ChatGPT逻辑解构及带来的机遇和风险

ChatGPT内容生成型人工智能的出现,使人工智能进入到通用化时代。在技术原理上,ChatGPT通过构建超大型语言模型,使其初步具备了生成对话的能力,又通过人工反馈强化学习进行微调,使其最终成为能够与人类流畅对话的超级人工智能。从整体上看,ChatGPT能够释放生产力、推动产业转型升级、丰富互联网内容,与此同时,ChatGPT的大规模应用也会引起失业、网络安全、法律纠纷等诸多问题。作为一项新技术,ChatGPT具有无可比拟的技术优势与应用前景,因此,应当正确认识其风险,促进新一代人工智能技术的健康发展。     

ChatGPT生成式AI的法律风险及合规

新一代人工智能技术ChatGPT的问世引发了广泛的关注。通过认识ChatGPT基础技术架构,从多维度的视角研究新一代人工智能技术发现了ChatGPT带来的潜在法律风险。ChatGPT为社会带来巨大便利的同时,也带来了主要包括数据来源合法性、知识产权争议、生成不良或违法信息等法律风险。对此,监管机构与立法机构应提供相应的规制对策,包括明确ChatGPT人工智能数据来源的合法性,遵循知识产权规则以及生成内容的合法合规审查,构建合理的市场准入制度和严格的责任承担制度,提高ChatGPT产品安全性和准确性,以促进AIGC产业的健康发展。     

ChatGPT类技术对我国影响的简要分析

ChatGPT类技术已经成为人工智能技术未来发展的趋势。本文首先对ChatGPT类技术的适用性进行了简要分析,ChatGPT类技术作为一种辅助性技术,并不能完全取代其他应用,而是通过嵌入现有应用或在其创造的新业态中产生价值;然后在此基础上进一步从经济层面、社会层面和网络安全层面讨论了ChatGPT类技术对我国可能产生的影响;最后,就ChatGPT类技术带来的挑战,本文从短期和长期两个层面提出了我国的应对策略。     

从计算到人类知识：ChatGPT与智能演化

深入探讨了智能的演化过程和ChatGPT的实现效果,以及人工智能通用性提高和长期发展方向。从自然界中智能的诞生过程开始,介绍了人工智能的发展历程和现状,分析了ChatGPT作为一种具有强大泛化能力的深度神经网络模型在人工智能领域中的重要意义。还探讨了人工智能通用性提高对世界的潜在影响,介绍了一些新兴应用领域。通过阅读本文,读者可以更好地理解人工智能技术的发展趋势和未来方向。     

浅析ChatGPT:历史沿革、应用现状及前景展望

近年来,人工智能技术接连取得突破,尤其是在强化学习、大规模语言模型和人工智能生成内容技术等方面,正逐步成为各个行业的创新驱动力。OpenAI于2022年11月30日发布的ChatGPT由于具有惊人的自然语言理解和生成能力,引起全社会大范围的关注,成为全球热议的话题,并被广泛应用于各个行业。仅两个月后,ChatGPT的月活跃用户数便达1亿,成为史上用户数增长最快的消费者应用。鉴于ChatGPT目前造成的影响,对其进行全面的分析较为必要。本文从历史沿革、应用现状和前景展望这3个角度对ChatGPT进行剖析,探究其对社会的影响、技术的原理和挑战以及未来发展的可能性,并从模型能力的角度简要介绍GPT-4相对于ChatGPT的改进。作为一个现象级技术产品,从技术角度而言ChatGPT对相关领域具有里程碑式的重要意义,从应用角度而言其可能会给人类社会带来巨大的影响。ChatGPT有潜力成为计算机领域最伟大的成就之一。但就目前而言,ChatGPT仍然存在一些局限,尚未达到强人工智能的水平。在当前阶段,研究人员需要对人工智能技术持有自信和谦虚学习的态度,继续发展相关的技术研究和应用。     

从ChatGPT看AI未来趋势和挑战

在人工智能领域，ChatGPT作为一种重要的技术突破，引起了广泛的关注.本文将探讨ChatGPT在人工智能发展中的地位及其对未来AI的影响.首先，介绍了ChatGPT所展现出的优秀对话生成能力，使其几乎可以胜任所有自然语言处理任务，并将作为数据生成器、知识挖掘工具、模型调度员、自然交互界面在各种场景得到应用.接着，分析了其在事实错误、毒害内容生成、安全性、公平性、可解释性、数据隐私等方面的局限，并讨论了作为辅助人类工具的ChatGPT明确能力边界和提高能力范围的重要性.然后，从概念经典表示对“真”定义进行了分析，并从概念三指不等价的角度阐释性了ChatGPT无法区分真假的原因.在论述AI未来时，从拓展应用、克服局限、探索理论分析了中短期技术趋势，并从感知、认知、情感、行为智能四个层面的关系讨论了长期发展路径.最后，探讨了ChatGPT作为认知智能的代表，对包括认知成本、教育要求、图灵测试认识、学术界的机遇与挑战、信息茧房、能源环境问题和生产力提升等方面可能产生的影响.     

基于App Inventor与ChatGPT人工智能应用开发

随着人工智能技术的不断发展,ChatGPT作为一种基于自然语言生成技术的人工智能应用,在许多领域得到了广泛应用。通过对人工智能应用开发方法研究,发现传统开发方法难度高,提出了基于App Inventor的人工智能应用开发新方法。新方法介绍了App Inventor的特点、App Inventor服务器的使用,ChatBot和ImageBot两个人工智能组件的使用,基于App Inventor与ChatGPT人工智能应用开发流程,可以降低人工智能应用开发的难度,助推人工智能教育的普及。     

ChatGPT应用于电信网络诈骗的风险预防

随着人工智能发展与犯罪手段的日益更新,人工智能产品的犯罪风险和隐患也渐渐凸显。鉴于ChatGPT可以提升电信网诈骗犯罪在收集信息、“虚构事实”以及输出虚假信息方面的能力,使其降低犯罪成本、优化犯罪环节。基于此,应当从风险预防的角度预测ChatGPT在电信网络诈骗中应用的趋势,深入分析ChatGPT在电信网络诈骗中应用的具体风险,进而对利用ChatGPT进行电信网络诈骗开展有效预防。     

ChatGPT：新一轮人工智能革命

<正>1前言近日,一款功能强大的AI对话机器人ChatGPT(Chat Generative Pre-Trained Transformer)成为全球热议的话题。人工智能技术的最新进展让人们感到惊叹,这款机器人能吟诗歌、写论文、敲代码、进行数据分析等。ChatGPT仿佛“无所不能”,也让“机器取代人脑”“人工智能会不会让打工人的饭碗保不住了?造成失业潮”等疑问再次出现在人们的脑海中。坦白地说,在一种新技术大规模普及前,未来难以预测,风险难以预估,只有时间能给出答案。     

确保网络数据安全 应对新一代人工智能治理挑战

<正>ChatGPT的爆火在全球社会引发了一场研发大规模语言模型的热潮。以生成式人工智能为代表的新一代人工智能不仅革命性地改变了人机交互的形式,提升了人机交互的体验效果,还对人工智能产业产生了深刻影响,加速了人工智能大模型技术的发展与进步,带来了全新的发展机遇。     

A Brief Overview of ChatGPT: The History,Status Quo and Potential Future Development

ChatGPT, an artificial intelligence generated content (AIGC) model developed by OpenAI, has attracted worldwide attention for its capability of dealing with challenging language understanding and generation tasks in the form of conversations. This paper briefly provides an overview on the history, status quo and potential future development of ChatGPT, helping to provide an entry point to think about ChatGPT. Specifically, from the limited open-accessed resources, we conclude the core techniques of ChatGPT, mainly including large-scale language models, in-context learning, reinforcement learning from human feedback and the key technical steps for developing ChatGPT. We further analyze the pros and cons of ChatGPT and we rethink the duality of ChatGPT in various fields. Although it has been widely acknowledged that ChatGPT brings plenty of opportunities for various fields, mankind should still treat and use ChatGPT properly to avoid the potential threat, e.g., academic integrity and safety challenge. Finally, we discuss several open problems as the potential development of ChatGPT.      

Turing machines, transition systems, and interaction

This paper presents persistent Turing machines (PTMs), a new way of interpreting Turing-machine computation, based on dynamic stream semantics. A PTM is a Turing machine that performs an infinite sequence of “normal” Turing machine computations, where each such computation starts when the PTM reads an input from its input tape and ends when the PTM produces an output on its output tape. The PTM has an additional worktape, which retains its content from one computation to the next; this is what we mean by persistence.A number of results are presented for this model, including a proof that the class of PTMs is isomorphic to a general class of effective transition systems called interactive transition systems; and a proof that PTMs without persistence (amnesic PTMs) are less expressive than PTMs. As an analogue of the Church-Turing hypothesis which relates Turing machines to algorithmic computation, it is hypothesized that PTMs capture the intuitive notion of sequential interactive computation.     

DAO to HANOI via DeSci: AI Paradigm Shifts from AlphaGo to ChatGPT

From AlphaGo to ChatGPT,the field of AI has launched a series of remarkable achievements in recent years.Analyzing,comparing,and summarizing these achievements at the paradigm level is important for future AI innovation,but has not received sufficient attention.In this paper,we give an overview and perspective on machine learning paradigms.First,we propose a paradigm taxonomy with three levels and seven dimensions from a knowledge perspective.Accordingly,we give an overview on three basic and tw...     

Turing Machines, Transition Systems, and Interaction

We present Persistent Turing Machines (PTMs), a new way of interpreting Turing-machine computation, one that is both interactive and persistent. We show that the class of PTMs is isomorphic to a very general class of effective transition systems. One may therefore conclude that the extensions to the Turing-machine model embodied in PTMs are sufficient to make Turing machines expressively equivalent to transition systems. We also define the persistent stream language (PSL) of a PTM and a corresponding notion of PSL-equivalence, and consider the infinite hierarchy of successively finer equivalences for PTMs over finite interaction-stream prefixes. We show that the limit of this hierarchy is strictly coarser than PSL-equivalence, a “gap” whose presence can be attributed to the fact that the transition systems corresponding to PTM computations naturally exhibit unbounded nondeterminism.We also consider amnesic PTMs and a corresponding notion of equivalence based on amnesic stream languages (ASLs). It can be argued that amnesic stream languages are representative of the classical view of Turing-machine computation. We show that the class of ASLs is strictly contained in the class of PSLs. Furthermore, the hierarchy of PTM equivalence relations collapses for the subclass of amnesic PTMs. These results indicate that, in a stream-based setting, the extension of the Turing-machine model with persistence is a nontrivial one, and provide a formal foundation for reasoning about programming concepts such as objects with static attributes.     

大模型: 基于自然交互的人机协同软件开发与演化工具带来的挑战

以自然语言生成为核心的大模型技术正在人工智能领域掀起热潮,并持续向更多的领域穿透其影响力.以ChatGPT为代表的自然语言生成大模型(以下简称大模型),已经在软件工程的多项活动中展示出其通过自然交互方式给人提供一定程度帮助的能力和潜力,正在发展成为一种基于自然交互的人机协同软件开发与演化工具.从人机协同软件开发与演化的视角,大模型作为一种软件工具呈现出了两大特征:其一是基于自然语言的人机交互,在相当大程度上拓展了人机协同的工作空间、提高了人机协同的效率和灵活性;其二是基于已积累的软件开发和演化知识、针对给定软件开发和演化任务的预测性内容生成,可以对软件开发和演化工作提供一定程度的支持和帮助.然而,由于大模型本质是基于概率与统计原理和训练数据所形成的数学模型,具有不可解释性和内生不确定性,其生成的是缺失可信性判断的预测性内容,而人在软件开发与演化中所需要完成的是具有可信保障的决策性任务,所以大模型作为一种软件工具,在人机协同的软件开发和演化工作环境中给人提供帮助的同时,也带来了诸多的挑战.围绕如何构造对软件开发与演化更有帮助的代码大模型、如何引导大模型生成对软件开发与演化更有帮助的预测性...     

基于概率转移矩阵的电路可靠性并行计算方法

随着电路集成度的提高,软差错已经成为影响可靠性的关键因素.概率转移矩阵是一种用于估计软差错对电路影响的有效方法,它通过对门级电路建立概率模型来计算电路的可靠性.本文基于概率转移矩阵研究计算电路可靠性的并行方法,提出了一种电路分割算法,在对电路进行划分后,并行地计算各个模块的概率转移矩阵,再合成对应于整个电路的概率转移矩阵.其中,引入了代数决策图压缩矩阵存储空间.初步的实验结果表明,该并行算法可以有效地减少21.46%的平均时间开销.     

PTM: A Topic Model for the Inferring of the Penalty

Deciding the penalty of a law case has always been a complex process, which may involve with much coordination. Despite the judicial study based on the rules and conditions, artificial intelligence and machine learning has rarely been used to study the problem of penalty inferring, leaving the large amount of law cases as well as various factors among them untouched. This paper aims to incorporate the state-of-the-art artificial intelligence methods to exploit to what extent this problem can be alleviated. We first analyze 145 000 law cases and observe that there are two sorts of labels, temporal labels and spatial labels, which have unique characteristics. Temporal labels and spatial labels tend to converge towards the final penalty, on condition that the cases are of the same category. In light of this, we propose a latent-class probabilistic generative model, namely Penalty Topic Model (PTM), to infer the topic of law cases, and the temporal and spatial patterns of topics embedded in the case judgment. Then, the learnt knowledge is utilized to automatically cluster all cases accordingly in a unified way. We conduct extensive experiments to evaluate the performance of the proposed PTM on a real large-scale dataset of law cases. The experimental results show the superiority of our proposed PTM.     

工业人工智能的关键技术及其在预测性维护中的应用现状

随着人工智能技术的快速发展及其在工业系统中卓有成效的应用, 工业智能化成为当前工业生产转型的一个重要趋势. 论文提炼了工业人工智能(Industrial artificial intelligence, IAI)的建模、诊断、预测、优化、决策以及智能芯片等共性关键技术, 总结了生产过程监控与产品质量检测等4个主要应用场景. 同时, 论文选择预测性维护作为工业人工智能的典型应用场景, 以工业设备的闭环智能维护形式, 分别从模型方法、数据方法以及融合方法出发, 系统的总结和分析了设备的寿命预测技术和维护决策理论, 展示了人工智能技术在促进工业生产安全、降本、增效、提质等方面的重要作用. 最后, 探讨了工业人工智能研究所面临的问题以及未来的研究方向.