生成式人工智能与金融业变革:典型事实、潜在问题与应对策略--以ChatGPT为例

作为数字经济时代前沿人工智能应用变革与创新的代表,ChatGPT对人类经济社会发展产生着深刻影响。解析在ChatGPT支撑下金融领域的智能交互与个性化服务、数据驱动与决策支持、风险管理与合规监控等典型事实,梳理ChatGPT在金融领域的应用引发的金融劳动力的结构性冲击、收入分配的失衡困境、数据应用的风险性挑战等问题。进而提出以新型举国体制推动生成式人工智能的自主性发展,并在金融业就业稳定与保障领域强化制度建设,划定生成式人工智能在金融领域的应用边界,强化以行业伦理来约束短期行为等措施,通过多重手段合力推动生成式人工智能与金融业务的融合创新发展。

农业工程专业“人工智能+教育”及ChatGPT导学实践

“人工智能+教育”作为当前教育变革的核心趋势,借助高科技手段优化教学方式、提高教育质量和效率,有望对教育领域产生深远影响。以此为核心,着重探索人工智能技术在高校农业工程专业教育教学改革中的实际应用及ChatGPT在其中发挥的角色和影响。依托“人工智能+”学科群,并结合社会经济发展需求优化农业工程专业的学科布局;进而通过ChatGPT引导交互式学习,转变传统教学方式,提高学生的学习效果。西南大学农业工程专业的教学实践表明,ChatGPT以其个性化的教学策略,提高学生的学习效率和兴趣,为教师提供实时的学习状况反馈,为优化教学方法提供有效手段。

生成式人工智能的法律风险问题——以ChatGPT为例

以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术的更新与进步,在为人类提供便利的同时也存在潜在的法律风险。围绕这些风险,对生成式人工智能生成物引发的知识产权归属问题进行探讨。这些风险势必会影响多方主体的利益。对此,需要完善法律法规及时确定享有权利、承担义务主体。同时应树立监管体系,加强全过程监管。还要建立惩罚机制,加大对侵权行为的打击力度。实行多个主体全方位联动治理,平衡各类主体的利益。规制ChatGPT在内的生成式人工智能所引发的各类知识产权问题。

基于人工智能的软件自动化编程与优化研究

在人工智能快速发展与广泛应用的背景下,如何进行自动化程序的生成优化备受关注。鉴于此,本文针对现有方法在处理复杂程序结构方面的不足,提出一种结合人工智能和人类编程经验的混合神经计算编程方法。研究设计基于高级可微分编程语言的抽象虚拟机,并通过实验评估了模型在排序和加法任务中的泛化能力和生成程序准确度。结果表明,混合神经计算机编程(hybrid neural computer programming,HNCP)设计在准确率、平均绝对误差和运行时长等方面均优于现有模型,显著提升了自动化编程技术的实用性和可靠性。

人工智能技术在软件测试领域的应用探讨

随着软件需求日益复杂,传统测试方法面临挑战,自动化测试逐渐成为主流。通过将人工智能技术融入自动化测试系统,能够优化测试流程,提升智能化管理水平。文章阐述了自动化测试的关键步骤,包括测试计划制定、需求分析、用例设计、环境创建、脚本编写及测试结果分析等。研究表明,人工智能不仅能提高数据处理能力,还可实现自主学习和深度挖掘,推动生态系统中产品的兼容性与用户体验的改善。为未来软件测试的发展提供了新的思路。

生成式人工智能赋能本科生科研能力培养——ChatGPT支持的CUREs教学模式

为促进高等教育中高素质创新人才培养,构建以学生为中心的科研训练与课程教学整合模式是有效途径。当前基于课程的本科生科研体验(CUREs)教学模式虽在增强学生对科学本质的理解等方面具有一定优势,但在激发学生研究动机方面存在一些不足。将支持高效反馈的生成式人工智能ChatGPT引入人机协作研究过程中,有助于改善学生的科研体验,推动科研项目化学习。通过对ChatGPT支持的CUREs教学模式的设计与实施,发现该模式有助于培养学生的科研能力,提升他们的科研知识水平、科研技能水平和科研情感水平。尽管学生认同该教学模式的有效性和易用性,但其实际效果的发挥仍需人类智慧的参与。未来需要持续升级和优化生成式人工智能技术,确保技术应用高效且符合伦理标准;应用生成式人工智能技术重构教学模式,并通过长周期、跨场域实践检验其应用效果;强调人工智能与人类智慧的互补协作,真正实现生成式人工智能赋能学生科研能力提升。

生成式人工智能对学术期刊的影响与建议:以ChatGPT为例

近年来,以ChatGPT为代表的生成式人工智能在出版业中的应用有了突破性进展,能够帮助学术期刊优化选题策划、内容创作、编辑审校等工作流程,提高论文加工质量,提升个性化服务水平,优化学术出版资源配置并提升编辑价值创造力,但也为学术期刊带来技术应用成熟度问题、文章内容同质化问题、侵犯版权和隐私权风险、学术不端风险。对此,学术期刊从业者需要加强ChatGPT与人工编辑深度融合,加大对内容质量和创新性的审查,建立健全生成式人工智能技术的规范和标准,建立技术人才储备和人才梯队,以应对上述挑战。

ChatGPT等生成式人工智能技术对产业转型升级的影响

ChatGPT等生成式人工智能技术引发了社会公众的广泛讨论,其不断迭代将对产业转型与升级产生深刻影响。生成式人工智能将传统产业引向数字化、智能化的发展方向,不仅会融入制造行业最大限度地实现自动化生产管理和监督,还会对法律咨询、养老服务、教育等服务行业产生部分人力资本替代。生成式人工智能进一步技术迭代甚至会对消费零售业、金融业、文本翻译、新闻传播行业等文本整合输出类工作具有完全替代作用。在此背景下,中国既面临着产业转型升级的重大机遇,又面临着关键核心技术封锁困境、就业结构调整、人伦等挑战。

ChatGPT类人工智能软件发展对高校学风建设的冲击及应对策略研究

人工智能类软件的迅猛发展已经悄然对当代大学生的学习范式造成了影响。高校学风建设面临着巨大的挑战与冲击。文章主要从ChatGPT类人工智能软件的发展特点讨论其对高校学风建设的冲击与挑战,并从政策制定、引导认知、过程监督的角度提出了高校学风建设的若干应对策略,以期为新时代高校培育优良学风,培育高质量拔尖创新人才提供借鉴。

生成式人工智能传播中的偏向与规制——以ChatGPT为例

ChatGPT的诞生标志着人类信息传播技术出现了重大突破。它凭借预训练和大模型获得了强大的“泛化能力”,可以基于上下文内容推断出最合适的答案。然而,作为基于概率推断的生成式人工智能,ChatGPT也存在着一定的缺陷。从内部推断逻辑来看,基于人类文本知识进行预训练的模型,会复刻人类社会的偏见与缺陷,在传播过程中会进一步强化偏向,忽视边缘群体。受制于外部环境的介入,ChatGPT也会受到资本力量和政治立场的影响。对于生成式人工智能的发展,要从训练数据和模型设计阶段防止偏向的发生,同时也要发挥行业力量、制度优势和用户技术素养,共同引导其健康发展。

生成式人工智能驱动下的传播变革与发展研究:以ChatGPT为例

以ChatGPT为代表的生成式人工智能是数字时代人工智能技术的奇点,将推动人类传播活动进入新的发展阶段。人机传播成为传播活动中的新类型,并重构人类传播体系。人工智能驱动机器成为内容生产的新主体,可以低成本、规模化、即时性地生产个性化、场景化的创意内容并直接发布。文字交流在传播活动中的重要性将有所下降,人机之间的数字化口语交流成为新的主要传播方式。但人机传播的不对等性、信息内容的不可控性也将持续增强。未来,如何应对这一历史性的重大变革,将是传播学界与业界必须解决的重要课题。

法域协调视角下生成式人工智能产物涉知识产权问题研究——以ChatGPT为例

人类情感的表达是人类器官独有的自然反应,而并非是某种规则的产物。作品的认定应当包含作者的情感表达。现阶段的生成式人工智能并不具备情感表达能力,只是智能化程度更高的弱人工智能产品。其自身无法承担侵权责任,其生成物并不属于作品。随着科技的不断发展,带有情感的生成式强人工智能产品终有一天会被设计并投入使用,应对相关法律提前进行完善,以满足生成式强人工智能自身能够承担责任的需要。为了保证法律完善的顺利进行,应当坚持政策导向,并遵守法秩序统一性原则。具体完善路径包括:第一,肯定生成式强人工智能作为作者与被侵权人的主体地位;第二,应当明确生成式强人工智能在刑法上的地位,肯定其既可能成为刑法的犯罪主体,也能成为刑法中的被害人;第三,为生成式强人工智能设置专属的处罚方式。

ChatGPT类生成式人工智能产品提供者之刑事责任

ChatGPT类生成式人工智能产品数据处理不可控,提供者刑事责任不明确,将会引发刑事治理难题。在产品投入流通时,如果ChatGPT类生成式人工智能产品符合国家标准、行业标准,并不存在当前科学技术水平能够发现的缺陷,一般不宜追究产品提供者的刑事责任;在产品投入流通后,产品提供者应承担适度的安全管理义务。违反安全管理义务,有可能承担刑事责任。有限度追究产品提供者的刑事责任,既符合网络领域积极主义刑法观的趋势,也有利于实现鼓励科技创新和防范产品风险之间的平衡,还符合社会公众的期待。提倡“全面性考察”方案,用以限制产品提供者成立帮助信息网络犯罪活动罪的范围。在具体贯彻“全面性考察”方案时,可以“超过半数规则”作为产品提供者主观“明知”的认定标准。

新一代生成式人工智能参与财税公共法律服务的信息权利风险及其治理——以ChatGPT为例

以新一代生成式人工智能为技术载体的财税公共法律服务,是数字时代优化政府决策过程、提升政府服务效能的基本单元。但是,在ChatGPT参与财税公共法律服务的过程中,技术理性突破与财税信息人格利益保护、数据歧视偏见与公共法律服务正义维护、深度伪造失控与公共法律服务安全保障之间的张力愈发凸显,可能会导致ChatGPT在参与财税公共法律服务的过程中对公民信息隐私权、信息平等获取权以及信息信赖利益造成侵害。为此,应以构建财税公共法律服务的信息权利谱系为首要前提,从规范维度补全财税领域生成式人工智能的法律参与规则,从运行维度探索生成式人工智能的自我规制模式,以外部强制和内部规制为着力点实现新一代生成式人工智能效用的最大化,以提升财税公共法律服务的精准性、智慧性、安全性。

人机共融到人机共荣——以ChatGPT为例论生成式人工智能生成物的可著作权性问题

ChatGPT以其高度拟人化的输出结果和对话式的交互方式,模糊了传统劳动工具和劳动主体之间的界限,为我们展示了一种人工智能深度参与人类活动的人机共融情景。但以ChatGPT为典型的生成式人工智能的生成物,其可著作权性问题就因为其在形式上不断接近人类作品,而引起了高度关注。从ChatGPT的运作过程、生成物特点上来看,生成式人工智能生成物在形式表现上与人的作品几乎无异,但人工智能本身却无创作意识也无思想情感。在面临着劳动主体、激励作用和权利桎梏上的赋权困境,生成式人工智能生成物在可见的将来更适合成为公共领域中的开放知识。

ChatGPT对人工智能辅助翻译的影响

为提高翻译效率,人工智能翻译技术应运而生。其中,ChatGPT作为一种强大的自然语言处理模型,在翻译领域起着重要的作用。因此,本文主要基于人工智能时代,结合ChatGPT相关概念,对ChatGPT在智能化翻译中的应用进行分析,阐述ChatGPT对人工智能辅助翻译的影响,对ChatGPT在翻译领域的具体应用案例进行分析,以期为进一步了解ChatGPT在翻译领域的应用提供一定的参考。

从ChatGPT到Sora:生成式人工智能如何重塑深度学习场景

生成式人工智能的快速发展正在重塑人类的生产、生活和学习方式。ChatGPT和Sora作为生成式人工智能的典型代表,分别在文本生成和视频制作领域取得了重大突破。这些进步不仅推动了可视化、沉浸式和高度交互式学习环境的发展,也为探索人机双向知识建构下的深度学习路径奠定了坚实的技术基础。人机双向知识建构下的深度学习路径由四个递进且循环的认知阶段组成:激活感知、知识建构、知识迁移和知识创新,涵盖了深度学习的12个具体环节。研究在知识创新阶段引入SECI知识创新扩展模型,将生成式人工智能技术有机融入学习的每一个环节,构建了生成式人工智能重塑的深度学习模型,并基于此模型搭建更加丰富多元的学习场景。为了进一步提升整合效果,提出独立增强型、综合集成型和定制化模型三种策略。这些策略旨在帮助学生实现知识的深入理解、迁移内化和创造,培养高阶思维能力。

ChatGPT类人工智能介入战略叙事的内在逻辑、具体表征及应对策略

ChatGPT类人工智能技术开启了认知智能互联时代。作为自动生成与传播文本的算法智能体,ChatGPT类人工智能技术介入叙事修辞促使战略叙事生态发生转变,其通过概念驾驭公众情感,叙事博弈更为复杂多变。这背后既有人工智能技术本身的技术性缺陷,也有大国刻意利用的政治因素。当前的监督机制落后于人工智能技术的快速进步,必须建立适当的监督和问责机制,成立具有约束力的机构,以提高国家过滤筛选有害信息的能力,保证叙事的连贯性和稳定性。

ChatGPT等生成式人工智能对学术信息生态的影响及图书馆如何作为

ChatGPT等生成式人工智能全面参与学术信息生成、传播与交流,可能产生大量劣质学术信息并快速传播,以致显著破坏学术信息生态,导致学术信息污染。文章探讨生成式人工智能时代学术信息的生成与传播及其对学术信息污染的影响,分析输入信息质量问题、大语言模型自身局限、学术不端三个因素引起ChatGPT等生成式人工智能生成信息质量问题及其对学术信息生态的影响,指出图书馆界可以充分发挥专业工作特长和资源优势,助力人工智能生成高质量信息,参与人工智能生成内容管理,为维护生成式人工智能时代良好的信息生态贡献智慧。

人工智能时代学术传播规范的重构——以生成式人工智能ChatGPT为例

学术传播经过长期的演变,逐渐形成了其独特的传播形式和严谨的传统学术传播规范。学术传播规范有助于保障学术活动的有效进行。以ChatGPT为代表的生成式人工智能对学术传播带来了新的挑战,也对传统学术传播规范产生了巨大冲击。鉴于人工智能时代学术传播的局限,尤其是在学术传播规范方面还存在重大缺陷,我们需要认真思考人工智能时代学术传播规范的重构,以既能充分发挥ChatGPT等生成式人工智能的作用,又能防范其所带来的巨大学术风险。人工智能时代重构学术传播规范的原则应当综合考虑数据隐私、信息真实性、公平公正、知识产权保护和学术诚信等因素,同时从学术传播主体、学术传播内容、学术传播途径和学术传播环境等方面,采取整体性、系统性的举措,重新形成学术传播活动中规范使用ChatGPT等生成式人工智能的方法,方冀达成人工智能时代学术传播善治之目的。