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自从 1956 年 John McCarthy 在达特茅斯学院（新罕布什尔州汉诺威）的研讨会上创造了人工智能 (AI) 这一术语以来，人们提出了许多定义。例如，Bellman (1978) 将 AI 定义为“与人类思维相关的活动的自动化，例如决策、解决问题、学习等活动。” 另一个有趣的 AI 定义是由 Rich 和 Knight (1991) 给出的：“研究如何让计算机做目前人类做得更好的事情。” 除了正确的定义之外，人类一直对有关智能的挑战性问题感兴趣。小型设备的处理能力越来越强，人们与互联网（所谓的物联网 - IoT）的互动显著增加，导致了复杂的 AI 技术的密集发展。除此之外，大量数据（也称为大数据）的可用性以及复杂的数学/统计建模方法的开发也为机器学习 (ML) 和人工智能文献做出了贡献，从而催生了“数据驱动文化”，其中许多决策都是基于机器的数据处理做出的。数据越多，计算机就能学习和提取我们无法处理的隐藏关系。从商业和管理角度来看，数据驱动的决策成为一种竞争优势。公司有兴趣从数据中提取知识以做出更好的决策。该过程由数据科学和数据分析专业人员执行，他们利用了许多 AI 和 ML 技术。与此同时，更复杂的数据驱动的 AI 和 ML 方法的开发也引起了人们的极大兴趣。这场竞赛最好的例子是 2022 年 11 月出现的聊天生成预训练 Transformer (ChatGPT)，这是美国人工智能研究实验室 OpenAI 开发的聊天机器人。聊天机器人 (或聊天机器人) 是一种试图模拟人类与人交谈的计算机程序。它的目标是以一种让人们觉得他们正在与另一个人交谈而不是与机器交谈的方式回答问题。在用自然语言问问题后，程序会查询知识库，然后提供试图模仿人类行为的答案。聊天机器人这个词是由 Lycos, Inc. 的创始人和第一个聊天机器人 Julia 的创造者 Michael Mauldin 于 1994 年创造的，用来描述这些对话机器人。然而，人工智能的滥用ChatGPT 因其在许多知识领域的详细响应和清晰回答而备受关注。这表明它能够出色地完成许多通常由人类智能执行的任务，例如写歌、写诗、写论文、画画等。聊天机器人使用语言模型，并通过使用监督和强化学习技术进行了微调（一种迁移学习方法）。人们可以从使用 ChatGPT 等技术中得到很多好处。例如，在许多公司中，当使用这项技术来理解概念、总结信息、构建和评估建议、通过算法优化流程等时，日常活动可以更高效。
ChatGPT 和人工智能的伦理方面
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