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LLM 人工智能网络安全与治理清单
过去 50 年来，人工智能取得了长足进步，默默地支持着各种企业流程，直到 ChatGPT 的公开亮相推动了个人和企业开发和使用大型语言模型 (LLM)。最初，这些技术仅限于学术研究或企业内部某些重要活动的执行，只有少数人才能看到。然而，数据可用性、计算机能力、GenAI 功能以及 Llama 2、ElevenLabs 和 Midjourney 等工具的发布，使人工智能从小众领域提升到普遍接受的水平。这些改进不仅使 GenAI 技术更容易获得，而且还凸显了企业迫切需要制定可靠的战略来整合和利用人工智能，这代表着我们使用技术的方式向前迈出了一大步。
LLM 人工智能网络安全与治理清单
过去 50 年来，人工智能取得了长足进步，默默地支持着各种企业流程，直到 ChatGPT 的公开亮相推动了个人和企业开发和使用大型语言模型 (LLM)。最初，这些技术仅限于学术研究或企业内部某些重要活动的执行，只有少数人才能看到。然而，数据可用性、计算机能力、GenAI 功能以及 Llama 2、ElevenLabs 和 Midjourney 等工具的发布，使人工智能从小众领域提升到普遍接受的水平。这些改进不仅使 GenAI 技术更容易获得，而且还凸显了企业迫切需要制定可靠的战略来整合和利用人工智能，这代表着我们使用技术的方式向前迈出了一大步。
人工智能的道德使用
Adobe Firefly、DALL-E、Midjourney 和 Stability AI 等类似工具正被用于生成数字图像，而其他人工智能应用也正在涌现，用于视频、音频和音乐。人工智能聊天机器人和虚拟助手（如 Chatfuel、ManyChat 和 IBM Watson）正变得越来越流行，以增强网络互动和客户服务。公关从业者也在使用 Google Analytics、Brandwatch 和 Tableau 等人工智能工具来更快地处理和分析数据，并从大型数据集中获得有价值的见解。这些平台的核心是“大型语言模型”（LLM）的普遍使用，这些模型利用来自互联网的大量数据，并应用算法和机器学习来对用户提示做出类似人类的响应。
人工智能、生成人工智能和现代通信技术
本课程探讨与通信相关的人工智能 (AI) 产品和服务的基本概念，重点关注生成式人工智能及其在现代通信中的作用。通过课堂讨论、案例研究和实践项目，学生将深入了解人工智能对通信技术的影响，从聊天机器人和虚拟助手到大型语言模型和对话式人工智能。学生将应用 DALL·E、GPT 和 MidJourney 等人工智能工具来创建基于通信的实用解决方案。《哈佛商业评论》（HBR）的案例研究将提供现实世界的见解，而项目工作将使学生能够在实际环境中应用他们的学习，制定在他们选择的通信技术中实施人工智能的策略。
将生成AI整合到景观建筑教育
人工智能（AI）的最新进步通过创新的工具和方法彻底改变了各个领域，标志着创造性学科的重大转变，包括景观建筑。开创性的AI驱动工具，例如Midjourney，稳定的差异和Adobe Photoshop中的生成填充功能，为产生各种视觉输出而开辟了新的视野。这些工具超出了Fernberg（2023）概述的效果的2D资产的能力之外，还通过开源进步的出现（例如ControlNet和Lora）出现了稳定的扩散。这些进步使设计师能够精确控制图像到IM-IM-IM-年龄生成过程。这些工具的应用是多种多样的，包括重新上色的线条图纸，将草图转换为详细的效果图，将3D模型转换为渲染以及自定义视觉样式等。
引用 ChatGPT 和其他生成式人工智能 (AI)
提醒学生，将 AI 生成的写作作为自己的作品提交是一种学术违法行为，这样做将招致严厉的处罚。但是，如果负责任且诚实地使用，使用 AI 来支持您的学习可能会有益。您需要承认在您的工作中使用了任何生成性 AI 输出。您应该尽可能提供完整且正确的引用和参考列表条目。ChatGPT 是最著名的生成 AI 技术，但其他技术（如 Google Gemini、Bing Chat、DALL-E、Copilot 或 Midjourney）也存在，并且需要引用以避免抄袭。AI 可能生成的材料类型包括文本、图像、代码甚至想法。任何不是您自己的原创作品或想法的东西都应该得到适当的引用。
生成人工智能对传播学科的影响
人工智能 (AI) 已从根本上突入通信领域。自从 Stability.ai 的文本转图像程序 Stable Diffusion 的代码发布，以及 OpenAI 的 Dall-e 或 MidJourney 等其他类似程序的普及，到 Runway 等编辑工具、Harmonai 等声音创作工具、GPT-3/4 等文本和对话创作工具及其最流行的形式 ChatGPT 的开发，通信世界经历了一场激烈的变革，无论是在学术水平以及专业水平。关于人工智能将如何影响视听创作和制作的未来，存在许多公开辩论。这本短文专着旨在汇集传播研究人员的新兴作品，以解决有关人工智能如何改变数字内容创作各个方面的争论。
GEN AI：我们将生活在什么样的世界？
还记得人们担心不受监管的算法和媒体泡沫的影响吗？啊……那是一个更简单的时代。2022 年底，当 OpenAI 向公众推出其自然语言处理聊天机器人 ChatGPT 时，一切都变了。我们本来已经在为几乎无法察觉的深度伪造图像的前景做好准备，但现在全世界的人类都可以使用一种人工智能 (AI) 工具，它可以生成用户能想象到的任何东西——文本、图像、音频、视频，甚至代码。在此后的一年半里，市场上出现了源源不断的竞争对手和配套产品，从 Midjourney、Claude、Dall-E2 到 Microsoft Copilot。据估计，每周有超过 1 亿人使用 ChatGPT，预计市场规模将从 2024 年的 209 亿美元增长到 2030 年的 1367 亿美元。
生成式人工智能的发展：引发两组法律问题
图像生成器（例如 Stable Diffusion 或 Midjourney）可以生成各种风格的精彩视觉效果，而文本生成器可以编写散文、诗歌、 PowerPoint 和摘要。虽然这些 AI 工具似乎可以凭空变出新材料，但通常情况并非如此。生成式 AI 平台在数据湖和问题片段上进行训练——数十亿个参数由软件处理大量图像和文本档案构建 4 。生成式 AI 会恢复模式和关系，然后使用它们来创建规则，然后在响应提示时做出判断和预测。这一过程伴随着法律风险，包括潜在的知识产权侵权，如美国 Andersen et al v Stability AI Ltd.（“安达信诉讼”）5 一案中所见。