ChatGPT的工作原理、关键技术及未来发展趋势

ChatGPT是自然语言处理领域的一项重要技术突破,专注于对话生成任务,在多种任务中表现出卓越的性能。主要探讨ChatGPT的演变历程、关键技术,并分析了其未来可能的发展方向。首先,介绍了ChatGPT的模型架构和技术演进过程。随后,重点讨论了ChatGPT的关键技术,包括提示学习与指令微调、思维链、人类反馈强化学习。然后,分析了由于基于概率生成原理所造成的固有局限,包括事实性错误、垂直领域深度性弱、潜在的恶意应用风险、可解释性及模型实时性差等。最后,探讨了其在典型应用中存在的问题和相应的解决途径,包括在训练评估过程中考虑道德和安全性因素,以降低潜在风险;结合外部专家知识和迁移学习,以提高模型对特定领域的理解能力,更好地适应特定任务场景;引入多模态数据,以提高模型信息理解能力,增强模型通用性和泛化性。通过对ChatGPT模型框架、技术演变与关键技术的分析,为深入理解ChatGPT提供帮助;结合原理分析其固有缺陷,并结合实际应用中存在的问题,挖掘未来可能的研究方向,为自然语言处理领域的深入研究提供有益参考。

类ChatGPT技术在企业智能财务建设中的应用思考

ChatGPT是人工智能领域的最新研究成果,智能财务是当今企业财务数智化转型的重要方向,如何将类似ChatGPT的大模型技术妥善应用于企业智能财务的系统建设中是业界正在探讨的热点。文章剖析了在智能财务建设中引入类ChatGPT技术的意义,以及类ChatGPT技术在智能财务系统中的应用逻辑;深入讨论了类ChatGPT技术与智能财务系统建设在效率、质量、创新三方面的契合性,并进一步分析了该技术在智能财务建设的初始阶段、部分集成阶段、完全集成阶段、协同阶段、驱动阶段等阶段可能产生的作用;提出了以企业应用为主导、政府充分发挥引领作用、多个利益相关方协同推进的应用策略,同时提示科技革新带来的法律和安全风险依然是智能财务建设过程中面临的主要问题。

ChatGPT生成中文学术内容分析——以情报学领域为例

学术写作是ChatGPT的主要应用方向之一。文章以情报学领域的核心期刊论文为研究对象,首先从词、句、篇3个维度出发,使用词性标注、n-gram等文本处理方法对ChatGPT和人类产出的论文引言内容进行对比分析。然后将判断学术内容是否由ChatGPT生成视作一个二元分类任务,采用朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林算法进行文本分类实验,并使用SHAP方法对文本结构特征的重要性进行分析。研究发现:ChatGPT在描述有具体时间节点的事实性信息和引用政策文件或研究报告等方面表现较弱,生成引言的篇幅较集中,撰写论文相较于人类更加“循规蹈矩”;查重工具通常无法准确检测出ChatGPT生成内容的原创性,但分类模型可以比较容易地区分出引言是否由ChatGPT生成,平均句子长度、词汇多样性和文本长度是影响分类结果最重要的文本结构特征。

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。

是“神马”还是“灰犀牛”:ChatGPT等大语言模型对教育的多维影响及应对之策

ChatGPT以“入侵”的方式在教育领域登陆,初露“灰犀牛”面貌,由此引发教育思想、教育体系和学校教育层面的危机。在教育思想层面,多将ChatGPT视为“神马”,在态度上选择抵制和观望,其背后既有思维惯性、惰性等历史原因,也有因ChatGPT等大语言模型管理制度缺位导致安全感无处寄放的现实依据。就教育体系而言,ChatGPT引发的教育自洽与替代焦虑加持,将从内外两个角度解构既有的教育目标体系,由此带来基于人的自由全面发展的教育目标体系的重构;ChatGPT将推动知识生产与知识学习的转向,进而以知识教育价值重估为“支点”,撬动教育整体价值重估,促使教育立足“人本”和“高阶”开展价值创造;ChatGPT还将引发学生发展与评价标准、方式的变革,渐次推动教育评价体系的全面创新。就学校教育而言,知识学习的变革必将推动学校教育时空的重组和学校生态的创新,使课堂教学由“三维”向“四维”转型,进而推动教学生态重塑、流程再造和课堂教学革命,引发教师角色、工作方式和发展方式的变革。

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赋能教育评价变革的现实前提、作用机理及实践路径

对话式人工智能ChatGPT蕴藏着催生教育领域巨大变革的无限潜力,它具有理解自然语言并生成高质量回答的特性,能够支持深度人机交互个性化教学,为技术赋能教育评价变革掀开了新的篇章。在提出ChatGPT赋能教育评价变革现实前提的基础上,明确揭示了ChatGPT赋能教育评价变革的作用机理:赋能教育评价理念由“标准筛选”到“个性改进”、教育评价主体由“权威主导”到“多元协同”、教育评价内容由“单一知识”到“综合素养”以及教育评价方式由“结果总结”到“过程伴随”。与此同时,总结了ChatGPT赋能教育评价变革过程中潜在的风险挑战,包括评价主体欠缺智能素养阻碍赋能效果达成、削减教育评价的人文属性以及存在安全风险和伦理隐患。最后,在提出作用机理和风险挑战的基础上,从评价主体智能素养培育、人机协同中的身份重塑与育人本位回归以及评价伦理标准与监督保障体系完善等三方面构建ChatGPT赋能教育评价变革的实践路径。

高校图书馆应用ChatGPT的前景、法律困境和因应之策

[目的/意义]通过对高校图书馆应用ChatGPT的前景、法律困境和对策研究,为更好利用新技术发展成果助推图书馆高质量发展提供有益借鉴。[方法/过程]结合ChatGPT的技术特点和高校图书馆的业务工作情况,探究ChatGPT赋能高校图书馆建设的应用场景,探讨图书馆应用ChatGPT的法律困境,并探寻因应之策。[结果/结论]ChatGPT可在资源建设、参考咨询、学科情报、古籍智能处理、智能知识服务等方面提供科技助力。应用ChatGPT的法律困境包括访问困境、知识产权共同侵权风险、生成内容权利归属不明、个人信息及隐私保护瑕疵等,可采取申请特殊访问信道、使用同类替代产品、拟制知识产权侵权责任分担条款、约定生成信息权利归属以及有效履行告知义务等措施。

ChatGPT赋能图书馆虚拟数字人:技术优势、应用场景与实践路径

ChatGPT为虚拟数字人在图书馆服务的应用赋予了更大的想象空间和更多的可能性。文章通过总结ChatGPT的运行原理与技术优势,提出ChatGPT赋能图书馆虚拟数字人的主要应用场景,如虚拟馆员智能问答、虚拟讲解员、阅读推广服务以及特殊人群无障碍服务;建议图书馆从技术支撑、信息资源、服务场景以及管理制度等方面出发,探索ChatGPT赋能图书馆虚拟数字人的实践路径,以更好地实现智慧服务。

ChatGPT与经济增长:影响机制与政策框架

以ChatGPT为代表的生成式人工智能具有广泛的应用领域,通过垂直和横向互补性拓展创新与生产率提升空间,对经济持续增长具有重要作用。具体而言,ChatGPT将推动科技进步进入加速期,提高劳动生产率,形成高效率的新产业,使数据、算法等要素更好地发挥作用。我国应根据ChatGPT在技术、经济等方面的特点,出台数据、资金、人工智能基础设施、落地应用等方面的政策,更好发挥类ChatGPT模型对经济的增长效应。

ChatGPT应用中的科研诚信风险及其伦理治理

作为具有高度人工智能特点的新成果,ChatGPT自面世以来就受到广泛关注。其强大的信息整合能力、生成性的自主学习能力、良好的人机交互能力在为科学研究提供有力辅助的同时,也产生了科研诚信的隐忧。ChatGPT在辅助科研中存在的诚信风险主要包括:信息失真的风险、剽窃侵权的风险、科研失德的风险。要规避这些风险,就必须对ChatGPT的应用进行伦理治理。ChatGPT使用应当遵守公开知情原则、公平正义原则、共同责任原则。唯有强化研究者的道德自觉,建立ChatGPT伦理审查机制,构建ChatGPT科研诚信伦理控制体系,才能确保ChatGPT在科研辅助中满足科研诚信要求、具备道德正当性。

ChatGPT的法律人格认定与生成内容性质探讨

随着ChatGPT的广泛运用,关于人工智能的法律问题探讨再次成为舆论焦点。根据ChatGPT系统与人类互动生成相应文字内容的特性,ChatGPT生成内容是否受《著作权法》保护问题备受争议。探讨该问题,有两个不可或缺的前提要件,即ChatGPT是否具有法律人格及其生成内容能否被认定为作品,以此确定其是否应受《著作权法》保护。文本认为,ChatGPT尚不具备法律主体资格,在ChatGPT生成内容被认定为作品对其进行保护时,应明确ChatGPT使用者作为生成内容的著作权主体,通过加强对ChatGPT著作权主体的监管实现对其生成内容的规制,以此加快推进人工智能法治化进程。

基于ChatGPT的管理会计应用场景研究

人工智能聊天机器人ChatGPT的出现给各行各业带来了颠覆性的影响,ChatGPT在管理会计中的应用将是其发展的必然趋势。如何将ChatGPT与管理会计相结合,激发管理活力,助力会计工作提质增效,是推动管理会计转型的关键点。文章在介绍ChatGPT技术特征的基础上,分析了ChatGPT可能对管理会计产生的积极影响,结合管理会计职能发现ChatGPT可以应用于管理会计的智能聊天机器人、成本分析与控制、经营绩效评估、预算编制与执行、投资分析、风险管理、内部报告生成等场景中。同时文章还分析了应用ChatGPT可能面临的挑战,并对未来ChatGPT在管理会计中的应用做了前景展望,以期为ChatGPT在管理会计中的应用做出一些理论和实践层面的创新性探索。

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。

ChatGPT赋能教育元宇宙数字教学资源建设与服务

ChatGPT为教育元宇宙数字教学资源建设与服务提供了新的抓手。文章通过对信息环境中知识生长模式的挖掘,探索ChatGPT赋能教育元宇宙数字教学资源建设模式,形成ChatGPT赋能原生、动态、再生资源建设的知识流转循环;立足于认知需求角度,探讨ChatGPT提供的情境认知、构建主义、分布认知三类资源服务,从师生、场域、技术、资源、制度五方面构建ChatGPT赋能教育元宇宙数字教学资源建设与服务的体系,讨论ChatGPT赋能的负向影响及应对措施。

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+高等教育”变革的驱动因素、主要障碍及有关建议

作为人工智能技术的标志性代表,ChatGPT技术在多个领域得到了不同程度的应用,特别是在高等教育领域的应用与实践探索备受关注,“ChatGPT+高等教育”变革已成为重要趋势。在此背景下,文章首先梳理了“ChatGPT+”的来源与内涵,阐述了“ChatGPT+高等教育”新形态。然后,文章从政策、技术和模式等方面分析了“ChatGPT+高等教育”变革的驱动因素。最后,文章多角度探讨了“ChatGPT+高等教育”变革面临的主要障碍,并针对这些障碍提出了有关建议,以实现“ChatGPT+高等教育”变革的健康有序推进,为高等教育现代化贡献更多“数智化”力量。

从ChatGPT审视负责任创新:阻碍因素与转型方向

ChatGPT的勃兴再次激化了技术创新加速和社会适应水平滞后两者间的尖锐矛盾,使人类被迫面临前所未有的经济、政治、文化和环境风险,进而使有关负责任创新的呼声愈演愈烈。但作为技术伦理准则的负责任创新沿袭了熊彼特范式下基于竞争逻辑的创新,其设计的ARDR模型一方面从未在根本上调控创新较之于负责任的支配性优势,另一方面把负责任简化为线性流程,导致负责任看似获得与创新并列的地位,实则在创新蕴含的人际竞争、公司竞争、国际竞争面前屡屡沦为点缀。唯有在后熊彼特范式下依托基于共生逻辑的创新保卫负责任,才能建构起真正具备约束力的伦理准则,削弱不负责任创新赖以扩散的社会基础,使通过负责任停滞促成制度跟进变为可能。实现上述目标不仅要求各国完善内部治理,而且需要负责任的大国制定跨国人工智能治理框架,使人工智能的发展对全人类有益。

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对研究生创新能力培养的价值与挑战

创新能力一直被视为人类独有的智能,但以ChatGPT为代表的生成式人工智能产品突破了人类对机器智能的认知,也为研究生创新能力培养带来了新的价值和挑战。一方面,ChatGPT在弥补导师资源不足、强化学术指导,加速研究生创新知识习得、打破学科壁垒,引导研究问题挖掘、激发创新思维,推动研究生创新能力评价改革、容许自由探索等方面具有潜在价值。另一方面,ChatGPT也在一定程度上违反了高深知识的学习规律,使知识体系难以形成;导致教育内容亟待更新,人际互动受到冲击;引发创新能力内涵急剧变化,数字素养要求进一步提高;加剧就业风险,使学科价值需重新研判。基于此,我国需要灵活运用人工智能,完善研究生创新能力培养模式;完善研究生创新能力评价机制,营造包容的创新环境;健全数字安全法规,提升研究生数字素养;优化学科专业布局,增强研究生技能迁移能力。