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教育改革视域下生成式预训练模型的伦理风险与治理策略
1
作者 李维阳 苏静普 《特区经济》 2024年第8期60-63,共4页
生成式预训练模型以其高度个性化的学习体验和基于数据与反馈的动态学习方式重构了教育空间和教学方法,为教育体系带来了颠覆性变革。但随着生成式预训练模型普遍化,尤其是ChatGPT的崛起,一些新的伦理风险也逐渐凸显出来,其中包括技术... 生成式预训练模型以其高度个性化的学习体验和基于数据与反馈的动态学习方式重构了教育空间和教学方法,为教育体系带来了颠覆性变革。但随着生成式预训练模型普遍化,尤其是ChatGPT的崛起,一些新的伦理风险也逐渐凸显出来,其中包括技术风险、内容风险、数据风险和算法风险等。这些风险既有生成式预训练模型本身在训练过程中不自觉产生的偏见或误导性言论对人的侵犯,也有人类本身的因素如:开发者算法霸权、个体技术认知缺乏、教师数据素养欠缺等。针对这些伦理风险,可以从加强理论研究和知识普及、研发符合我国教育模式的生成式预训练模型、推动教育形态的结构性变革来进行伦理风险治理,以确保生成式预训练模型技术在教育领域的应用符合教育伦理规范。 展开更多
关键词 教育改革 生成式预训练模型 伦理风险 治理 ChatGPT
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生成式AI的融贯性法律治理——以生成式预训练模型(GPT)为例 被引量：60
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作者 郭春镇 《现代法学》 CSSCI 北大核心 2023年第3期88-107,共20页
随着大规模数据和算式的增长,以及算法的不断优化。围绕生成式AI的前景,存在着支持、反对、中立等不同态度,这些态度背后隐含着认知根源、经济考量和权利思考。立足于法律3.0的融贯性治理注重国家法律、行政规制和技术方案之间的融贯,... 随着大规模数据和算式的增长,以及算法的不断优化。围绕生成式AI的前景,存在着支持、反对、中立等不同态度,这些态度背后隐含着认知根源、经济考量和权利思考。立足于法律3.0的融贯性治理注重国家法律、行政规制和技术方案之间的融贯,为治理生成式AI提供了思路和方向。融贯性治理中的“融贯”,既是规范性融贯,强调法律规范的内在一致性和统一性,也是整体性融贯,强调将技术方案融入规范,进而使得技术方案与不同层级规范和引领这些规范的原则与价值得以融贯。在面对以GPT为代表的生成式AI时,可以尝试将AI和区块链作为技术方案对其进行治理,也可以通过自我规制和外在约束培育建设“有道德的”AI,还可以通过“市场+规则”助力生成式AI的发展。生成式AI所涉及的法律问题在现有的法律体系框架内基本能得到有效应对,对于它带来的现实、急迫且法律没有明确规定的问题,可以进行融贯性治理。 展开更多
关键词 生成式AI 生成式预训练模型(GPT) 融贯性治理 法律3.0
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新一代人工智能领域数据要素定价的困境与出路 被引量：1
3
作者 鞠雪楠(译) 欧阳日辉 《价格理论与实践》 北大核心 2023年第4期28-32,96,共6页
以大语言模型(LLM)、生成式预训练转换模型(GPT)等为代表的新一代人工智能(AI)方兴未艾,数据将是AI大模型的关键竞争要素之一。建立健全人工智能领域数据要素定价机制,是通过市场化手段提供高质量、大规模、多样性数据集的关键环节。在... 以大语言模型(LLM)、生成式预训练转换模型(GPT)等为代表的新一代人工智能(AI)方兴未艾,数据将是AI大模型的关键竞争要素之一。建立健全人工智能领域数据要素定价机制,是通过市场化手段提供高质量、大规模、多样性数据集的关键环节。在综述数据要素定价研究文献的基础上,本文系统梳理新一代人工智能领域数据定价面临的一般性和特殊性困难。从新一代人工智能技术所需数据的角度,本文创新性地提出“质量基准、贡献增值、场景定制和动态溢价”相结合的综合定价模型的思路,并从市场建设、定价标准、价格结构和定价环境等维度提出对策建议。 展开更多
关键词 数据要素定价 新一代人工智能 大语言模型 生成式预训练模型
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