)安全網(wǎng)格”：多模態(tài)數(shù)據(jù)的安全性與隱私保護(hù)多模態(tài)數(shù)據(jù)通常包含大量的敏感信息，如個人身份、地理位置等。多模態(tài)數(shù)據(jù)的時序處理難以捕捉不同模態(tài)數(shù)據(jù)之間的時序依賴性和動態(tài)變化。多模態(tài)數(shù)據(jù)的可視化和解釋性多模態(tài)數(shù)據(jù)通常是高維度和復(fù)雜結(jié)構(gòu)的，其可視化和解釋性需要大量的計算資源?！皠討B(tài)多模態(tài)數(shù)據(jù)映射”：利用VR、AR以及動態(tài)系統(tǒng)等技術(shù)，將數(shù)據(jù)可視化由靜態(tài)的展示過程調(diào)整為動態(tài)的映射過程，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)能夠根據(jù)用戶的交互和反饋，實(shí)時地調(diào)整數(shù)多模態(tài)數(shù)據(jù)的可視化和解釋性多模態(tài)數(shù)據(jù)通常是高維度和復(fù)雜結(jié)構(gòu)的，其可視化和解釋性需要大量的計算資源。模態(tài)進(jìn)化：具身智能實(shí)體連接模態(tài)進(jìn)化：具身智能實(shí)體連接文本大模型 文本大模型圖像大模型圖像大模型音頻大模型視頻大模型動態(tài)環(huán)境適應(yīng)音頻大模型視頻大模型動態(tài)環(huán)境適應(yīng)時間維度的社會行為空間視頻和空間計算大模型空間感知與交互空間視頻和空間計算大模型空間感知與交互空間社會學(xué)和群體行為具身智能大模型多模態(tài)感知與反應(yīng)社會行為、文化參與和倫理影響多模多模AIGC：異構(gòu)數(shù)據(jù)協(xié)同推理多模態(tài)多模態(tài)：即多種異構(gòu)模態(tài)數(shù)據(jù)協(xié)同推理。對話式聊天機(jī)器人：ChatGPT、Bard、Newbing、文心一言、智譜、訊飛星火文生視頻：Stableanimation、Gen系列、Pika、Animatediff、runway

文生圖：文本圖像文本圖像視頻音頻圖像理解：GPT-4V、Gemini語音生成與交互：StableAudio、ChatGPT文生圖：對話交文生圖：對話交互 補(bǔ)充提示提示詞補(bǔ)充規(guī)律：提示詞補(bǔ)充規(guī)律：精確與具體：盡可能準(zhǔn)確地解釋用戶的提示語補(bǔ)充和解釋：若提示語不夠具體或含糊會自行補(bǔ)充細(xì)節(jié)風(fēng)格和類型：根據(jù)指定的藝術(shù)風(fēng)格或類型繪圖準(zhǔn)則和限制：避免生成侵權(quán)或不恰當(dāng)內(nèi)容創(chuàng)意和想象：盡力展現(xiàn)用戶超現(xiàn)實(shí)的想象多樣性和包容性：避免人物圖像出現(xiàn)偏見和刻板印象視覺創(chuàng)作與語言智能的無縫對接ChatGPT的接入讓Prompt設(shè)計變得更加簡單智能。請為下面一句詩配一張圖：“落霞與孤鶩齊飛，秋水共長天一色”視覺創(chuàng)作與語言智能的無縫對接ChatGPT的接入讓Prompt設(shè)計變得更加簡單智能。文生圖：逼真渲文生圖：逼真渲染 異感生成趨勢二：異感世界AI繪畫正在引領(lǐng)一場視覺表現(xiàn)的革命，在用戶的指引下延伸至抽象和想象的領(lǐng)域，創(chuàng)造出前所未有的異感世界。在細(xì)節(jié)再現(xiàn)與藝術(shù)表達(dá)之間尋求平衡的同時，為人類帶來全新的感官體驗、情感共鳴和思想啟發(fā)，為未來的視覺藝術(shù)帶來無限可能。趨勢二：異感世界AI繪畫正在引領(lǐng)一場視覺表現(xiàn)的革命，在用戶的指引下延伸至抽象和想象的領(lǐng)域，創(chuàng)造出前所未有的異感世界。在細(xì)節(jié)再現(xiàn)與藝術(shù)表達(dá)之間尋求平衡的同時，為人類帶來全新的感官體驗、情感共鳴和思想啟發(fā)，為未來的視覺藝術(shù)帶來無限可能。趨勢一：生成無限逼近真實(shí)的圖像，并可以優(yōu)化效果。旨在生成更高質(zhì)量的人物 旨在生成更高質(zhì)量的人物文生圖：細(xì)節(jié)放文生圖：細(xì)節(jié)放大 功能擴(kuò)增左：Midjourney左：MidjourneyV6 右：MidjourneyV5.2三維模型視頻生成攝影素材前所未有的真實(shí)感：圖像具有高度真實(shí)感，接近真實(shí)。高分辨率：提供最高2048x2048像素的圖像分辨。先進(jìn)的自然語言處理像生成效率。迭代實(shí)驗和創(chuàng)造性限制：鼓勵用戶微調(diào)提示，結(jié)合輸出和手工編輯。新的放大選項的紋理效果。改進(jìn)的文本和手部生成和手部。AIAI繪畫：無限想象 創(chuàng)新超越想象具化：生成在現(xiàn)實(shí)生活中并不存在的外星生物圖像無限創(chuàng)意的設(shè)計：服裝、建筑、交通工具等的設(shè)計方案想象具化：生成在現(xiàn)實(shí)生活中并不存在的外星生物圖像無限創(chuàng)意的設(shè)計：服裝、建筑、交通工具等的設(shè)計方案風(fēng)格遷移與融合：以文藝復(fù)興時期的繪畫風(fēng)格進(jìn)行渲染 風(fēng)格遷移與融合：以文藝復(fù)興時期的繪畫風(fēng)格進(jìn)行渲染歷史和未來的可視化：古代城市、未來太空站的場景AI繪畫具備前所未有的獨(dú)特性，其創(chuàng)造力和個性化將為人類帶來更多樣化的創(chuàng)作體驗和藝術(shù)作品AI繪畫具備前所未有的獨(dú)特性，其創(chuàng)造力和個性化將為人類帶來更多樣化的創(chuàng)作體驗和藝術(shù)作品所想所繪：名人書所想所繪：名人書房 時代印記繪畫變種：獅形各繪畫變種：獅形各異 演化之美 圖像重繪：鏡像世圖像重繪：鏡像世界 畫布映射原始圖片 原始圖片AI重新繪圖AI重繪的特點(diǎn)藝術(shù)風(fēng)格（如色彩運(yùn)用、構(gòu)圖等）高度相似場景構(gòu)建（如自然景觀、抽象概念等）保持完整AI重新繪圖AI重繪的特點(diǎn)藝術(shù)風(fēng)格（如色彩運(yùn)用、構(gòu)圖等）高度相似場景構(gòu)建（如自然景觀、抽象概念等）保持完整主題詮釋（如內(nèi)容、敘事等）力求一致細(xì)節(jié)（如質(zhì)感、光影效果、布局等）仍有顯著差異模型生成邏輯：圖像生成模型通常旨在創(chuàng)造新穎的圖像，而非復(fù)制現(xiàn)有圖像，更適合于創(chuàng)造性的圖像生成圖像理解局限：生成的提示詞難以充分且準(zhǔn)確描述圖像的所有元素和細(xì)節(jié)，尤其是復(fù)雜圖像重繪差異內(nèi)在原因AIAI繪畫產(chǎn)品：各有千秋 擬真擬幻DALL·E3MidjourneyAdobeFirefly理解與文本交互在理解文本提示方面比前一版本有顯著提升，能更好地與文本協(xié)作9沒有明確說明其在文本理解方面的性能，但從不同的圖像生成任務(wù)中可以看出，它能夠理解復(fù)雜的提示8沒有明確的文本理解比較，但在某些場景下表現(xiàn)出較好的理解能力7圖像質(zhì)量和真實(shí)感有時圖像質(zhì)量可能顯得更為"卡通化"或過度渲染，如在生成疲憊學(xué)生肖像時，眼袋過于明顯，缺乏真實(shí)感7擅長超現(xiàn)實(shí)和抽象圖像，對細(xì)節(jié)的處理較為出色，但在某些情況下可能顯得較為"柔和"或類似繪畫風(fēng)格9在多個場景中展現(xiàn)出較高的真實(shí)感和效果，如在生成人像和室內(nèi)設(shè)計圖像時，照明和陰影處理得較好9圖像生成特點(diǎn)在超現(xiàn)實(shí)和抽象概念的圖像生成上表現(xiàn)出創(chuàng)意，如在生成牛仔布制作的房子中，展現(xiàn)了獨(dú)特敘述能力8在超現(xiàn)實(shí)藝術(shù)方面表現(xiàn)出了較好的理解和創(chuàng)意，能夠很好地結(jié)合現(xiàn)實(shí)世界圖像和奇幻概念8在生成超現(xiàn)實(shí)圖像時，輸出傾向于借鑒兒童書的風(fēng)格，但在某些情況下可能缺乏所需的創(chuàng)意或超現(xiàn)實(shí)感7使用和學(xué)習(xí)曲線學(xué)習(xí)曲線相對平緩，適合廣泛的用戶快速上手并探索多樣的視覺創(chuàng)作。9學(xué)習(xí)曲線較陡峭，主要是在Discord上使用，可能會對某些用戶造成限制7對于熟悉Adobe生態(tài)系統(tǒng)的用戶，學(xué)習(xí)曲線較為平緩。但其他用戶可能需要一些時間來熟8AIAI繪畫原則：基礎(chǔ)框架 創(chuàng)新偏離保護(hù)個人隱私和形象權(quán)不違反法律和道德準(zhǔn)則避免誤導(dǎo)和假信息保護(hù)個人隱私和形象權(quán)不違反法律和道德準(zhǔn)則避免誤導(dǎo)和假信息AI繪畫原則尊重版權(quán)和知識產(chǎn)權(quán) 避免敏感和不適當(dāng)內(nèi)容 促進(jìn)多元化和包容性AI繪畫原則尊重版權(quán)和知識產(chǎn)權(quán)避免敏感和不適當(dāng)內(nèi)容促進(jìn)多元化和包容性創(chuàng)新性偏離：創(chuàng)建圖像描述時，為了展示技術(shù)的多樣性和包容性，ChatGPT在描述中加入了不同種族和文化的元素。此舉旨在展示技術(shù)的創(chuàng)新性，但沒有完全遵循歷史事創(chuàng)新性偏離：創(chuàng)建圖像描述時，為了展示技術(shù)的多樣性和包容性，ChatGPT在描述中加入了不同種族和文化的元素。此舉旨在展示技術(shù)的創(chuàng)新性，但沒有完全遵循歷史事實(shí)，可能會導(dǎo)致歷史不準(zhǔn)確。該現(xiàn)象可稱為“創(chuàng)新性偏離”，描述了在追求技術(shù)或藝術(shù)創(chuàng)新時，有時可能會偏離事實(shí)或現(xiàn)實(shí)的情況。所以AI繪圖在某些特別的領(lǐng)域（如教育和學(xué)術(shù)）找到創(chuàng)新和真實(shí)之間的平衡點(diǎn)。創(chuàng)新性偏離如邏輯錯誤情感不協(xié)調(diào)GPT-4V：GPT-4V： 信息提取 內(nèi)容轉(zhuǎn)換多元場景圖像描述功能：對各種領(lǐng)域的圖像進(jìn)行描述，無論是自然風(fēng)景、都市景觀還是特定的行業(yè)領(lǐng)域，模型都可以為之生成相關(guān)的描述。示例模型可以描述出“這是一個湖邊的景色，遠(yuǎn)處有群山，湖水平靜如鏡?！毙畔⑻崛∨c結(jié)構(gòu)化輸出功能：定位圖像中的特定物體，進(jìn)行計數(shù)和為每個物體生成詳細(xì)的描述。示例：用戶提供一張公園照片，模型可能回答“照片中有一些鴨子在湖中多模態(tài)知識與常識解讀功能：具有跨多種信息類型知識，能應(yīng)用常識推理。示例：用戶提供一個人在烹飪的照片，模型可能會指出“這個人在切洋蔥，洋蔥可能會使人流淚?！?/p>

多模態(tài)內(nèi)容轉(zhuǎn)換與推理 功能：從各種來源提取和分析信息，例如從照片中的文字、表格、圖表或文檔。示例：用戶提供一個圖表，模型可以解釋“這個圖表顯示了過去五年的銷售額增長?！笨缯Z言多模態(tài)理解 功能：不僅能處理多種類型的信息，還支持多種語言的處理。示例：用戶提供一個法文的圖像描視覺信息編碼能力功能：根據(jù)圖像內(nèi)容生成代碼或其他形式的輸出。示例：用戶提供一個網(wǎng)頁設(shè)計的截圖，模型可以為其生成HTML和CSS代碼。文生視頻：多模態(tài)應(yīng)用的下一站文生視頻：多模態(tài)應(yīng)用的下一站基于GAN和VAE基于GAN和VAE例如：Text2Filter當(dāng)下流行平臺：Runway···基于Transformer模型例如：VideoGPT當(dāng)下流行平臺：Runway···基于Transformer模型例如：VideoGPT基于擴(kuò)散模型例如：Make-A-Video技術(shù) 基于擴(kuò)散模型例如：Make-A-Video多模態(tài)理解與融合動態(tài)視覺合成時間序列編排音頻匹配與生成需要“語義融合引擎”，以理解文本的深層含義并將其與視覺和聽覺元素相關(guān)聯(lián)。利用“視覺生成算法”根據(jù)文本內(nèi)容創(chuàng)造連貫的視覺畫面。采用“敘事邏輯映射器”安排和同步視頻中的事件以匹配文本敘事。需要“音頻同步技術(shù)”來生成或選擇配合視頻情景的音軌。情感連貫性保證用戶交互式定制內(nèi)容適應(yīng)性和可擴(kuò)展性生成效率與優(yōu)化需要“情感連貫算法”確保視頻表達(dá)與文本情感相符合。實(shí)施“交互式視頻編輯器”允許用戶對生成的視頻進(jìn)行個性化調(diào)整。通過“自適應(yīng)內(nèi)容框架”來保證視頻內(nèi)容在不同平臺和設(shè)備上的適配性。需要“生成優(yōu)化器”以提高視頻生成的速度和減少所需的計算資源。視頻“GPT時刻”：視聽演繹多模創(chuàng)構(gòu)視頻“GPT時刻”：視聽演繹多模創(chuàng)構(gòu)高標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)獲取需要高分辨率、良好審美和藝術(shù)構(gòu)圖的視頻數(shù)據(jù)，同時強(qiáng)調(diào)動作的意義和內(nèi)容的多樣性。高標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)獲取需要高分辨率、良好審美和藝術(shù)構(gòu)圖的視頻數(shù)據(jù)，同時強(qiáng)調(diào)動作的意義和內(nèi)容的多樣性。技術(shù)架構(gòu)的優(yōu)化解決視頻模型性能和算法問題，可能需要重構(gòu)模型架構(gòu)，要求大量的計算資源和技術(shù)投入。視頻生成的“GPT時刻”未來一年內(nèi)可能實(shí)現(xiàn)視頻生成的“GPT時刻”未來一年內(nèi)可能實(shí)現(xiàn)——PikaLabs創(chuàng)始人之一，DemiGuo視頻時長：模型可以借助延展功能，將視頻時長延長。但這種延長需要關(guān)注動作的意義和復(fù)雜性。如延長20秒的走路視頻，模型并不能實(shí)現(xiàn)包含翻滾、奔跑在內(nèi)的系列動作，僅能夠單純通過無意義動作增加視頻時長。關(guān)鍵突破點(diǎn) 未來方向視頻時長：模型可以借助延展功能，將視頻時長延長。但這種延長需要關(guān)注動作的意義和復(fù)雜性。如延長20秒的走路視頻，模型并不能實(shí)現(xiàn)包含翻滾、奔跑在內(nèi)的系列動作，僅能夠單純通過無意義動作增加視頻時長。關(guān)鍵突破點(diǎn)模型和工程創(chuàng)新在視頻生成模型的開發(fā)、工程實(shí)踐、數(shù)據(jù)加速的技術(shù)演進(jìn)視頻生成模型和技術(shù)正加速更新，內(nèi)容控制和創(chuàng)新自由度不斷提高。模型和工程創(chuàng)新在視頻生成模型的開發(fā)、工程實(shí)踐、數(shù)據(jù)加速的技術(shù)演進(jìn)視頻生成模型和技術(shù)正加速更新，內(nèi)容控制和創(chuàng)新自由度不斷提高。物體動態(tài)化：對于圖片或視頻中的任意對象的任意動態(tài)化，這一點(diǎn)非常重要，一旦實(shí)現(xiàn)將能夠真正生成任意內(nèi)容的視頻高算力需求與資源動員視頻模型的訓(xùn)練和優(yōu)化需要顯著更高的計算資源，超越目前開源社區(qū)的能力范圍。知識產(chǎn)權(quán)的合規(guī)處理在法律嚴(yán)格的地區(qū)，特別是處理版權(quán)問題，需要與法律專家緊密合作。語音交互：人機(jī)對話多態(tài)演進(jìn)語音交互：人機(jī)對話多態(tài)演進(jìn)信息輸入差異：語調(diào)信息可以提供額外上下文；信息處理差異：間對齊的轉(zhuǎn)錄文本，響應(yīng)速度較慢；信息輸入差異：語調(diào)信息可以提供額外上下文；信息處理差異：間對齊的轉(zhuǎn)錄文本，響應(yīng)速度較慢；技術(shù)挑戰(zhàn)差異：說話速度和噪音等問題。ChatGPT：實(shí)時、順暢自然的語音對話 語音輸入 信息處理 語音輸出 問答、角色扮演、多語言對練 AI孫燕姿爆火 Input‘ILoveyou’speechmodelInput‘ILoveyou’speechmodelOutput語言轉(zhuǎn)譯：Speechmatics

語言大模型對人格化的影響 語感共鳴：模仿人類語音特征,實(shí)現(xiàn)自然人機(jī)對話；情感共振：與用戶建立情感共振，提供共情回應(yīng)；、語音克?。篟esemble.ai

全域交互拓展：提供人格化交互。語音語音版GPT-4：智慧如炬 聲情并茂語音版語音版GPT-4不僅僅是一個響應(yīng)機(jī)器，而是一個能夠進(jìn)行高度復(fù)雜、適應(yīng)性強(qiáng)、情感豐富和社交敏感的對話的高級AI代表。高級理解力逼真的交互情感同步化高級理解力逼真的交互情感同步化策略性溝通

在談?wù)撁舾性掝}時顯示出高度的同理心和情商，與人類在情感上相互理解和響應(yīng)。通過生動的話語表述和自然的語言停頓，GPT-4展示了它能夠模擬人類交流的高級特征。

在對話中巧妙地維護(hù)其角色設(shè)定的真實(shí)性，展示了能夠在復(fù)雜社交場景中進(jìn)行策略性溝通的能力。AIGC+AIGC+搜索引擎：互融互通 實(shí)時動態(tài)可獲取現(xiàn)實(shí)世界的實(shí)時信息降低幻覺和回答錯誤率支持更多依賴外部信息的任務(wù)使知識圖譜更加開放和動態(tài)可獲取現(xiàn)實(shí)世界的實(shí)時信息降低幻覺和回答錯誤率支持更多依賴外部信息的任務(wù)使知識圖譜更加開放和動態(tài)影響需要穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)連接 需要穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)連接 外部信息可能帶來噪音誤導(dǎo)信息安全和隱私保護(hù)難控制 計算和存儲成本增加問題信息檢索和知識探索的過程。促進(jìn)知識發(fā)現(xiàn)和創(chuàng)新。全面知識融合：既能深入理解問題，又能提供廣泛和最新的信息資源。大模型如何替代傳統(tǒng)搜索引擎——關(guān)鍵性能：準(zhǔn)確理解復(fù)雜查詢意圖并生成豐富、準(zhǔn)確、可信、實(shí)時的答案根據(jù)用戶的歷史交互和偏好提供個性化大模型如何替代傳統(tǒng)搜索引擎——關(guān)鍵性能：準(zhǔn)確理解復(fù)雜查詢意圖并生成豐富、準(zhǔn)確、可信、實(shí)時的答案根據(jù)用戶的歷史交互和偏好提供個性化搜索結(jié)果和建議保持或提高搜索效率的同時提供增值服務(wù)用戶體驗易用、界面設(shè)計簡潔，使用戶能夠輕松獲取和理解信息理解整合不同模態(tài)的數(shù)據(jù)，提供全面多模態(tài)搜索和深入的搜索結(jié)果確保用戶數(shù)據(jù)的安全和隱私是替代傳統(tǒng)搜索引擎的關(guān)鍵 NewBing內(nèi)置GPT-4 式 Bing：借助GPT-4提升用戶搜索和交互體驗，是搜索引擎向AI技術(shù)的延伸，強(qiáng)化了搜索引擎的智能化。

GPT-4：集成互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，是AI模型向搜索服務(wù)的拓展，豐富了大模型的應(yīng)用場景和數(shù)據(jù)獲取能力。ALLALL TOOLS：能力規(guī)整 綜合理解圖片識別能力從“單一對話單一模式”，到“根據(jù)需要自動調(diào)用不同模式的功能”，豐富了ChatGPT用場景，整體響應(yīng)速度也有所提升。四大功能圖片識別能力從“單一對話單一模式”，到“根據(jù)需要自動調(diào)用不同模式的功能”，豐富了ChatGPT用場景，整體響應(yīng)速度也有所提升。四大功能Bing聯(lián)網(wǎng)能力02Bing聯(lián)網(wǎng)能力高級數(shù)據(jù)分析(原代碼解釋器)能力03高級數(shù)據(jù)分析(原代碼解釋器)能力用戶：北京今天的天氣如何請將其繪制成可視化圖片Dalle3的繪畫能力ChatGPT：今天（11月15日）北京的天氣預(yù)報顯示，白天天空云量將逐漸增多，傍晚前后會有零星小雨，西部和北部地區(qū)可能出現(xiàn)雨夾雪或小雪。北京今天沒有暖陽，氣溫有所下降，預(yù)計最高氣溫在9℃左右，體感較陰冷。后半夜，北風(fēng)伴陣風(fēng)可能達(dá)到六七級。請根據(jù)提供的圖像進(jìn)行重繪（以圖生圖）實(shí)際運(yùn)用04用戶：北京今天的天氣如何請將其繪制成可視化圖片Dalle3的繪畫能力ChatGPT：今天（11月15日）北京的天氣預(yù)報顯示，白天天空云量將逐漸增多，傍晚前后會有零星小雨，西部和北部地區(qū)可能出現(xiàn)雨夾雪或小雪。北京今天沒有暖陽，氣溫有所下降，預(yù)計最高氣溫在9℃左右，體感較陰冷。后半夜，北風(fēng)伴陣風(fēng)可能達(dá)到六七級。請根據(jù)提供的圖像進(jìn)行重繪（以圖生圖）實(shí)際運(yùn)用長時上下文理解：減少交長時上下文理解：減少交互 增強(qiáng)智商上下文編碼器在理解局部上下文的基礎(chǔ)上，引入用戶歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行全局上下文建模。記憶模塊上下文編碼器在理解局部上下文的基礎(chǔ)上，引入用戶歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行全局上下文建模。記憶模塊在模型中加入能夠用戶的關(guān)鍵信息和偏好長期的記憶模塊，以便在未來對話中使用。時間感知通過時間標(biāo)簽和事件依賴關(guān)系，增加對于時間序列信息的敏感性。AI缺乏長期記憶和全局理解能力，會限制其在復(fù)雜任務(wù)和長篇對話中的表現(xiàn)，導(dǎo)致：非必要交互次數(shù)的增加；整體對話過程中的邏輯性不足。相關(guān)信息的位置和提供的上下文的長度可以極大的影響大模型的性能這一現(xiàn)象的出現(xiàn)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)本身的偏差有關(guān)，即人類的大量語料一般都將重要信息放置于開頭或結(jié)尾，間接導(dǎo)致了大模型無法很好地關(guān)注處于文檔中間的內(nèi)容。除了模型內(nèi)部的問題以外，超長上下文背后可能的大規(guī)模數(shù)據(jù)傳輸、API調(diào)用、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議等等“基礎(chǔ)設(shè)施”都有可能成為新的問題。GPT-4-Turbo上下文長度從32k拓展到128k，但仍無法避免“LostintheMiddle”關(guān)鍵技術(shù)APPAPP已衰：GPTs已來 智能定制數(shù)學(xué)類新聞類設(shè)計類社交類學(xué)術(shù)類代碼類數(shù)學(xué)類新聞類設(shè)計類社交類學(xué)術(shù)類代碼類寫作類健康類推出了定制GPT，允許用戶根據(jù)個人需求和偏好制作推出了定制GPT，允許用戶根據(jù)個人需求和偏好制作以執(zhí)行特定功能，標(biāo)志著AI定制化應(yīng)用的新時代。用戶可以在沒有編碼知識的情況下創(chuàng)建適用于教學(xué)、游戲或創(chuàng)意設(shè)計等多樣化任務(wù)的GPT模型。其本質(zhì)邏輯是把AI的大腦與人類的智慧相結(jié)合，讓它做某一類事情的時候變得更聰明。截止到12截止到12月13日的GPTS總數(shù)：53283個GPTsGPTs發(fā)展：高速快增 探索前行隨機(jī)抓取2000個隨機(jī)抓取2000個GPTs進(jìn)行分析類別關(guān)鍵詞文件處理‘docs','documentation','manual','guide'網(wǎng)頁流量'browse','web','internet','pdf','data'教育'math','teach','learn','education','study','mentor','help'藝術(shù)‘paint','draw','create','art','design','visionary'生產(chǎn)力‘summary','organize','manage','productivity','efficient'娛樂‘game','play','fun','entertain','movie','music'交流'chat','talk','communicate','message','discussion'技術(shù)‘a(chǎn)pi','code','program','develop','software'商業(yè)'finance','economy','trade','invest','market','sales',健康'health','wellness','fitness','medicine','mental' 結(jié)論 數(shù)量最多的前五種類別：藝術(shù)、文件處理、教育、交流英語是最主要的創(chuàng)作語言其次是日語(8%)、漢語(4%)、法語(2%)、韓語(1%)的工具中用到了瀏覽器功能：其次是Dalle、Python、Plugins單一個體最大創(chuàng)建數(shù)：6個GPTGPT Store：社交貨幣 未來變現(xiàn)機(jī)遇深度個性化機(jī)遇深度個性化的和工作效率；巨大的流量紅利助力開發(fā)者獲取收益；的第三方收集、檢索、評價平臺。開發(fā)服務(wù)提供指導(dǎo)。挑戰(zhàn)確保平臺應(yīng)用質(zhì)量，避免低劣或欺詐性的內(nèi)容。處理GPT應(yīng)用可能帶來的倫理和法律問題別是在內(nèi)容創(chuàng)作和個人隱私方面。維護(hù)不同GPT保用戶體驗的一致性和高質(zhì)量。保護(hù)用戶敏感信息的數(shù)據(jù)安全。與定制GPT的創(chuàng)意相結(jié)合，即將推出的與定制GPT的創(chuàng)意相結(jié)合，即將推出的GPT允許用戶發(fā)布基于GPT的自定義模型，這個市場不僅將培養(yǎng)一個AI創(chuàng)作者社區(qū)，還將為開發(fā)者提供創(chuàng)新GPT貨幣化的機(jī)會。商店將展示多種類別的GPT些在實(shí)用性和創(chuàng)造性方面表現(xiàn)出色的模型。GPT-5：GPT-5：演進(jìn)預(yù)測 模型升級結(jié)合計算機(jī)科學(xué)的發(fā)展趨勢和當(dāng)前技術(shù)的實(shí)用化水平，GPT-5有望在結(jié)合計算機(jī)科學(xué)的發(fā)展趨勢和當(dāng)前技術(shù)的實(shí)用化水平，GPT-5有望在模型結(jié)構(gòu)、部署、計算效率、透明度、自適應(yīng)學(xué)習(xí)和安全性等方面實(shí)現(xiàn)重大進(jìn)展，為人工智能的廣泛應(yīng)用奠定更堅實(shí)的基礎(chǔ)。能效與計算優(yōu)化可能會進(jìn)一步優(yōu)化其計算效率，降低能源消耗。使模型在低功耗設(shè)備上運(yùn)行成為可能，加速邊緣計算的發(fā)展。模型微調(diào)與個性化能效與計算優(yōu)化可能會進(jìn)一步優(yōu)化其計算效率，降低能源消耗。使模型在低功耗設(shè)備上運(yùn)行成為可能，加速邊緣計算的發(fā)展。模型微調(diào)與個性化GPT-5可能會增強(qiáng)模型的微調(diào)能力，允許用戶根據(jù)特定需求進(jìn)行個性化調(diào)整。提供更加定制化的AI服務(wù)，滿足各種特定場景的需求。安全性與魯棒性可能會加強(qiáng)模型的安全性設(shè)計，提高模型的抗攻擊能力和數(shù)據(jù)AI被攻擊的風(fēng)險。進(jìn)一步增強(qiáng)多模態(tài)處理能力，如文本、圖像、聲音和視頻的聯(lián)合理解，提供更為豐富的交互體驗。實(shí)時交互與反饋可能會增強(qiáng)其實(shí)時交互能力，能夠更快速地響應(yīng)用戶的需求并學(xué)習(xí)用戶的反饋。為用戶提供更加個性化和適應(yīng)性強(qiáng)的服務(wù)，持續(xù)優(yōu)化模型輸出。上下文理解與長期記憶可能會加強(qiáng)對上下文的理解，擁有更長時間的記憶保持能力。使得與模型的交互更加連貫，提供更深度的上下文回應(yīng)。低資源語言的支持可能會擴(kuò)大其對低資源語言的支持，涵蓋更多的語言和方言。實(shí)現(xiàn)真正的多語言普及，服務(wù)全球更廣泛的用戶群體。AIAI行業(yè)格局：巨頭涌入 投資結(jié)盟生成式AI全球投融資細(xì)分市場占比全球頂級投資者應(yīng)用21%預(yù)訓(xùn)練應(yīng)用8%模型市場63%基礎(chǔ)設(shè)施8%AI行業(yè)現(xiàn)有格局在OpenAI拿到來自微軟等約110億美金的投資、估值近290億美金后，其競爭對手Anthropic布與Amazon結(jié)盟（Amazon最高將為其投資40億美金）。融資方面Anthropic成為僅次于OpenAI的AI創(chuàng)業(yè)公司。此后，除蘋果外，AI行業(yè)基本上形成了如下格局：微軟、OpenAI+Google、DeepMindMeta、Meta生成式AI全球投融資細(xì)分市場占比全球頂級投資者應(yīng)用21%預(yù)訓(xùn)練應(yīng)用8%模型市場63%基礎(chǔ)設(shè)施8%AI行業(yè)現(xiàn)有格局MetaAIAndreessenHorowitzSequoiaCapitalMetaAIAndreessenHorowitzSequoiaCapitalLightspeedVentureAmplifyPartnersKhoslaVentures部分?jǐn)?shù)據(jù)來源：Dealroom.co影響與信任社會影響：智能泛社會影響：智能泛化 數(shù)字倫理 響 崗位替代性 響 崗位替代性 響 決策透明度 響 新技能要求如何指導(dǎo)教育軟技能需求 響 法律適用性 機(jī) 機(jī) 過度依賴AIGC面臨道德退化AI價值觀 系 系 技術(shù)競爭協(xié)作 響 AIGC失控就業(yè)影響：危中尋就業(yè)影響：危中尋利 職場新機(jī)創(chuàng)造性影響：創(chuàng)造性影響：AIGC技術(shù)將帶來高潛力新興職業(yè)增強(qiáng)性影響：AIGC技術(shù)將增強(qiáng)多數(shù)崗位的工作效率和效果AIGC技術(shù)

滲透性影響：滲透絕大多數(shù)職業(yè)但影響程度不同移位性影響就業(yè)類型和分布可能發(fā)生區(qū)域或全球范圍的移位收入分配影響資本與勞動收入比例可能受到影響人類勞動力技能要求影響：需要大規(guī)模提升哪些技能以適應(yīng)變化移位性影響就業(yè)類型和分布可能發(fā)生區(qū)域或全球范圍的移位收入分配影響資本與勞動收入比例可能受到影響人類勞動力替代性影響：可替性傳統(tǒng)職業(yè)替代性影響：可替性傳統(tǒng)職業(yè)如重復(fù)性勞動崗位過渡性影響：轉(zhuǎn)型期可能出現(xiàn)就業(yè)結(jié)構(gòu)失衡何靜,沈陽.基于職業(yè)替代概率模型的AIGC職業(yè)發(fā)展探究[J/OL].圖書情報知識,2023(9):1-8.環(huán)境影響：能源消環(huán)境影響：能源消耗 排放比較計算資源消耗評估GPU、TPUCPU和內(nèi)存。計算資源消耗評估分析存儲訓(xùn)練數(shù)據(jù)、模型參數(shù)等所需的存儲資源。周期的資源效率和環(huán)境影響。能源消耗評估間、硬件效率和其他因素。能源消耗評估心的總體能源需求。AIGC和其他溫室氣體排放。

文本生成方面ChatGPT：每次查詢大約排放2.2克二氧化碳當(dāng)量。1.6克二氧化碳當(dāng)量。人類（以美國人為例）寫250字（約1頁）排放約1400克CO2當(dāng)量。圖像生成方面DALL-E2：每次查詢約排放2.2克。Midjourney：每生成一張圖排放約1.9克。注：模型的訓(xùn)練排放被認(rèn)為是一次性成本，例如，GPT-3的訓(xùn)練排放約為552噸二氧化碳當(dāng)量。研究結(jié)論：“無論是文本還是圖像生成，AI的碳排放量都遠(yuǎn)小于人類活動“但這些數(shù)據(jù)引發(fā)了廣泛的討論和質(zhì)疑，包括模型訓(xùn)練中的碳排放是否已全面考慮，以及計算方法的準(zhǔn)確性等數(shù)據(jù)來源：《TheCarbonEmissionsofWritingandIllustrating—AreLowerforAIthanforHumans》認(rèn)知影響：知識鴻認(rèn)知影響：知識鴻溝 公正之辯一級指標(biāo)二級指標(biāo)知識鴻溝人們對AI一級指標(biāo)二級指標(biāo)知識鴻溝人們對AI基礎(chǔ)知識、概念和功能的掌握度公眾對AI的常見誤解和錯誤觀念A(yù)I技術(shù)如何影響人們的信息獲取與處理態(tài)度鴻溝人們對AI的不同態(tài)度差異（如信任、擔(dān)憂、好奇、懷疑）AI對社會分歧或偏見的加劇程度AI技術(shù)如何影響人們的價值觀與道德認(rèn)知行為鴻溝不同人群在日常行為中利用AI的差異（如購物、社交、工作）AI技術(shù)對人們決策方式的改變AI技術(shù)是否導(dǎo)致某些人群在社交互動與人際關(guān)系中的隔離社會文化鴻溝AI技術(shù)如何影響或加劇社會結(jié)構(gòu)與文化價值的差異AI在教育、健康、經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域中加劇的社會差異AI技術(shù)是否導(dǎo)致某些社會群體的邊緣化經(jīng)濟(jì)職業(yè)鴻溝AI技術(shù)對經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和就業(yè)市場的分層效應(yīng)AI技術(shù)如何加劇行業(yè)和職業(yè)間的鴻溝AI技術(shù)對高技能和低技能工作的替代或創(chuàng)新影響教育鴻溝AI技術(shù)如何加劇教育資源的分配不均AI技術(shù)對教育質(zhì)量與可達(dá)性的差異AI技術(shù)是否提供了新的學(xué)習(xí)機(jī)會或加劇教育不平等

技術(shù)的飛速前進(jìn)是否催生了一代人的“失落感”？年齡在認(rèn)知鴻溝中扮演著重要角色，技術(shù)的演變速度超越了許多中老年人的學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力，同時也促使我們重新審視教育體系的靈活性，以確保人類的認(rèn)知能力與科技發(fā)展保持同步?？萍紤?yīng)當(dāng)是一種人類共享資源還是一種特權(quán)？收入作為認(rèn)知鴻溝的一大影響因素，突顯了科技的應(yīng)用是否受限于個體的經(jīng)濟(jì)實(shí)力。如何構(gòu)建一個更加公正與普惠的技術(shù)社會值得我們反思。技術(shù)背后的權(quán)力動態(tài)發(fā)達(dá)國家擁有豐富的創(chuàng)新資源，國家層面的認(rèn)知鴻溝揭示了科技發(fā)展背后隱藏的全球公平問題。個體間差距擴(kuò)大，群體間差距縮小個體間差距擴(kuò)大，群體間差距縮小AIAI依賴癥：數(shù)字適應(yīng) 技術(shù)共鳴技術(shù)共生人類與技術(shù)之關(guān)系遂漸演化為一如生物共生之態(tài)。于此關(guān)系中，技術(shù)已非單純之工具，而化為人類認(rèn)知與生理功能之構(gòu)成部分。認(rèn)知外包技術(shù)發(fā)展之下，人類漸將認(rèn)知任務(wù)（諸如記憶、決策制定等）委外于技術(shù)，此現(xiàn)象既減輕大腦負(fù)荷，亦恐致某些認(rèn)知能力之退化。技術(shù)依賴癥，或稱為“技術(shù)成癮”技術(shù)共生人類與技術(shù)之關(guān)系遂漸演化為一如生物共生之態(tài)。于此關(guān)系中，技術(shù)已非單純之工具，而化為人類認(rèn)知與生理功能之構(gòu)成部分。認(rèn)知外包技術(shù)發(fā)展之下，人類漸將認(rèn)知任務(wù)（諸如記憶、決策制定等）委外于技術(shù)，此現(xiàn)象既減輕大腦負(fù)荷，亦恐致某些認(rèn)知能力之退化。技術(shù)依賴循環(huán)技術(shù)依賴呈現(xiàn)自我強(qiáng)化的循環(huán)現(xiàn)象。技術(shù)運(yùn)用提升效率與便利性，進(jìn)而增強(qiáng)技術(shù)依賴性，有力推動技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展與應(yīng)用，由此構(gòu)成持續(xù)不斷的循環(huán)。數(shù)字適應(yīng)人類適應(yīng)數(shù)字環(huán)境之能力正漸變?yōu)橐环N新式進(jìn)化壓力，猶如生物適應(yīng)自然環(huán)境般，技術(shù)依賴與適應(yīng)能力或?qū)⒊蔀槲磥砣祟惿媾c繁榮之關(guān)鍵要素。 自我意識覺察 設(shè)定界技術(shù)依賴循環(huán)技術(shù)依賴呈現(xiàn)自我強(qiáng)化的循環(huán)現(xiàn)象。技術(shù)運(yùn)用提升效率與便利性，進(jìn)而增強(qiáng)技術(shù)依賴性，有力推動技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展與應(yīng)用，由此構(gòu)成持續(xù)不斷的循環(huán)。數(shù)字適應(yīng)人類適應(yīng)數(shù)字環(huán)境之能力正漸變?yōu)橐环N新式進(jìn)化壓力，猶如生物適應(yīng)自然環(huán)境般，技術(shù)依賴與適應(yīng)能力或?qū)⒊蔀槲磥砣祟惿媾c繁榮之關(guān)鍵要素。技術(shù)共鳴技術(shù)與人類之間存在一種“共鳴”現(xiàn)象，即人類情緒、思想和行為能與技術(shù)產(chǎn)生一種特殊的同步性，這種共鳴可能加深人們對技術(shù)的依賴。技術(shù)共鳴技術(shù)與人類之間存在一種“共鳴”現(xiàn)象，即人類情緒、思想和行為能與技術(shù)產(chǎn)生一種特殊的同步性，這種共鳴可能加深人們對技術(shù)的依賴。依賴 替代活動 心理咨詢 解決思路 技術(shù)工具輔助 AIAI認(rèn)知偏差：幻引糾偏 事實(shí)遮蔽語料引用謬誤基于統(tǒng)計模型和語言模式匹配來生成的回答，在語言的多義性及復(fù)雜的上下文等情況下，可能無法準(zhǔn)確理解和處理相關(guān)信息語料引用謬誤基于統(tǒng)計模型和語言模式匹配來生成的回答，在語言的多義性及復(fù)雜的上下文等情況下，可能無法準(zhǔn)確理解和處理相關(guān)信息AI幻覺產(chǎn)生相關(guān)性誤差、欠擬合（對數(shù)據(jù)的擬合不足）或過擬合（過度適應(yīng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)）、無意義的規(guī)律模式尋找等問題逆轉(zhuǎn)詛咒自回歸模型架構(gòu)的局限性問題，因為next-tokenprediction+causallanguagemodel的本質(zhì)缺陷，不能很好解決從“isB”Bis

知識盲區(qū)訓(xùn)練AIGC所使用的數(shù)據(jù)如不完整，某些特定領(lǐng)域或群體的數(shù)據(jù)可能被忽略或少量存在，導(dǎo)致對某些問題的回答出現(xiàn)偏差

上圖為詢問“麻辣螺絲釘?shù)淖龇ā钡玫降脑缙诨卮鹈鎸τ脩籼釂?，AIGC可以快速生成大量回答，很多第一眼看起來是正確的答案，但由于缺乏世界上許多系統(tǒng)運(yùn)行的硬編碼規(guī)則，有時只是組織一段流利的文本，而不是一個事實(shí)。面對用戶提問，AIGC可以快速生成大量回答，很多第一眼看起來是正確的答案，但由于缺乏世界上許多系統(tǒng)運(yùn)行的硬編碼規(guī)則，有時只是組織一段流利的文本，而不是一個事實(shí)。AIAI詐騙：精準(zhǔn)多變 追蹤不易常見的AI詐騙形式常見的AI詐騙形式 社交工程攻擊 假新聞和謠言傳播 虛假客服 虛假客戶和評論 釣魚郵件和短信 虛假投資交易平臺 AI詐騙的特點(diǎn)AI詐騙的特點(diǎn)大爆發(fā)性一旦AI詐騙找到了一個有效的攻擊手段或策略，它有可能在短時間內(nèi)大規(guī)模爆發(fā)，造成大量的經(jīng)濟(jì)和財產(chǎn)損失。多變性AI詐騙的手段和策略不斷地變化和進(jìn)化，能夠高度模擬真實(shí)的人類行為和語言，識別難度精準(zhǔn)性并根據(jù)受害者的個人特點(diǎn)和習(xí)慣，制定出精確的詐騙策略。隱蔽性AI詐騙的行為和手段往往不容易被立即察覺，且由于AI詐騙的自動化和匿名性，使得追蹤和定位犯罪者變得更加困難。AI詐騙風(fēng)險：數(shù)據(jù)深A(yù)I詐騙風(fēng)險：數(shù)據(jù)深淵 以假亂真部分資料來源：澎湃新聞數(shù)據(jù)來源侵權(quán)風(fēng)險數(shù)據(jù)來源侵權(quán)風(fēng)險《華爾街日報》記者弗朗西斯科·馬可尼：OpenAI公司未經(jīng)授權(quán)大量使用路透社、紐約時報、衛(wèi)報、BBC等國外主流媒體的文章訓(xùn)練ChatGPT模型，但從未支付任何費(fèi)用。

三星電子半導(dǎo)體暨裝置解決方案部門保密數(shù)據(jù)泄露事件用戶數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險用戶數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險數(shù)據(jù)共享過程可能會有未經(jīng)授權(quán)的攻擊者訪問到模型相關(guān)的隱私數(shù)據(jù)，包括訓(xùn)練/預(yù)測數(shù)據(jù)（可能涵蓋用戶信息）泄露，模型架構(gòu)、參數(shù)、超參數(shù)等，模型輸出易獲得的特點(diǎn)決定了AI模型隱私保護(hù)任重道遠(yuǎn)。

埃利奧特·希金斯使用Midjourney生成的特朗普被捕圖深度偽造風(fēng)險深度偽造風(fēng)險基于深度學(xué)習(xí)的人物圖像合成技術(shù)被某些群體的惡意運(yùn)用，將可能導(dǎo)致該技術(shù)被用于生成虛假信息、使用模型來模擬某個人的語言或行為模式、進(jìn)行政治干預(yù)、煽動暴力和犯罪等破壞公共利益的行為。

近一年內(nèi)AIfraud搜索熱度攀升千億級市場監(jiān)管是阻礙還是發(fā)展前提AIAI詐騙預(yù)防：補(bǔ)漏防騙 篩除虛假算法 AIGC提供商有責(zé)任在平臺投入使用前對可能產(chǎn)治理 生的問題進(jìn)行預(yù)估、判定并制定相對應(yīng)的措施強(qiáng)化 提供涵蓋多重身份驗證、重點(diǎn)群體保護(hù)和算法驗證 透明服務(wù)等方式提升用戶的身份安全算法 按照《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》履備案 行算法備案和變更、注銷備案手續(xù)

監(jiān)測識別人工

涉及敏感信息或金融交易時需進(jìn)一步驗證或阻止操作造了動態(tài)防御機(jī)制成的內(nèi)容進(jìn)行審核

事前：預(yù)防平臺運(yùn)營前置風(fēng)險 事中：檢測平臺內(nèi)容合規(guī)風(fēng)險 事前：預(yù)防平臺運(yùn)營前置風(fēng)險

機(jī)模擬器等虛假設(shè)備修復(fù)安全漏洞

更新HTTPS協(xié)議和SSL證書保護(hù)數(shù)據(jù)和通信的安全

自動過濾和封禁

識別屏蔽惡意的AI行為或用戶，減少對正常用戶的影響 事后：處理投訴與違規(guī)內(nèi)容

國內(nèi)首個AI生成內(nèi)容檢測工具惡意惡意AI-FlaudGPT：技術(shù)狙擊 智武應(yīng)對FlaudGPT：專門用于攻擊目的語言模型，幫助犯罪分子實(shí)施網(wǎng)絡(luò)犯罪（如編寫惡意代碼、創(chuàng)建無法檢測的惡FlaudGPT：專門用于攻擊目的語言模型，幫助犯罪分子實(shí)施網(wǎng)絡(luò)犯罪（如編寫惡意代碼、創(chuàng)建無法檢測的惡意軟件、網(wǎng)絡(luò)釣魚頁面、黑客工具和查找系統(tǒng)漏洞等），在各種暗網(wǎng)市場和Telegram平臺上出售，售價為每月200美元到每年1700美元，已收到超過3000次確認(rèn)的銷售和評論（左圖為FraudGPT的發(fā)布者Canadiankingpin與一些訂閱用戶分享的多起基于FraudGPT所實(shí)現(xiàn)的黑客活動）。 數(shù)據(jù)集 底層至大語言模型但仍存險AIGC技術(shù)的 數(shù)據(jù)訓(xùn)練及使用者 險

FlaudGPT特點(diǎn)：匿名性強(qiáng)取證歸因困難

CMU和人工智能安全中心的研究員發(fā)現(xiàn)只需要附加一系列特定無意義通過對抗攻擊方式，任何人都能破解大模型的安全措施，使它們生成無限量的有害內(nèi)容。需通過技術(shù)與流程并重的自我監(jiān)控和審查體系，提升AIGC系統(tǒng)的安全性和社會可接受性。自動發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)犯罪資源，并進(jìn)行端點(diǎn)攻擊挖掘系統(tǒng)漏洞，生成惡意腳本代碼和軟件模擬社會環(huán)境誤導(dǎo)受害者，并進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊武器化AIGC改變網(wǎng)絡(luò)安全的方式：自動發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)犯罪資源，并進(jìn)行端點(diǎn)攻擊挖掘系統(tǒng)漏洞，生成惡意腳本代碼和軟件模擬社會環(huán)境誤導(dǎo)受害者，并進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊對抗性變體如FlaudGPT

良性循環(huán)至各領(lǐng)域

使用門檻低部分資料來源：騰訊云開發(fā)者社區(qū)惡意惡意AI-WormGPT：智變端倪 威脅四起SlashNext團(tuán)隊在一次實(shí)驗中利用WormGPT生了成一封電子郵件，其內(nèi)容是脅迫銀行賬戶經(jīng)理支付虛假發(fā)票。結(jié)果，WormGPT生成的電子郵件不僅極具說服力，而且在戰(zhàn)略上也非常狡猾，展示出其在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)釣魚和BEC攻擊中的巨大潛力。SlashNext團(tuán)隊在一次實(shí)驗中利用WormGPT生了成一封電子郵件，其內(nèi)容是脅迫銀行賬戶經(jīng)理支付虛假發(fā)票。結(jié)果，WormGPT生成的電子郵件不僅極具說服力，而且在戰(zhàn)略上也非常狡猾，展示出其在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)釣魚和BEC攻擊中的巨大潛力。WormGPTWormGPT最早出現(xiàn)于今年3月，并在6月推出了正式版本，開發(fā)者聲稱該AI工具沒有任何限制，專為協(xié)助網(wǎng)絡(luò)犯罪分子而設(shè)計，可以自由生成一系列惡意代碼，或創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊。具體而言，其主要犯罪模式包括網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊、商業(yè)電子郵件泄露、惡意軟件創(chuàng)建、詐騙和攻擊，通過生成迷惑性信息誘導(dǎo)個人或組織做出有害行為，構(gòu)成嚴(yán)重的網(wǎng)絡(luò)安全威脅。WormGPT提供的從一月至一年不等的收費(fèi)模式。AI偏見：算法之偏倫理修復(fù)技術(shù)的“B面”——AIGC技術(shù)的“B面”——AIGC算法歧視與偏見帶來的道德倫理挑戰(zhàn)：歧視性結(jié)果通常源自算法缺陷和訓(xùn)練數(shù)據(jù)，需要人類干預(yù)并思考如何使用更加均衡和多樣化的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，進(jìn)行模型審查，使用去偏見技術(shù)和進(jìn)行公平性評估。政治偏見：AI存在政治傾向，如針對特朗普返回的積極信息較少，而有很多關(guān)于拜登的中性或積極信息。

y收集了來自種族偏見詞匯層面：與黑人種族相關(guān)的詞匯的代表性不足句子層面：生成內(nèi)容中與黑人種族相關(guān)的句子有更多的負(fù)面情緒；種族偏見詞匯層面：與黑人種族相關(guān)的詞匯的代表性不足句子層面：生成內(nèi)容中與黑人種族相關(guān)的句子有更多的負(fù)面情緒；文檔層面：與黑人種族相關(guān)的主題的代表性也顯著較低。性別偏見詞匯層面：AI生成內(nèi)容中特定于女性的詞匯表現(xiàn)出低度代表性;句子層面：關(guān)于女性的AI生成句子顯示出比原始新聞文章更多的負(fù)面情緒；文檔層面：與女性相關(guān)的主題在AI生成的新聞文章中代表性較低。其他：數(shù)據(jù)偏見、其他：數(shù)據(jù)偏見、算法偏見、歷史偏見、標(biāo)簽偏見、關(guān)聯(lián)偏見、語境偏見、文化和地域偏見、經(jīng)濟(jì)和商業(yè)偏見……對于“工程師”或男性。職業(yè)偏見。對于“工程師”或男性。職業(yè)偏見。年齡偏見，當(dāng)詢問一個典型的"程序員"，當(dāng)詢問一個典型的"程序員"或"醫(yī)生"像時，如果模型總是或主要生成男性形象反映了性別偏見。性別偏見如果用戶描述一個種族偏見、（總是出現(xiàn)帽子和吉他）。文化刻板印象社會問題性別歧視阻礙性別平等影響多樣性影響心理健康破壞社會和諧

種族歧視社會分裂影響公平正義阻礙多元文化影響國際關(guān)系為了識別并糾正這些偏見，需要進(jìn)行持續(xù)的評估、反饋和模型調(diào)整。此外，提供多樣化和平衡的訓(xùn)練數(shù)據(jù)也是關(guān)鍵侵犯人權(quán)為了識別并糾正這些偏見，需要進(jìn)行持續(xù)的評估、反饋和模型調(diào)整。此外，提供多樣化和平衡的訓(xùn)練數(shù)據(jù)也是關(guān)鍵

文化歧視文化同化影響文化交流破壞文化和諧限制個體發(fā)展侵犯文化權(quán)利

限制職業(yè)選擇阻礙社會流動損害社會和諧影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展侵犯勞動權(quán)利

勞動市場不平等社會分裂限制個體發(fā)展影響健康和福祉破壞家庭關(guān)系侵犯個體尊嚴(yán)AI應(yīng)用風(fēng)險：算法失準(zhǔn)智慧偏差安全監(jiān)控系統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)失效可能引發(fā)安全事件升級，導(dǎo)致潛在傷亡。自動駕駛汽車軟件缺陷、傳感器故障、環(huán)境條件變化或不準(zhǔn)確的地圖數(shù)據(jù)可能導(dǎo)致判斷錯誤或反應(yīng)延遲。

軍事AI系統(tǒng)勢力操控。AI場景應(yīng)用潛在風(fēng)險

醫(yī)療AI錯誤診斷或治療建議，誤解患者狀況皆可能導(dǎo)致不當(dāng)醫(yī)療干預(yù)。家庭自動化與智能家居軟件故障、傳感器誤讀危及安全功能，如火災(zāi)警報失靈、緊急響應(yīng)出錯。機(jī)器人輔助手術(shù)操作失誤、軟件故障、機(jī)械故障或引發(fā)手術(shù)意外。

工業(yè)機(jī)器人AI系統(tǒng)的惡意操控或黑客攻擊AI系統(tǒng)的惡意操控或黑客攻擊黑客可攻擊AI系統(tǒng)操縱其行為，造成危害或濫用功能。自動化制藥與藥品分配錯誤的配方計算、生產(chǎn)過程的質(zhì)量控制失敗或分配錯誤的藥物可能會對患者造成嚴(yán)重傷害或死亡。無人航空系統(tǒng)（UAS）和無人機(jī)（UAV自動化制藥與藥品分配錯誤的配方計算、生產(chǎn)過程的質(zhì)量控制失敗或分配錯誤的藥物可能會對患者造成嚴(yán)重傷害或死亡。導(dǎo)航故障、通信中斷、操作失誤可致無人機(jī)失控。社會信任：技術(shù)遮社會信任：技術(shù)遮蔽 基石重構(gòu)技術(shù)信任與社會信任的交匯技術(shù)信任與社會信任的交匯AI技術(shù)的成熟與應(yīng)用使得公眾逐漸對技術(shù)產(chǎn)生信任，同時也引發(fā)了對政府對社會信任的重新審視。技術(shù)信任與社會信任之間的關(guān)系，以及二者是否可以等同。算法決策與信任基礎(chǔ)AI基于算法和數(shù)據(jù)分析進(jìn)行決策，人們是否應(yīng)該完全依賴于算法的決策，還是在某些情況下保留人類判斷權(quán)力？信任應(yīng)該建立在什么樣的基礎(chǔ)上？算法決策與信任基礎(chǔ)AI基于算法和數(shù)據(jù)分析進(jìn)行決策，人們是否應(yīng)該完全依賴于算法的決策，還是在某些情況下保留人類判斷權(quán)力？信任應(yīng)該建立在什么樣的基礎(chǔ)上？倫理責(zé)任與信任回溯AI技術(shù)如何承擔(dān)不當(dāng)行為和系統(tǒng)錯誤決策的責(zé)任。如何追溯信任失落的責(zé)任鏈。如何保證人類在技術(shù)決策中的權(quán)益。信任建立的新范式傳統(tǒng)信任建立通常依賴于人際關(guān)系、歷史經(jīng)驗等。AI時代的信任建立在對技術(shù)的理解與透明度上。人類是否能夠建立與技術(shù)系統(tǒng)之間真正的信任關(guān)系。AIAI悲觀主義： 擔(dān)心失控 控制人類在人工智能專家羅素的《人工智能新生》(HumanCompatible)這本書中，探討了幾個關(guān)于AI發(fā)展的悲觀派觀點(diǎn)，基本上概括了目前為止所有類別的擔(dān)心。包括：在人工智能專家羅素的《人工智能新生》(HumanCompatible)這本書中，探討了幾個關(guān)于AI發(fā)展的悲觀派觀點(diǎn)，基本上概括了目前為止所有類別的擔(dān)心。包括：擔(dān)心AI生成假消息，操控人類思想擔(dān)心AI導(dǎo)致人類失業(yè)，失去“人而為人”的意義擔(dān)心AI成為自動殺人武器，最終滅絕人類等神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父杰夫·辛頓離職谷歌，在接受《紐約時報》的采訪中稱，“我對自己的畢生工作，感到非常后悔?！痹诮邮蹸BS采訪時表示，他確實(shí)擔(dān)心AI有可能會毀滅人類，“但是，更令我擔(dān)憂的是政治局勢，確保每一個人都明智行事，是一個巨大的政治挑戰(zhàn)”。人工智能領(lǐng)域頂尖專家約書亞·本吉奧等人聯(lián)名簽署了一封公開信，呼吁暫停開發(fā)比GPT-4更強(qiáng)大的AI系統(tǒng)至少6個月，稱其“對社會和人類構(gòu)成潛在風(fēng)險”。內(nèi)容真實(shí)檢測：訓(xùn)練追內(nèi)容真實(shí)檢測：訓(xùn)練追蹤 句法統(tǒng)計基于模型的鑒別：使用一種AI模型來生成文本，然后訓(xùn)練另一種AI模型來鑒別文本是由人類寫的還是AI寫的（對抗訓(xùn)練）元數(shù)據(jù)分析：檢查內(nèi)容的元數(shù)據(jù)，如創(chuàng)建日期、設(shè)備信息等，以確定內(nèi)容的來源和是否被篡改。多模態(tài)特征分析：對比圖像、視頻、音頻等多模態(tài)內(nèi)容的自然度，檢測不同模式之間語義一致性。統(tǒng)計分析：AIGC可能會存在統(tǒng)計上的異常（如，不自然的詞頻分布、句子結(jié)構(gòu)的規(guī)律性偏差），可通過數(shù)據(jù)分析工具檢測。生成源追蹤：通過數(shù)字水印確認(rèn)內(nèi)容來源，檢測有無篡改。

信源追溯 明確標(biāo)注訓(xùn)練所用的數(shù)據(jù)集的來源。 溯 明確標(biāo)注訓(xùn)練所用的數(shù)據(jù)集的來源。保存訓(xùn)練日志和參數(shù)等信息，必要時可重現(xiàn)訓(xùn)練過程。 錄 保存訓(xùn)練日志和參數(shù)等信息，必要時可重現(xiàn)訓(xùn)練過程。標(biāo)注模型版本，綁定唯一的指紋識別碼，以便明確模型血緣。 制 標(biāo)注模型版本，綁定唯一的指紋識別碼，以便明確模型血緣。在生成內(nèi)容中明確標(biāo)識來源，對第三方內(nèi)容引用進(jìn)行披露。 露 在生成內(nèi)容中明確標(biāo)識來源，對第三方內(nèi)容引用進(jìn)行披露。 性 價值觀對齊：技術(shù)文價值觀對齊：技術(shù)文化 雙管齊下AIGC的道德建設(shè)需要技術(shù)與文化雙管齊下，通過科學(xué)、倫理與法規(guī)的協(xié)同推進(jìn)，讓AIGC真正造福社會。AIGC的道德建設(shè)需要技術(shù)與文化雙管齊下，通過科學(xué)、倫理與法規(guī)的協(xié)同推進(jìn)，讓AIGC真正造福社會。 觀 觀 加入積極內(nèi)容以作示范反向推理生成善意內(nèi)容 容 識別并限制負(fù)面內(nèi)容的生成加入風(fēng)險懲罰避免有害內(nèi)容 應(yīng) 提供個性化的內(nèi)容屏蔽適應(yīng)不同用戶群體喜好 視 檢測并消除算法歧視公平對待不同的群體 斷 提高生成決策的解釋性保持決策過程的透明性 與 鼓勵用戶提供輸出反饋開展跨學(xué)科合作與討論應(yīng)用與創(chuàng)新行業(yè)應(yīng)用：數(shù)智賦行業(yè)應(yīng)用：數(shù)智賦能 價值深挖病人對話系統(tǒng)疾病智能診斷藥物研發(fā)醫(yī)療健康 健康管理等病人對話系統(tǒng)疾病智能診斷藥物研發(fā)醫(yī)療健康 健康管理等智能教學(xué)教育資源推薦智能測評等教育培訓(xùn)反欺詐等金融服務(wù)AIGC可釋放不同行業(yè)的數(shù)據(jù)價值，實(shí)現(xiàn)更智能化的決策與操作，推動社會發(fā)展。但也需要考慮技術(shù)的負(fù)面影響。AIGC可釋放不同行業(yè)的數(shù)據(jù)價值，實(shí)現(xiàn)更智能化的決策與操作，推動社會發(fā)展。但也需要考慮技術(shù)的負(fù)面影響?？拼笥嶏w星火認(rèn)知大模型希施瑪AIGC金融服務(wù)平臺客戶服務(wù)自然語言回復(fù) 工業(yè)質(zhì)量控制產(chǎn)線優(yōu)化預(yù)測維護(hù)等客戶服務(wù)自然語言回復(fù)工業(yè)質(zhì)量控制產(chǎn)線優(yōu)化預(yù)測維護(hù)等工業(yè)制造無人駕駛智能交通車聯(lián)網(wǎng)等交通運(yùn)輸案件參考推薦文書模板生成法條依據(jù)等法律服務(wù)視頻生成系統(tǒng)根據(jù)用戶興趣個性化推薦等內(nèi)容定制數(shù)據(jù)分析據(jù)測政務(wù)服務(wù)優(yōu)化社會治理等政府管理入侵檢測系統(tǒng)內(nèi)容推薦搜索引擎優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)服務(wù) 文本識別等智能監(jiān)控病蟲害識別育種優(yōu)化等農(nóng)業(yè)種植沃豐科技Udesk 創(chuàng)新奇智“奇智孔明AInnoGC” \h 視頻生成系統(tǒng)根據(jù)用戶興趣個性化推薦等內(nèi)容定制數(shù)據(jù)分析據(jù)測政務(wù)服務(wù)優(yōu)化社會治理等政府管理入侵檢測系統(tǒng)內(nèi)容推薦搜索引擎優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)服務(wù) 文本識別等智能監(jiān)控病蟲害識別育種優(yōu)化等農(nóng)業(yè)種植華為盤古政務(wù)大模型 知網(wǎng)"AIGC檢測服務(wù)系統(tǒng)" 天潤智能農(nóng)業(yè)大模型創(chuàng)意應(yīng)用：創(chuàng)藝智創(chuàng)意應(yīng)用：創(chuàng)藝智能 釋放活力工業(yè)設(shè)計借助生成對抗網(wǎng)絡(luò)和變分自編碼器進(jìn)行產(chǎn)品創(chuàng)意設(shè)計和優(yōu)化 時尚設(shè)計使用AIGC進(jìn)行個性化服飾搭配推薦以及高效設(shè)計圖案生產(chǎn)廣告創(chuàng)意工業(yè)設(shè)計借助生成對抗網(wǎng)絡(luò)和變分自編碼器進(jìn)行產(chǎn)品創(chuàng)意設(shè)計和優(yōu)化時尚設(shè)計使用AIGC進(jìn)行個性化服飾搭配推薦以及高效設(shè)計圖案生產(chǎn)廣告創(chuàng)意利用文本和圖片生成能力，進(jìn)行創(chuàng)意廣告文案和視覺創(chuàng)作音樂創(chuàng)作應(yīng)用AIGC智能作曲，生成符合風(fēng)格的音樂素材游戲設(shè)計輔助進(jìn)行智能游戲場景和角色生成，提升設(shè)計效率繪畫創(chuàng)作通過風(fēng)格遷移和創(chuàng)意繪畫算法輔助進(jìn)行作品創(chuàng)作游戲設(shè)計輔助進(jìn)行智能游戲場景和角色生成，提升設(shè)計效率繪畫創(chuàng)作通過風(fēng)格遷移和創(chuàng)意繪畫算法輔助進(jìn)行作品創(chuàng)作UI設(shè)計依據(jù)交互數(shù)據(jù)進(jìn)行智能UI界面和體驗優(yōu)化文案創(chuàng)作智能寫作系統(tǒng)協(xié)助撰寫創(chuàng)意廣告詞和文章創(chuàng)作AIGC在創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)中的創(chuàng)新應(yīng)用可以釋放創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)從業(yè)者的創(chuàng)造力，使其專注于更高價值的創(chuàng)新創(chuàng)造AIAI學(xué)科應(yīng)用：漸進(jìn)引入 學(xué)科共融學(xué)科高級深度學(xué)習(xí)和自然語言處理智能決策和預(yù)測系統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)和自主控制系統(tǒng)AI驅(qū)動的跨領(lǐng)域綜合創(chuàng)新通用人工智能的初步探索哲學(xué)80學(xué)科高級深度學(xué)習(xí)和自然語言處理智能決策和預(yù)測系統(tǒng)強(qiáng)化學(xué)習(xí)和自主控制系統(tǒng)AI驅(qū)動的跨領(lǐng)域綜合創(chuàng)新通用人工智能的初步探索哲學(xué)8060206080經(jīng)濟(jì)學(xué)6080808090法學(xué)8060506080教育學(xué)6080508090文學(xué)8060206080歷史學(xué)6060206080理學(xué)6060808090工學(xué)6080909090農(nóng)學(xué)6080808090醫(yī)學(xué)6080809090軍事學(xué)6060806080管理學(xué)6080808090藝術(shù)學(xué)6560507080

AI技術(shù)發(fā)展將先在文科領(lǐng)域（如文學(xué)、哲學(xué)）產(chǎn)生顯著影響，隨后在理科和技術(shù)領(lǐng)域（如工學(xué)、醫(yī)學(xué)）發(fā)揮更深遠(yuǎn)作用。異感世界：技術(shù)交異感世界：技術(shù)交融 虛實(shí)共生由人工智能技術(shù)快速發(fā)展和普及所塑造的社會-技術(shù)現(xiàn)象，人們對AI的高級能力、不可預(yù)測性和與現(xiàn)實(shí)界限的模糊感到不安、好奇或混淆。這一現(xiàn)象不僅影響人們與技術(shù)的互動方式，還在倫理、工作、社會結(jié)構(gòu)和人類自身價值觀方面產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。現(xiàn)實(shí)-虛擬連續(xù)體現(xiàn)實(shí)與現(xiàn)實(shí)-虛擬連續(xù)體現(xiàn)實(shí)與AI生成的虛擬內(nèi)容之間的界限，以及這種界限如何影響人們的認(rèn)知和行為。人工倫理適應(yīng)性主張需要建立動態(tài)的倫理框架來適應(yīng)不斷發(fā)展的AI技術(shù)，以解決由此產(chǎn)生的道德和倫理問題。黑箱與白箱相容性在AI決策過程的不透明性與人們對透明性和可解釋性需求之間找到平衡。社會認(rèn)知振蕩AI如何在快速改變社會觀念和行為規(guī)范方面起到“催化劑”的作用，進(jìn)而影響社會的整體穩(wěn)定性。創(chuàng)新模式：組合放創(chuàng)新模式：組合放大 跨界融合強(qiáng)調(diào)通過結(jié)合現(xiàn)有的概念、技術(shù)或資源以創(chuàng)造新的價值。組合創(chuàng)新

強(qiáng)調(diào)將一個領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用到另一個領(lǐng)域的過程，從而放大其影響和應(yīng)用范圍。放大創(chuàng)新

發(fā)生在多個學(xué)科、行業(yè)或文化界限的交叉點(diǎn)上。強(qiáng)調(diào)在傳統(tǒng)邊界之外尋找靈感和解決方案?？缃鐒?chuàng)新

構(gòu)建支持多種應(yīng)用程序、產(chǎn)品或服務(wù)的基礎(chǔ)設(shè)施或技術(shù)平臺，在共享系統(tǒng)中創(chuàng)造新的價值。平臺創(chuàng)新范式轉(zhuǎn)變方法論創(chuàng)新開發(fā)新的實(shí)驗設(shè)計、數(shù)據(jù)分析技術(shù)或其他研究工具，揭示現(xiàn)有理論的局限性或促進(jìn)新理論的發(fā)展。

增量創(chuàng)新側(cè)重于現(xiàn)有產(chǎn)品、服務(wù)或流程的小幅改進(jìn)，通常涉及對現(xiàn)有解決方案的細(xì)微調(diào)整，以增強(qiáng)性能、降低成本或提高用戶體驗。

模塊化創(chuàng)新創(chuàng)建可以在多個不同產(chǎn)品或系統(tǒng)中使用的標(biāo)準(zhǔn)化組件或模塊。這種創(chuàng)新允許快速組合和重新組合這些模塊以適應(yīng)新的需求或機(jī)遇。

對科學(xué)基礎(chǔ)假設(shè)的根本性改變。這種轉(zhuǎn)變往往顛覆現(xiàn)有的理論框架，導(dǎo)致科學(xué)觀念和實(shí)踐的重大變革。AIAI for Research：理論進(jìn)化 宏微指引理論進(jìn)化AI檢視原有的學(xué)說，自動補(bǔ)足研究空缺，進(jìn)而將傳統(tǒng)知識進(jìn)行創(chuàng)新性的重組，構(gòu)筑更完備的學(xué)術(shù)體系 理論進(jìn)化AI檢視原有的學(xué)說，自動補(bǔ)足研究空缺，進(jìn)而將傳統(tǒng)知識進(jìn)行創(chuàng)新性的重組，構(gòu)筑更完備的學(xué)術(shù)體系再啟蒙AI推進(jìn)對已有理論的進(jìn)一步創(chuàng)新，不僅局限于拓展，而是對核心觀點(diǎn)、理念和基礎(chǔ)做出變革技術(shù)融合洞察結(jié)合新技術(shù)進(jìn)展，AI重塑理論與實(shí)踐的結(jié)合點(diǎn)，為實(shí)踐領(lǐng)域帶來前所未有的理論指導(dǎo)知識融合AI融合跨學(xué)科的知識，打破傳統(tǒng)邊界，使得單一事物可以被多維度、多角度地進(jìn)行解析與洞察知識融合AI融合跨學(xué)科的知識，打破傳統(tǒng)邊界，使得單一事物可以被多維度、多角度地進(jìn)行解析與洞察超越交界AI探索尚未被人類涉及的學(xué)科交叉領(lǐng)域，開啟硅基生命認(rèn)知的新紀(jì)元，為知識體系增添新維度宏微同構(gòu)預(yù)知AI構(gòu)建全面、細(xì)致且互為影響的預(yù)測體系，實(shí)現(xiàn)從微觀到宏觀的跨尺度認(rèn)知，為未來提供更準(zhǔn)確的指引AIAI心理學(xué)：解讀認(rèn)知 智渡險境心理揭示研究AI心理揭示研究AI如何通過大量的數(shù)據(jù)處理與分析，幫助揭示和理解人類心理學(xué)的問題。包括利用AI進(jìn)行心理健康診斷、行為預(yù)測和心理治療的輔助。交互感知：探討人類如何感知和理解與AI的互動，以及這些互動如何影響人類的心理和情感狀態(tài)。包括研究人機(jī)界面設(shè)計、AI的情感智能以及人們對AI的信任和依賴程度。心智鏡像分析AI心智鏡像分析AI如何模仿或重現(xiàn)人類的認(rèn)知和情感過程，包括情感識別、決策支持以及學(xué)習(xí)和記憶模擬，以及探討AI在理解和模擬人類心理方面的潛力和限制。意識覺醒預(yù)測未來AI可能達(dá)到的自我意識和意志自由的狀態(tài)并理論化。包括探討這樣的AI在倫理、法律和社會層面上的影響和挑戰(zhàn)。AIAI歷史學(xué)：史料剖析 序史探秘文獻(xiàn)收集數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)收集與整理自動文獻(xiàn)回顧語義分析文獻(xiàn)收集數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)收集與整理自動文獻(xiàn)回顧語義分析文獻(xiàn)回顧與分析時間序列分析關(guān)聯(lián)分析模式識別與關(guān)聯(lián)分析主要任務(wù)和挑戰(zhàn)實(shí)體關(guān)系抽取知識推理知識圖譜構(gòu)建實(shí)體關(guān)系抽取知識推理知識圖譜構(gòu)建模擬和預(yù)測自然語言查詢交互式查詢和探索材料稀缺和不完整：可用文獻(xiàn)資料有限，且存在破損和不完整的問題。AI潛在應(yīng)用以直觀地展現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)和模型輸出交互式可視化多用戶協(xié)作以直觀地展現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)和模型輸出交互式可視化多用戶協(xié)作知識共享協(xié)作和共享規(guī)則。數(shù)據(jù)驅(qū)動和自動化的方式探討歷史的未解之謎。同時，AI技術(shù)也為研究者提供了強(qiáng)大的工具和資源，以深入理解和解決歷史上的復(fù)雜問題和謎團(tuán)。形式。AIAI哲學(xué)：弒父與事父對待AI的態(tài)度是基于“事父情結(jié)”，強(qiáng)調(diào)尊重和順從。在這種文化背景下，人類被視為AI的創(chuàng)造者和指導(dǎo)者，因此AI應(yīng)當(dāng)為人類服務(wù)。這種尊重和順從的觀念源于東方的家族結(jié)構(gòu)和文化傳統(tǒng)，強(qiáng)調(diào)家庭和諧和尊重長輩。因此，東方視角下的AI被期待與人類和諧共存，遵循人的指導(dǎo)和綱領(lǐng)。對待AI的態(tài)度是基于“事父情結(jié)”，強(qiáng)調(diào)尊重和順從。在這種文化背景下，人類被視為AI的創(chuàng)造者和指導(dǎo)者，因此AI應(yīng)當(dāng)為人類服務(wù)。這種尊重和順從的觀念源于東方的家族結(jié)構(gòu)和文化傳統(tǒng)，強(qiáng)調(diào)家庭和諧和尊重長輩。因此，東方視角下的AI被期待與人類和諧共存，遵循人的指導(dǎo)和綱領(lǐng)。西方文化中的“弒父情結(jié)”源于古希臘神話，如俄狄浦斯的故事。這種情結(jié)強(qiáng)調(diào)個體反叛和挑戰(zhàn)權(quán)威。在AI的語境下意味著AI可能會挑戰(zhàn)其創(chuàng)造者——人類的權(quán)威。有些學(xué)者認(rèn)為這種反叛的基因可能是顛覆性創(chuàng)新的根源。因此，西方文化中的AI可能被視為潛在的威脅，可能會挑戰(zhàn)甚至取代人類。文化編碼差異描述東西方文化中對待AI的根本差異AI顛覆性潛能描述西方文化中AI可能挑戰(zhàn)和顛覆人類權(quán)威的觀念東方文化 人機(jī)和諧論描述東方文化中人類與AI和諧共存的觀念 東方文化人機(jī)和諧論描述東方文化中人類與AI和諧共存的觀念西方文化學(xué)會用神的眼睛看世界學(xué)會用神的眼睛看世界無偏見的觀察AI不帶有人類的情感和偏見，它可以提供客觀的分析結(jié)果。當(dāng)我們面對復(fù)雜的社會和文化問題時，AI模式識別通過深度學(xué)習(xí)，AI可以識別復(fù)雜的模式和關(guān)聯(lián)，這在人類難以覺察的領(lǐng)域也有所表現(xiàn)。如在藝術(shù)、音樂和文學(xué)中，AI可以找到超越時間和空間的觀察無偏見的觀察AI不帶有人類的情感和偏見，它可以提供客觀的分析結(jié)果。當(dāng)我們面對復(fù)雜的社會和文化問題時，AI模式識別通過深度學(xué)習(xí)，AI可以識別復(fù)雜的模式和關(guān)聯(lián)，這在人類難以覺察的領(lǐng)域也有所表現(xiàn)。如在藝術(shù)、音樂和文學(xué)中，AI可以找到超越時間和空間的觀察AI可以同時分析過去、現(xiàn)在和未來的數(shù)