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生成式人工智能的现状
人们对 Gen AI 既兴奋又忐忑。随着 Gen AI 工具不断壮大和发展，释放出无数可能影响工作的可能性——从基于文本的 ChatGPT、Bard 等；基于图像的 Dall-E 和 Midjourney，到其他 AI 辅助的商业-金融-运营工具纷纷上市——这些工具无限的可能性引发了人们对道德考量和治理的呼吁。
生成人工智能
序言 律师了解人工智能及其在法律实践中的含义非常重要。这些指南旨在帮助完成这一学习过程，并帮助曼尼托巴省的律师以符合《职业行为准则》中规定的专业义务的方式使用生成性人工智能。 针对律师的生成性人工智能程序正在迅速发展。由于新的技术和法律发展将会出现并影响这些指南中的建议，因此重要的是要随时了解新问题，以继续负责任地执业并遵守专业义务。 如果您有任何疑问，请随时联系律师协会寻求指导。 A. 什么是人工智能？ 人工智能 (AI) 是计算机模仿人类认知功能（例如学习和解决问题）的能力。通过人工智能，计算机系统使用数学和逻辑来模拟人类用来从新信息中学习并做出决策的推理。拼写检查是人工智能的基本形式。 机器学习是我们教计算机从收集的数据中提取模式并将其应用于它们以前可能没有完成过的新任务。虽然它们并不相同，但机器学习被认为是人工智能的一个子集。大型语言模型 (LLM) 是一种计算机算法，它处理自然语言输入并根据已经看到的内容预测下一个单词。生成式人工智能是一种机器学习模型，经过训练可以创建新数据，而不是对特定数据集进行预测。生成式人工智能系统是一种学习生成类似于其训练数据的东西的系统。虽然并非所有生成式人工智能工具都建立在 LLM 上，但所有 LLM 都是生成式人工智能的一种形式。生成式人工智能可以根据提示（用户输入的指令和信息）生成看起来像是人类创建的新内容。生成式人工智能的当前示例有 ChatGPT（OpenAI）、Bard（谷歌）和 CoPilot（微软）。这些是通用的生成式人工智能工具。它们并非设计用于法律研究或起草。
生成人工智能
由于生成人工智能 (AI-Gen) 的使用既有好处也有风险，因此它对教育管理部门来说是一个挑战。本研究旨在分析 AI-Gen 在教育领域的科学成果。所用方法是对 Web of Science 数据库中的描述性和定量文档进行文献计量分析。VOSviewer 统计程序用于识别关键字集群并创建网络图。本研究的结果确定 2023 年是教育领域 AI-Gen 研究的诞生之年，自那时起共发表了 178 篇论文，其中澳大利亚在研究该主题的国家中名列前茅。ChatGPT 现象成为大多数引用研究的研究重点。该研究包括七个关键字集群，其中重点介绍了与挑战、风险和机遇等术语相关的 IA-Gen 集群。经过讨论，该研究的主要结论表明，需要进一步研究在几个教育阶段的教学过程中使用 AI-Gen，以防止抄袭，并全面了解这项技术作为教育资源。
