问答ChatGPT之后:超大预训练模型的机遇和挑战 被引量：41

1

作者 卢经纬 郭超 +4 位作者 戴星原 缪青海 王兴霞 杨静 王飞跃 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期705-717,共13页

超大预训练模型(Pre-trained model,PTM)是人工智能领域近年来迅速崛起的研究方向,在自然语言处理(Natural language processing,NLP)和计算机视觉等多种任务中达到了有史以来的最佳性能,促进了人工智能生成内容(Artificial intelligenc... 超大预训练模型(Pre-trained model,PTM)是人工智能领域近年来迅速崛起的研究方向,在自然语言处理(Natural language processing,NLP)和计算机视觉等多种任务中达到了有史以来的最佳性能,促进了人工智能生成内容(Artificial intelligence-generated content,AIGC)的发展和落地.ChatGPT作为当下最火热的PTM,更是以优异的表现获得各界的广泛关注.本文围绕ChatGPT展开.首先概括PTM的基本思想并对其发展历程进行梳理;接着,详细探讨ChatGPT的技术细节,并以平行智能的视角阐述ChatGPT;最后,从技术、范式以及应用等多个方面对PTM的发展趋势进行展望. 展开更多

关键词 预训练模型 ChatGPT TRANSFORMER 人工智能生成内容 平行智能 社会化大闭环

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AIGC议题的动态演进与传播结构:基于微博和Twitter的比较分析 被引量：1

2

作者 张尔坤 张洪忠 +1 位作者 姚俊臣 王诗然 《西安交通大学学报（社会科学版）》 北大核心 2024年第3期176-186,共11页

不同文化背景和社会情境可能会形成不同的技术认知,基于跨平台比较视角,采用动态主题模型等工具比较微博和Twitter中人工智能生成内容(AIGC)议题在发展趋势与传播结构上的差异,探讨促成这些差异的多维因素。研究发现:在微博中,用户更关... 不同文化背景和社会情境可能会形成不同的技术认知,基于跨平台比较视角,采用动态主题模型等工具比较微博和Twitter中人工智能生成内容(AIGC)议题在发展趋势与传播结构上的差异,探讨促成这些差异的多维因素。研究发现:在微博中,用户更关注AIGC的经济和商业价值,侧重探讨新技术与经济发展的关系;在Twitter中,AIGC讨论与技术逻辑具有更紧密的联系,诸多文化界、产业界博主将技术对产业、伦理的影响和对未来的想象推到更重要的讨论位置。研究认为,由经济要素驱动的AIGC讨论机遇与风险并存,在关注AIGC经济价值的同时,也要警惕资本、市场对技术认知和技术发展的过度干预,防止技术背离“以人为本”的价值初衷。最后,宏观层面的语境也并非稳定不变,未来应当继续关注技术认知的结构性变化以及其将如何影响新技术发展等问题。 展开更多

关键词 人工智能生成内容 主题建构 传播结构 技术认知 微博 TWITTER 动态主题模型 社交媒体

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人工智能生成内容赋能服装品牌数智化转型路径研究

3

作者 庄冬冬 任若安 孙捷 《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期12-19,共8页

随着时尚领域的数智化发展,服装品牌面临着转型升级动能不足的问题,人工智能生成内容(AIGC)的赋能将为其提供新的思路。文章运用案例分析和归纳概括等方法,从设计、供应链、营销等多方面剖析服装品牌的发展现状,归纳与分析服装品牌在人... 随着时尚领域的数智化发展,服装品牌面临着转型升级动能不足的问题,人工智能生成内容(AIGC)的赋能将为其提供新的思路。文章运用案例分析和归纳概括等方法,从设计、供应链、营销等多方面剖析服装品牌的发展现状,归纳与分析服装品牌在人工智能生成领域赋能下将呈现4大角色任务和7大技术场景的发展趋势,并探索其对服装品牌数智化转型升级的影响。研究表明:AIGC的赋能将促进服装品牌的数智化转型升级,虚拟化的设计展示、个性化的服务营销、共创式的商业模式及协作化的人才能力都将进一步提升品牌的数智化程度,帮助服装品牌实现“数据—算法—品牌—数据”的数智化升级,以期更好地应对未来市场的发展。 展开更多

关键词 人工智能生成内容(aigc) 数智化转型 服装品牌 数字生态 大数据 全流程设计

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语音深度伪造及其检测技术研究进展

4

作者 许裕雄 李斌 +1 位作者 谭舜泉 黄继武 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期2236-2268,共33页

语音深度伪造技术是利用深度学习方法进行合成或生成语音的技术。人工智能生成内容技术的快速迭代与优化,推动了语音深度伪造技术在伪造语音的自然度、逼真度和多样性等方面取得显著提升,同时也使得语音深度伪造检测技术面临着巨大挑战... 语音深度伪造技术是利用深度学习方法进行合成或生成语音的技术。人工智能生成内容技术的快速迭代与优化,推动了语音深度伪造技术在伪造语音的自然度、逼真度和多样性等方面取得显著提升,同时也使得语音深度伪造检测技术面临着巨大挑战。本文对语音深度伪造及其检测技术的研究进展进行全面梳理回顾。首先,介绍以语音合成(speech synthesis,SS)和语音转换(voice conversion,VC)为代表的伪造技术。然后,介绍语音深度伪造检测领域的常用数据集和相关评价指标。在此基础上,从数据增强、特征提取和优化以及学习机制等处理流程的角度对现有的语音深度伪造检测技术进行分类与深入分析。具体而言,从语音加噪、掩码增强、信道增强和压缩增强等数据增强的角度来分析不同增强方式对伪造检测技术性能的影响,从基于手工特征的伪造检测、基于混合特征的伪造检测、基于端到端的伪造检测和基于特征融合的伪造检测等特征提取和优化的角度对比分析各类方法的优缺点,从自监督学习、对抗训练和多任务学习等学习机制的角度对伪造检测技术的训练方式进行探讨。最后,总结分析语音深度伪造检测技术存在的挑战性问题,并对未来研究进行展望。本文汇总的相关数据集和代码可在https://github.com/media-sec-lab/Audio-Deepfake-Detection访问。 展开更多

关键词 语音深度伪造 语音深度伪造检测 语音合成(SS) 语音转换(VC) 人工智能生成内容(aigc) 自监督学习 对抗训练

原文传递

制衡还是共生:生成式人工智能治理的技术校准与行动框架

5

作者 杨雅 苏芳 章雪晴 《社会治理》 2024年第2期4-12,共9页

生成式人工智能的发展突出了技术的加速度与社会治理框架的不协调问题。本文以生成式人工智能对社会结构的突变性影响为切入点,分析以数据安全为代表的技术风险、技术利维坦和隐私安全等社会风险以及以认知思维构陷为代表的决策风险等... 生成式人工智能的发展突出了技术的加速度与社会治理框架的不协调问题。本文以生成式人工智能对社会结构的突变性影响为切入点,分析以数据安全为代表的技术风险、技术利维坦和隐私安全等社会风险以及以认知思维构陷为代表的决策风险等突出问题,在技术权力置换与社会格局重组中寻找生成式人工智能技术校准的基准点,并以中观与微观数智素养培育为行动起点,以期在“有形边界”之外,为生成式人工智能发展提供“无形边界”与伦理素养规范的治理逻辑与行动框架。具体来说,首先,在宏观层面,需要构建一个全球性的治理框架,以应对生成式人工智能的全球性挑战,在跨国际的治理合作中构建一个安全、公平、可持续的全球性生成式人工智能治理体系,实现广域的数字化联合。其次,在中观层面,需要建立健全制度体系,以规范生成式人工智能的研发、应用和推广的政策法律等“有形边界”,同时进行社会层面的道德规制,找准技术校准点,为保障该技术的健康发展提供更有益的社会环境。最后,在微观层面,需要关注个人的惯习和认知,以无形之力搭建起人类与生成式人工智能技术之间的认知边界、信任边界和文化边界,以期在个体层面上提升人们对生成式人工智能的认识和理解。 展开更多

关键词 生成式人工智能 无形边界 技术校准 社会治理 数智素养

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人工智能生成内容形成新闻传播范式革命 被引量：1

6

作者 王凤翔 李宜桐 《城市学刊》 2023年第6期60-66,共7页

ChatGPT等AIGC产品爆火,正以新范式革命推动新闻传播业创新性发展,也形成了主体性地位的论争。AIGC推动新闻内容产业结构性转型,丰富数字文化产业内容,以类人化改善交互体验,实现广告智能化营销等,在新闻真实、科技治理、从业者发展、... ChatGPT等AIGC产品爆火,正以新范式革命推动新闻传播业创新性发展,也形成了主体性地位的论争。AIGC推动新闻内容产业结构性转型,丰富数字文化产业内容,以类人化改善交互体验,实现广告智能化营销等,在新闻真实、科技治理、从业者发展、“信息鸿沟”等方面引发挑战,宜进一步完善相关法律法规,做好人才培训,深化从业人员创新意识,把握技术机遇,推动新闻业升级转型。 展开更多

关键词 人工智能生成内容(aigc) ChatGPT 新闻传播 范式革命

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人工智能生成内容(AIGC)的技术特征与形态演进 被引量：176

7

作者 李白杨 白云 +1 位作者 詹希旎 李纲 《图书情报知识》 北大核心 2023年第1期66-74,共9页

[目的/意义]多模态内容的富集涌现推动着技术模型的更新迭代。探讨和理解信息资源管理视角下人工智能生成内容(AIGC)的挑战与机遇,对AIGC未来的应用拓展和场景落地具有积极作用。[研究设计/方法]立足于互联网的演化发展,从网络形态演进... [目的/意义]多模态内容的富集涌现推动着技术模型的更新迭代。探讨和理解信息资源管理视角下人工智能生成内容(AIGC)的挑战与机遇,对AIGC未来的应用拓展和场景落地具有积极作用。[研究设计/方法]立足于互联网的演化发展,从网络形态演进、内容生产、人机交互模式、网络资源组织四个层面梳理了AIGC发展的基础条件。以数据赋值、模型赋智、空间赋能三个维度为着力点,分别探讨了AIGC的技术特征、技术要素和发展阶段。[结论/发现]AIGC与技术算法的融合应用,为信息资源管理的研究与实践带来了实质性的影响,具体表现在信息组织、数据资产管理、用户研究和信息伦理四个角度。[创新/价值]信息资源加持下的AIGC具有强大的生产力,为整个内容生态和创作模式带来了全新的尝试。分析其要素、特征和影响,有助于促进AIGC在信息资源管理领域的探索和实践。 展开更多

关键词 人工智能生成内容 数据资产 信息资源管理 信息组织

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数智融合环境下AIGC的场景化应用与发展机遇 被引量：53

8

作者 詹希旎 李白杨 孙建军 《图书情报知识》 北大核心 2023年第1期75-85,55,共12页

[目的/意义]人工智能生成内容(AIGC)正推动着虚实融生趋势下内容创作的范式转化,对数智融合环境中AIGC应用场景和发展机遇的探索有助于促进AI技术的高效赋能和内容生态的价值实现。[研究设计/方法]着眼于AIGC的发展历程,从内容发展、概... [目的/意义]人工智能生成内容(AIGC)正推动着虚实融生趋势下内容创作的范式转化,对数智融合环境中AIGC应用场景和发展机遇的探索有助于促进AI技术的高效赋能和内容生态的价值实现。[研究设计/方法]着眼于AIGC的发展历程,从内容发展、概念类比和技术发展三个角度系统梳理AIGC的概念内涵。围绕生活场景、服务场景、文娱场景、科技场景和商业场景五大应用场景的自有特征,探析AIGC的交互形态和互动模式。[结论/发现] AIGC的技术基础是数字科技的更新迭代,建构理念是创作空间的扩容增益,但其本质特征还是内容生态的创新发展。整体来看AIGC的发展机遇主要体现在基于群体智能的内容共生、基于数智融合的能力升维和基于增量市场的价值共创三个层面。[创新/价值]随着底层技术和算法模型的突破性发展,AI催生的内容蓝海正在从辅助协作和降本提效向智能创作和增值创造扩散,为数智逻辑下的内容生态带来了全新的创作思路。 展开更多

关键词 数智融合 人工智能生成内容(aigc) 应用场景 内容共生 价值共创

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生成式人工智能给图书馆带来的机遇、挑战及应对策略 被引量：25

9

作者 李颖婷 《图书与情报》 北大核心 2023年第2期42-48,共7页

近年来,在算法、数据和算力的综合推动下,生成式人工智能(AIGC)的发展进入爆发期,AIGC的应用在各行业迅速展开。对图书馆行业来说,AIGC的应用可大大提升用户体验,为图书馆创新服务模式和内容带来无限可能,但也潜藏着诸多不利因素。如何... 近年来,在算法、数据和算力的综合推动下,生成式人工智能(AIGC)的发展进入爆发期,AIGC的应用在各行业迅速展开。对图书馆行业来说,AIGC的应用可大大提升用户体验,为图书馆创新服务模式和内容带来无限可能,但也潜藏着诸多不利因素。如何规避风险,最大化利用AICG助力图书馆发展,需要图书馆提前谋划,制定出有效的应对策略。 展开更多

关键词 生成式人工智能 aigc ChatGPT 图书馆

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信息质量视角下AIGC虚假信息问题及根源分析 被引量：23

10

作者 莫祖英 盘大清 +1 位作者 刘欢 赵悦名 《图书情报知识》 北大核心 2023年第4期32-40,共9页

[目的/意义]探讨AIGC中存在的各种虚假信息类型及其特征,对理解虚假信息产生的根源、减少AIGC中虚假信息的生成具有积极作用。[研究设计/方法]采用数据测试实验方法,立足于信息质量视角,通过采集AIGC系统一手的测试数据和收集二手的AIG... [目的/意义]探讨AIGC中存在的各种虚假信息类型及其特征,对理解虚假信息产生的根源、减少AIGC中虚假信息的生成具有积极作用。[研究设计/方法]采用数据测试实验方法,立足于信息质量视角,通过采集AIGC系统一手的测试数据和收集二手的AIGC虚假信息来剖析AIGC虚假信息类型及特征;以人工智能语言模型的信息生成过程为着力点,探析AIGC中虚假信息生成的根源。[结论/发现] AIGC虚假信息主要包括事实性虚假和幻觉性虚假两种类型,事实性虚假信息主要集中在数据错误、作者作品错误、客观事实错误、编程代码错误、机器翻译错误五个方面,而幻觉性虚假信息主要集中在虚假新闻事件、虚假学术信息、虚假健康信息和偏见与歧视方面;AIGC虚假信息产生的根源与大规模语言模型、预训练数据集和人工标注三个要素有关。[创新/价值]采用了数据测试实验方法,并辅以二手数据的收集,全面分析了各种AIGC虚假信息的类型,并根据生成机理与表现形式将其划分为事实性虚假信息和幻觉性虚假信息,为AIGC虚假信息的进一步研究提供了理论基础。 展开更多

关键词 人工智能生成内容(aigc) 虚假信息 信息质量 事实性虚假信息 幻觉性虚假信息 根源分析

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机遇与挑战:AIGC赋能新时代思想政治教育 被引量：16

11

作者 王少 《教学与研究》 北大核心 2023年第5期106-116,共11页

以ChatGPT为代表的人工智能内容生产(AIGC)的迅猛发展,为新时代思想政治教育数字化转型创造了新契机。AIGC技术基础中内蕴的文图对比预训(CLIP)、可扩散化模型(Diffusion)和反馈强化学习(RLHF)机制,能促进思想政治教育形式与内容表里交... 以ChatGPT为代表的人工智能内容生产(AIGC)的迅猛发展,为新时代思想政治教育数字化转型创造了新契机。AIGC技术基础中内蕴的文图对比预训(CLIP)、可扩散化模型(Diffusion)和反馈强化学习(RLHF)机制,能促进思想政治教育形式与内容表里交融、内境与外境多元交互、主体与对象深度交流。与此同时,AIGC赋能新时代思想政治教育也带来了新挑战,受结论预设、泛娱乐化和技术滥用的影响,容易固化青年学生的价值偏见、冲击青年学生的理想信念并引发青年学生的多重风险。应坚持用系统的、辩证的、发展的眼光审视AIGC对新时代思想政治教育的影响,发挥AIGC的正向效能,增加有效话语供给以引导青年学生树立正确价值观,利用特征关联驱动来形塑青年学生健康品行,重视科技伦理融入并加强青年学生科技伦理教育。 展开更多

关键词 ChatGPT 人工智能内容生产(aigc) 思想政治教育 赋能 青年学生

原文传递

生成式人工智能治理行动框架:基于AIGC事故报道文本的内容分析 被引量：14

12

作者 朱禹 陈关泽 +1 位作者 陆泳溶 樊伟 《图书情报知识》 北大核心 2023年第4期41-51,共11页

[目的/意义]生成式人工智能(Generative AI)的突破性进展带来了人工智能生成内容(AIGC)的爆炸式增长,不可避免地将人们置于信息过载、信息噪声、信息安全等的负面影响之下,使得社会信息治理面临新的挑战。分析和探讨现有AIGC事故的特征... [目的/意义]生成式人工智能(Generative AI)的突破性进展带来了人工智能生成内容(AIGC)的爆炸式增长,不可避免地将人们置于信息过载、信息噪声、信息安全等的负面影响之下,使得社会信息治理面临新的挑战。分析和探讨现有AIGC事故的特征属性,对我国生成式人工智能治理有参考借鉴作用。[研究设计/方法]基于AI事故数据库(AIID),以AIGC相关事故报道为样本进行内容分析,探析现有AIGC事故的类型、原因、损害对象和应对措施。[结论/发现]AIGC事故影响客体的多元性、波及范围的广泛性、潜在危害的复杂未知性,导致任何单一行动主体的资源和能力都无法有效应对危机,需要政府、企业、社会三方行动主体形成“多元+协调+制衡”的治理参与模式,并在“情境-意识-行动”的行动框架下开展信息治理。[创新/价值]引入了AIID作为案例来源数据库,提供了关于现有AIGC事故相关细节的直观论证,并通过内容分析形成了AIGC事故分析三级类目框架。构建的生成式人工智能治理行动框架有助于从宏观视角促进我国生成式人工智能治理的探索和实践。 展开更多

关键词 生成式人工智能 人工智能生成内容 信息治理 行动框架 内容分析

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社会技术系统范式下AI赋能的替代信息搜索:特征、理论框架与研究展望 被引量：9

13

作者 宋小康 赵宇翔 +1 位作者 宋士杰 朱庆华 《图书情报知识》 北大核心 2023年第4期111-121,共11页

[目的/意义] ChatGPT是人工智能生成内容的一种应用升级,能够作为社会行动者帮助用户搜索和生成所需的信息。旨在对AI赋能的替代信息搜索特征和理论框架进行归纳和展望。[研究设计/方法]首先通过对替代信息搜索发展历程的梳理,重点分析A... [目的/意义] ChatGPT是人工智能生成内容的一种应用升级,能够作为社会行动者帮助用户搜索和生成所需的信息。旨在对AI赋能的替代信息搜索特征和理论框架进行归纳和展望。[研究设计/方法]首先通过对替代信息搜索发展历程的梳理,重点分析AI赋能的替代信息搜索的内涵和特征,然后基于社会技术系统范式探讨AI赋能的替代信息搜索的理论框架。[结论/发现] AI赋能的替代信息搜索基于“信息需求者―AI算法―网络信息资源”的三元关系组,人智协同地实现信息的获取、集成和呈现。尝试从技术、信息、用户和社会文化四个层面构建了AI赋能的替代信息搜索的理论框架。未来可行的研究方向包括信任和信息可信度研究、用户采纳和使用体验研究、信息服务和知识供给场景下的应用研究以及用户算法素养教育研究等。[创新/价值]对AI赋能的替代信息搜索的研究有助于丰富数智时代用户信息行为和信息服务的理论,并能够为未来的研究和实践提供参考。 展开更多

关键词 替代信息搜索 ChatGPT AI生成内容 社会技术系统 可供性

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AIGC时代的网络信息内容生态安全风险及其治理——兼以ChatGPT为对象的实验访谈案例分析 被引量：6

14

作者 梁怀新 宋诚 《图书情报工作》 北大核心 2023年第20期58-69,共12页

[目的/意义]针对ChatGPT等人工智能生成内容(AI Generated Content,AIGC)兴起背景下,网络信息内容生成呈现出的新特点,梳理网络信息内容生态安全面临的新风险,分析新背景下进行网络信息内容生态安全治理的可行路径。[方法/过程]以总体... [目的/意义]针对ChatGPT等人工智能生成内容(AI Generated Content,AIGC)兴起背景下,网络信息内容生成呈现出的新特点,梳理网络信息内容生态安全面临的新风险,分析新背景下进行网络信息内容生态安全治理的可行路径。[方法/过程]以总体国家安全观为指引,通过逻辑分析和以ChatGPT为对象的实验访谈案例分析,探析AIGC带来的网络信息内容生态安全风险。[结果/结论]AIGC是Web3.0阶段网络信息内容生成的主要方式,网络信息内容生成呈现出方式智能化、规模海量化、主体空心化以及形态多样化等新特点,而这一变化也会在资源、主体、基础设施以及外部辐射等四大风险域诱发12种典型风险。当前,可通过“动态监管—协同监管—韧性监管—多元监管—系统监管”相结合的“五位一体”监管思路,有效治理AIGC所带来的网络信息内容生态安全风险。 展开更多

关键词 人工智能生成内容(aigc) 网络信息内容生态安全 ChatGPT 系统思维

原文传递

广播媒体与人工智能技术的融合创新 被引量：4

15

作者 封寒 《电视技术》 2023年第9期156-159,共4页

近年来,随着智能语音、自然语言理解、大数据、人工智能(Artificial Intelligence,AI)算法等的不断升级与日益成熟,广播媒体与人工智能技术的深度融合成为必然趋势,人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content,AIGC)... 近年来,随着智能语音、自然语言理解、大数据、人工智能(Artificial Intelligence,AI)算法等的不断升级与日益成熟,广播媒体与人工智能技术的深度融合成为必然趋势,人工智能生成内容(Artificial Intelligence Generated Content,AIGC)给媒体行业带来了新一轮的内容革命,助力内容生产流程的改革与智慧广播的建立。广播媒体各方面业务、产业积极与人工智能技术多维互动、融合渗透,助力广播媒体孕育更具智慧的新场景、新业态、新模式。基于此,介绍人工智能在内容生产新流程构建中的作用,阐述人工智能赋能广播新生态的特点,探索AIGC媒体传播新赛道。 展开更多

关键词 人工智能 广播媒体 媒体融合 人工智能生成内容(aigc)

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如何走出AIGC的“科林格里奇困境”:全流程动态数据合规治理 被引量：3

16

作者 张春春 孙瑞英 《图书情报知识》 北大核心 2024年第2期39-49,66,共12页

[目的/意义]AIGC的快速发展带来了安全风险与规制问题,遵循AIGC的发展趋势构建全流程动态数据合规治理机制,能够帮助AIGC走出“科林格里奇困境”。[研究设计/方法]通过梳理AIGC与数据治理之间的赋能与保障关系,结合AIGC规制的国际实践... [目的/意义]AIGC的快速发展带来了安全风险与规制问题,遵循AIGC的发展趋势构建全流程动态数据合规治理机制,能够帮助AIGC走出“科林格里奇困境”。[研究设计/方法]通过梳理AIGC与数据治理之间的赋能与保障关系,结合AIGC规制的国际实践经验进行“科林格里奇困境”规制博弈分析,探析AIGC创新发展与规制的路径。[结论/发现]无论是欧盟的强硬规制、中国的谨慎监管还是美国的行业自律,都在不同维度显现出规制的局限性,可以通过全流程动态化规制手段适配AIGC的动态化发展趋势,构建基于数据合规治理的AIGC全流程动态规制机制,帮助AIGC走出困境。[创新/价值]基于数据合规治理的AIGC动态规制机制能够不断改进规制体制和工具,为AIGC相关技术落地具体应用领域提供思路。 展开更多

关键词 人工智能生成内容 数据治理 科林格里奇困境

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AI 绘画研究综述 被引量：2

17

作者 张泽宇 王铁君 +2 位作者 郭晓然 龙智磊 徐魁 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第6期1404-1420,共17页

AI绘画,作为计算机视觉领域的热门研究方向,正通过自然语言处理技术、图文预训练大模型,以及新兴的扩散模型,不断拓展其在艺术创作、影视媒体、工业设计、艺术教育等领域的应用边界。将以图生图和以文生图两类AI绘画任务作为主线,深入... AI绘画,作为计算机视觉领域的热门研究方向,正通过自然语言处理技术、图文预训练大模型,以及新兴的扩散模型,不断拓展其在艺术创作、影视媒体、工业设计、艺术教育等领域的应用边界。将以图生图和以文生图两类AI绘画任务作为主线,深入分析了代表性模型及其关键技术和方法。对于以图生图方式,从基于自编码器和基于生成式对抗网络两类模型分别探讨了各自的发展脉络、生成原理以及优缺点,并总结了它们在公共数据集上的效果;对于以文生图方式,归纳了基于扩散模型等三类模型的结构区别,以及在三个数据集上各类模型的生成效果,同时指出利用扩散模型的以文生图方式已成为当下的热点,并预示着未来图像生成方式的多样化发展。对目前主流的AI绘画平台从使用方式、生成速度等角度进行了对比总结。最后在总结AI绘画在技术层面和社会层面所面临的问题与争议的基础上,展望了AI绘画与人类艺术家的互补发展、绘画过程互动性增强以及新职业和产业的出现等未来趋势。 展开更多

关键词 AI绘画 以图生图 以文生图 图像生成 人工智能生成内容(aigc)

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AIGC视觉内容生成与溯源研究进展 被引量：1

18

作者 刘安安 苏育挺 +8 位作者 王岚君 李斌 钱振兴 张卫明 周琳娜 张新鹏 张勇东 黄继武 俞能海 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期1535-1554,共20页

随着数字媒体与创意产业的快速发展,人工智能生成内容(artificial intelligence generated content, AIGC)技术以其在视觉内容生成中的创新应用而逐渐受到关注。本文旨在围绕AIGC视觉内容生成与溯源研究进展深入研讨。首先,针对图像生... 随着数字媒体与创意产业的快速发展,人工智能生成内容(artificial intelligence generated content, AIGC)技术以其在视觉内容生成中的创新应用而逐渐受到关注。本文旨在围绕AIGC视觉内容生成与溯源研究进展深入研讨。首先,针对图像生成技术进行探讨,从基于生成式对抗网络的传统方法出发,系统地分析了基于生成式对抗网络、自回归模型和扩散概率模型的最新进展。接着,深入探讨可控图像生成技术,突出了通过布局、线稿等附加信息以及基于视觉参考的方法来为创作者提供精确控制的技术现状。随着图像生成技术的革新和应用,生成图像的安全性问题逐渐浮现。而预先审核和过滤的技术手段已难以满足实际需求,故亟需实现生成内容的溯源来进行监管。因此,本文进而对生成图像溯源技术进行研讨,并聚焦水印技术在确保生成内容可靠性和安全性方面的应用。依据水印嵌入的流程节点,首先将现有的水印相关的生成图像溯源方法归为无水印嵌入的生成图像溯源、水印前置嵌入的生成图像溯源、水印后置嵌入的生成图像溯源以及联合生成的生成图像溯源并进行详细分析,然后介绍针对生成图像的水印攻击研究现状,最后对生成图像溯源技术进行总结和展望。鉴于视觉内容生成在质量和安全上的挑战,旨在为研究者提供一个视觉内容生成与溯源的系统研究视角,以促进数字媒体创作环境的安全与可信,并引导未来相关技术的发展方向。 展开更多

关键词 人工智能内容生成(aigc) 视觉内容生成 可控图像生成 生成内容安全 生成图像溯源

原文传递

AIGC论文检测系统的技术缺陷与学术期刊因应

19

作者 周濛 《出版与印刷》 2024年第4期20-30,共11页

探究AIGC论文检测系统的技术缺陷表征及其根源,从实操层面提出技术应对策略。文章利用知网AIGC检测服务系统和鉴字源AIGC文本识别系统,分别对10篇由ChatGPT生成的法学论文摘要及10篇由某款AI改写软件改写的法学论文摘要进行检测,以验证... 探究AIGC论文检测系统的技术缺陷表征及其根源,从实操层面提出技术应对策略。文章利用知网AIGC检测服务系统和鉴字源AIGC文本识别系统,分别对10篇由ChatGPT生成的法学论文摘要及10篇由某款AI改写软件改写的法学论文摘要进行检测,以验证其AIGC鉴别能力。基于检测结果分析,可得出AIGC论文检测系统具有低准确度、高差异率、弱敏感性三大技术缺陷,而缺陷根源在于系统的模型训练不足、算法优化不当、预设词库匮乏。研究说明检测系统的完善依赖于系统研发与期刊发展的良性互动:在研发配合层面,学术期刊应当与技术提供商进行沟通合作,提供多样化的检测样本与预设词库;在行业发展层面,学术期刊应当以规避AI代写的学术不端行为和辩证利用AI生成的高质量与真实性知识内容作为最终目标;在编辑实践层面,期刊编辑应当发挥人机关系协同者的身份,引导系统的最优化发展。 展开更多

关键词 人工智能生成内容 aigc AI文本检测 知网aigc检测服务系统 鉴字源aigc文本识别系统 技术缺陷 学术期刊 因应策略

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2023年生成式AI大模型发展热点回眸 被引量：2

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作者 邓佳文 任福继 《科技导报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期266-285,共20页

2023年,生成式大模型技术发展迅速,取得了一系列突破性的进展。回顾了2023年备受关注的大模型关键技术,包括大模型的能力涌现、多模态大语言模型的发展,以及大模型对齐和知识增强技术。介绍了大模型技术在医疗、教育等领域的垂直应用,... 2023年,生成式大模型技术发展迅速,取得了一系列突破性的进展。回顾了2023年备受关注的大模型关键技术,包括大模型的能力涌现、多模态大语言模型的发展,以及大模型对齐和知识增强技术。介绍了大模型技术在医疗、教育等领域的垂直应用,以及对AI智能体与元宇宙技术发展的促进作用。此外,从数据隐私、有偏价值观、版权争议及虚假新闻传播等方面讨论了生成式大模型技术面临的安全挑战和发展趋势。 展开更多

关键词 生成式人工智能 大模型 人工智能内容生成 AI安全

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