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<正>ChatGPT是美国Open AI公司在2022年11月30日发布的聊天机器人程序，上线不到三个月，平台就吸引了活跃用户1.23亿。与传统聊天机器人的智能水平不同，ChatGPT是智能内容生成工具，凭借强大的语言理解、文本生成等能力，不仅可以撰写视频脚本、论文、新闻稿和代码等文本，还可以借助人类语言资料库、上下文对话进行自我训练及深度学习，实现从事实阐释到内容生成的全面升级。 相似文献
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美国人工智能研究公司OpenAI推出的聊天机器人ChatGPT引发广泛关注,其基于人工智能大型语言模型学习和训练,能够生成类似人类的文本反应。然而,ChatGPT也存在诸多舆论风险,主要包括意识形态风险、生成虚假信息、内容监管和审核难度加大、引发人肉搜索和网络暴力等问题。对此,应当强化技术落地,占领舆论高地,完善监管机制,加强AI层面立法,开展类ChatGPT伦理认知训练,并建立网络暴力和虚假信息识别机制,提高类ChatGPT人工智能机器人的水准和安全性。 相似文献
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作为一种现象级的技术应用，ChatGPT不仅给多个行业带来了新的可能，也对现行的法律制度提出了挑战，其在自然语言生成应用场景下的生成内容引发了可版权性和权利归属等论争。基于对著作权法、ChatGPT的技术发展和生成内容类型的分析，本文认为，ChatGPT在自然语言生成应用场景下的生成内容在现有著作权法系统下无法构成“作品”，内容生产和模型训练分别对著作权核心理念和合理使用原则提出了挑战，生成内容的利用有可能引发道德和著作权侵权风险。 相似文献
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档案数字化的出现,对档案管理提出了新的要求和挑战。在档案数字化管理的基础上,ChatGPT作为一个自然语言生成模型,可以进一步提高档案管理的智能化水平。ChatGPT模型基本原理ChatGPT是由OpenAI推出的一种人工智能模型,它基于深度学习技术,可以模拟人类自然语言处理能力,理解自然语言,生成语言模型。ChatGPT的基础架构是Transformer,使用了多头自注意力机制,可以对文本进行编码和解码。 相似文献
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[目的/意义]探究ChatGPT生成与学者撰写的中文论文摘要之间的异同,为AI生成学术论文检测及相关研究提供借鉴。[方法/过程]首先,以信息资源管理领域为例,分别抽取图书馆学、情报学、档案学近3年各500篇高被引论文,基于获取的论文题目采用Prompt方式应用ChatGPT工具生成对应的摘要文本,构建数据集合;其次,采用9种机器学习及深度学习算法对ChatGPT生成与学者撰写的摘要文本进行分类检测;最后,从文本特征、主题模型、ROUGE评测对二者的异同进行多角度分析,从而揭示二者之间的异同点。[结果/结论]基于数据集所训练的主流机器学习及深度学习算法可以有效地分辨摘要是AI生成还是学者撰写,其中BERT和ERNIE的效果最好,而机器学习算法中RF和Xgboost效果最好。ChatGPT生成的摘要字符数量、句子数量较学者撰写的要多,关键词多为模版化的转折性词语;两者的文本主题大部分相同,在“学科体系”“数字人文”等主题上存在差异;ROUGE及余弦相似度定量分析表明ChatGPT生成的摘要与学者撰写的摘要文本存在明显的“形似”而非“神似”的现象。 相似文献
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<正>2022年11月30日，人工智能研究实验室Open AI上线了新一代对话式自然语言识别（Natural Language Processing,NLP）模型ChatGPT，该模型一经面世，首先引发了科技界的巨大关注，后迅速在社会层面形成广泛热议，在短短5天突破百万用户。毫无疑问，Chat GPT表现出对话生成式NLP模型在多场景、多行业、多领域的落地潜能与应用前景，然而利用人工智能技术生成内容（AI Generated Content，缩写AIGC）乃至所有深度合成内容当前所隐含的经济、文化、社会风险也不容忽视。因此， 相似文献
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ChatGPT凭借NLP生成对文本指令的响应,推动了通用人工智能的跨越式发展。作为辅助创新工具,ChatGPT能够对复杂的提问做出细微的、逻辑严密的回答,节省了学术工作者为知识创意所支付的人力成本。但ChatGPT这种便捷性给学术出版带来一系列问题——创作临界值的改变导致作者身份归因困难;AI捏造消解学术权威性;AI依赖掣肘学术创新;AI偏见承接威胁学术严谨性。文章提出,面对技术带来的挑战,知识正义的维护不能仅依赖超级虚拟辅助工具,而应由学术共同体一起努力,期刊、作者、审稿专家等都需分担责任,应采取分布式问责的方式,对AI学术辅助进行合理部署和伦理约束,使得学术社区标准能够支撑更加公平、公正、具有生产活力的学术实践。 相似文献
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数智时代背景下，人工智能技术迅猛发展，以ChatGPT为代表的大语言模型的出现加快了多个领域的数字化进程，引领众多领域的发展与创新。在生成式AI的加持下，档案资源开发面临着怎样的前景、将会迎来哪些挑战，又将如何应对这些挑战是本研究讨论的重点。本研究通过探讨大语言模型在档案资源开发过程中发挥的积极作用与存在的待解决问题，为生成式人工智能模型赋能档案资源领域研究提供创新思路。 相似文献
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尹克寒 《图书馆理论与实践》2023,(3):15-22
ChatGPT的出现激发了全球人工智能对话系统的发展活力。ChatGPT能够通过自动和人工的方式抓取数据语料,同时采用深度学习的算法和理解人类交流中所运用的语法规则,生成符合人类思维的对话结果,这将对情报信息工作产生深远影响。本文系统梳理了ChatGPT的发展历程,并以案例测试的方式分析了ChatGPT在ATT&CK情报信息处理工作中的影响效能,同时也论述了ChatGPT在情报信息处理中的不足,进而提出ChatGPT对AI时代情报信息工作的启示。 相似文献
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本文旨在探讨ChatGPT类大语言模型（以下简称ChatGPT）在舆情精准研判场景中的基础理论和实证应用。在理论部分,提出“大数据、大模型、大计算”全新范式驱动的舆情精准研判。深入剖析了ChatGPT的工作原理,阐述了它与传统舆情分析方法相比具备的优势和存在的局限。在对ChatGPT的特点和舆情精准研判的要义进行厘定的基础上,对舆情研判中人工智能（AI）的应用现状加以分析。随后,从学理方面探析了如何利用大语言模型进行复杂舆情的精准研判以及ChatGPT在舆情精准研判中的实际应用,分析其在文本分析、情绪识别、舆情预测和预警中扮演的角色。理论探讨的同时取用了认知科学和传播学的视角,为舆情精准分析和研判提供了一个全新的理论框架。实证部分,利用ChatGPT大模型预测热门话题和事件是否会登上热搜（以“登上热搜”作为重大舆情事件和事件舆情的重要表征）,并进行了大量的实证研究。研究结果表明,ChatGPT类大语言模型具有较高的预测精度。它能在网络早期流传的信息中,洞察潜在的网络热点,提前判定可能引发社会关注的事件,从而具备预警功能。这项实证研究,有力地阐明了ChatGPT类大语言模型在实际应用中的... 相似文献
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AIGC时代的发展正促进图书馆服务进行范式转变,ChatGPT等AI模型影响着企业竞争情报获取的方式,也为图书馆创新企业竞争情报服务提供了科技支撑。论文通过系统梳理ChatGPT发展历程、技术特点,分析国内ChatGPT技术布局及应用场景,总结ChatGPT对图书馆企业竞争情报服务产生的影响,带来的问题,并提出图书馆可以从夯实资源建设、支持NLP模型嵌入、完善交互机制、开发智能情报平台四个方面提升企业竞争情报服务效能,助力ChatGPT赋能图书馆服务的落地应用。。 相似文献
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OpenAI发布的新一代对话型语言模型―ChatGPT,展现了自然流畅的对话能力。原本被认为不太可能的通用人工智能曙光重现。以ChatGPT为代表的大模型是数智时代的典型技术和应用创新。面对ChatGPT强大的信息加工、荟萃、整合和生成能力,信息资源管理学科机遇与挑战同在。ChatGPT在信息资源管理支撑算法与技术、信息资源建设、信息组织与信息检索、信息治理、内容安全与评价、人机智能交互与协同等方面都具有深远的影响。数智时代,人工智能大模型飞速发展,我们有必要对此保持密切关注。依托以ChatGPT为代表的大模型,通过学科技术应用范式转换、理论方法创新、治理变革,可以进一步夯实信息资源支撑“四个面向”的基础。 相似文献
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作为依靠大数据、强算法、超算力快速生成文本的大语言模型，人工智能顶流产品ChatGPT真的会颠覆人工新闻生产吗？文章分析了未来新闻业将被大模型全面再造及其天然存在的技术局限，首先肯定了ChatGPT的新闻内容生产确有超越人工的极大优势，但由于其基础逻辑还是依赖被驯化的语料库，必须在人类的指令下才能进行辅助性工作，所以ChatGPT做不到完全取代记者甚至淘汰新闻业的人工生产。在未来新闻生产的人机关系主场博弈中，人、机主体性及主导地位问题，人工智能与新闻生产的硅基体与碳基体本质关系等，仍将引发持续的讨论。 相似文献
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ChatGPT通过学习大规模语料库中的语言模式和规律,拥有了强大的自然语言生成能力。其问世的消息在网络上迅速获得关注,并保持着高热度,其传播过程表现出参与广泛、热点频出、迭代迅速等特点。本文旨在观察ChatGPT火爆背后的动力来源,以传播内容的情绪表达为切入点,借助仪式传播中的符号、布道、朝圣等要素,对ChatGPT的传播过程进行分析,从而理解ChatGPT的“神化”路径,并对其被“神化”后产生的认知晕轮效应进行分析。面对ChatGPT带来的生产力变革等不确定性,笔者提出,在AI时代应保持工具理性的主张,但也需要提醒人们注意人文空心化和科技垄断等问题。 相似文献
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人工智能生成内容（AIGC）已经开始应用于学术论文的写作，如何判别此类文本成为学界的重大挑战。文章选取了2022年发表的100篇医学综述的文摘，随机选择50篇利用ChatGPT4.0进行重写（AI写作组），余50篇不做处理（原文对照组）。在整合处理后将两组文本进行万方文献相似性检测系统检测，同时将两组数据随机打乱后交给AI检测工具和评审者以评定是否为AI写作，并比较他们在判别能力上的差异。结果发现上述两组数据基于文字的相似性检测结果显示，AI写作组相似性比例仅为6.19%，远低于原文对照组的55.91%(P<0.01)。在识别是否由AI写作方面，ChatGPT无法执行此类任务。AI检测工具和评审者均能较好地完成检测任务，其准确率分别为81.0%和77.9%(P>0.05)，两组间差异未见有显著的统计学意义。然而，在考察假阳性两组间表现出显著差异（4.0%比14.7%,P<0.01），在假阴性方面组间没有差异（34.0%比29.6%,P>0.05），说明评审者更容易误将人类撰写的文本判定为AI写作，识别AI写作文本稍胜一筹，但差异不大。上述研究指出学术编辑可以发现... 相似文献
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OpenAI公司对话式人工智能ChatGPT的发布,引发了全球社会人工智能内容生成的狂潮,AI再一次以颠覆式的姿态出现在人类面前。AIGC的发展经历了规则驱动的实验、机器学习的崛起、深度学习的革命、生成智能的突破四个阶段,从生产者、生产方式和内容消费三个层面深度变革了当前全媒体内容生产体系。与此同时,AIGC也将从多个层面赋能全媒体传播体系的构建。 相似文献
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ChatGPT4.0的发布掀起了一股人工智能狂潮，它的特性、功能以及带来的影响和作用受到热议。ChatGPT从1.0版本开始，就有一套成熟可行的编码方式。不断生成和完善自身语料库的能力彻底改变了ChatGPT的角色，它不再只是玩具一般的数码物，相反，它本身成为一个数字化的语言基础设施。语言基础设施的广泛使用有两个可以预见的结果：一是人类将生活在标准化语言的注视之中，二是基础设施媒介将从背景走向前景。这意味着人类自我认识的危机再度来临。 相似文献
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【目的】ChatGPT在各行业掀起一股浪潮，文章主要研究ChatGPT的出现及应用是否能带来实质性的革命性突破。【方法】本文从ChatGPT的诞生、原理、影响、应用、国产化5个方面展开论述和分析，试图解释这一正在爆发的人工智能变局。【结果】ChatGPT的诞生是人工智能发展的重大突破，尽管目前还要不断优化中，但其对整个行业的影响是深远的，应用场景也会是非常广泛的。【结论】需要重新审视我国AI技术的发展方向，进而推动ChatGPT的国产化。 相似文献
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【目的】ChatGPT是一种基于NLP技术的大型语言模型,其能力已经超越了传统的搜索引擎和问答系统,本文结合ChatGPT及其相关技术对如何构建出版领域知识服务系统进行思考。【方法】本文将探讨利用ChatGPT技术构建出版知识服务系统的核心,并对可能面临的挑战进行总结。【结果】为融合出版发展提供思路。【结论】出版社天然具备优质的知识服务基础,如今大模型如ChatGPT等的发展,将会成为融合出版的加速剂。 相似文献
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ChatGPT作为一种基于自然语言处理的生成式人工智能模型,在图书馆有广泛运用空间的同时,也给图书馆员带来了机遇与挑战。ChatGPT通过其机器算法的语言模型能力,可为图书馆员赋能提升工作效率、精准识别读者需求、拓宽服务半径、更新技术技能。ChatGPT的算法优势可能会产生部分岗位的技术性替代,给图书馆员带来心理压力。图书馆可通过进行工作流程重构,实施针对性的压力管理与心理健康支持措施,以促使图书馆员提升技术能力,以便更好地抓住ChatGPT带来的机遇,同时,更有效地应对ChatGPT带来的多重挑战。 相似文献