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World File Search System生成式人工智能
生成式人工智能
§ 总结信息。通过快速聚合大量内容并简化搜索过程，生成式人工智能加快了人们获取想法和知识的速度，并可以帮助人们更有效地收集新信息。例如，研究人员可以根据人工智能对已知药物的分析来确定一种药物的新化学物质。§ 实现自动化。生成式人工智能可以帮助自动化各种管理或其他重复性任务。例如，它可以用来起草法律模板，然后由律师审查和完成。它还可以通过创建更细致入微的自动响应来响应客户查询，从而改善客户支持。§ 提高生产力。由于生成式人工智能能够快速自动执行各种任务，因此它有可能提高许多行业的生产力。多项研究和工作论文表明，生成式人工智能可以提高管理任务和计算机编程的速度，尽管用户可能需要编辑生成的结果。
生成式人工智能
Publicis Sapient 是一家数字业务转型公司。我们与全球组织合作，帮助他们在日益数字化的世界中创造并保持竞争优势。我们通过专业的 SPEED 能力开展运营：战略与咨询、产品、体验、工程和数据，结合我们的好奇心文化和深厚的行业知识，使我们能够通过重新构想客户真正看重的产品和体验，为客户的业务带来有意义的影响。我们敏捷、数据驱动的方法使客户的业务为变革做好准备，使数字化成为他们思维和工作的核心。Publicis Sapient 是阳狮集团的数字业务转型中心，在全球拥有 20,000 名员工和 50 多个办事处。欲了解更多信息，请访问 publicissapient.com。
生成式人工智能
摘要 为什么要发布 Rathenau 对生成式 AI 的扫描？ “生成式 AI” (GAI) 一词指的是能够根据用户要求自动创建内容的 AI 系统。例如，您可以要求这样的系统生成摘要，或者以梵高的风格创建图片。自 2022 年 11 月 ChatGPT 推出以来，全球数百万用户一直在尝试这项技术，它已经对社会产生了影响，同时人们对它会带来什么的期望很高。本扫描概述了与 GAI 相关的可能性和风险以及潜在的政策行动。 生成式 AI 是新事物吗？ 生成式 AI 建立在现有 AI 技术的基础上，是学习型 AI 系统的一个子集。同时，生成式 AI 系统具有许多与众不同的特点： • 首先，它们在语言方面明显优于其他 AI 系统； • 其次，它们可以有效地处理不同的“模态”，例如图像、声音、视频和语音，甚至蛋白质结构和化合物等； • 第三，生成式人工智能系统接受一般训练，这为各种特定应用提供了基础。因此，GAI 系统可以执行许多不同的任务，而不像许多其他属于“狭义人工智能”类别的人工智能系统，它们只接受一项特定任务的训练。 生成式人工智能能做什么？ 在目前的扫描中，我们区分了 GAI 系统可以履行的四个角色。GAI 系统可以部署为： 1. 学习工具：例如查找信息或在做作业时充当信息来源； 2. 生产工具：系统根据用户的要求创建某些东西。许多人已经在工作场所尝试这样做了； 3. 复杂问题的解决者：例如在科学领域，GAI 系统帮助折叠蛋白质结构，例如支持开发新型药物； 4. 创造体验：一些用户发现与 GAI 系统互动很有趣或很吸引人，它可以扮演伴侣的角色。例如，有人已经创建了一个模仿已故亲人的聊天机器人。尽管存在这些可能性，但该技术也有其局限性。生成式人工智能系统基于统计数据，因此会计算出最有可能的答案。这可能会导致错误答案或歧视性内容。底层算法也非常复杂，人们只能在有限的范围内理解它们的运作方式——包括那些开发这些算法的人。因此，该技术还不足以应用于医疗诊断等重要流程。
什么是生成式人工智能？
推荐平台：由于拉马尔大学已评估 Microsoft 365 系统的合规性，因此 Microsoft Copilot 是目前推荐的基于文本的生成式 AI 平台，供拉马尔大学教职员工使用。导航到 copilot.microsoft.com 并使用您的 LEA 凭据 (user@Lamar.edu) 登录，您将被引导至我们的 Duo 双因素身份验证。登录后，您将在左上角看到拉马尔大学徽标，表明您已通过大学系统正确登录。您会在输入框上方看到一条注释，指出“您的个人和公司数据在此聊天中受到保护”。 此注释并不意味着您可以自由输入任何信息。相反，仍应遵循以下关于允许和禁止使用的指导。要了解有关 Microsoft Copilot 提供的数据、隐私和安全的更多信息，请查看此处的信息：https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365- copilot/microsoft-365-copilot-privacy。使用前检查生成的内容：生成式 AI 致力于提供“最可能的响应”，而不是最真实的响应。因此，必须严格评估生成的内容。AI 生成的内容可能不准确、具有误导性或完全捏造（有时称为“幻觉”），或可能包含受版权保护的材料。您（而不是 LU）对您发布的任何包含 AI 生成材料的内容负责。现有和更新的政策：查看所有相关手册和政策。遵守现有政策和程序，并在更新时留意。与此同时，教师应向他们所教和指导的学生明确说明他们在课堂和学术工作中允许使用生成式人工智能的政策（如果有的话）。还鼓励学生根据需要向他们的导师询问这些政策。请参阅本文件后面有关教学大纲说明的指导。允许的用途：数据利用：
生成式人工智能：
1.**生成对抗网络 (GAN)**：由两个相互竞争的神经网络组成——一个生成器和一个鉴别器。生成器试图生成令人信服的数据实例，而鉴别器则评估它们的真实性。随着时间的推移，这种对抗过程有助于生成器创建高度逼真的输出。2.**变分自动编码器 (VAE)**：它们将神经网络与概率方法相结合，以对数据进行编码和解码。VAE 特别适用于生成作为输入数据变体的新数据点。3.**Transformer 模型**：在自然语言处理领域尤为突出。像 OpenAI 的 GPT-3（生成式预训练 Transformer 3）这样的模型可以根据输入提示生成连贯且符合上下文的文本。**生成式 AI 的应用：** 1.**文本生成**：生成文章、诗歌、问题答案甚至计算机代码。2.**图像创建和编辑**：制作逼真的图像或转换现有图像（例如，将草图变成详细的图片）。3.**音乐创作**：创作各种风格的新音乐作品。4.**合成数据生成**：在真实数据稀缺或获取成本高昂时，生成有用的数据集以训练机器学习模型。5.**创意产业**：协助艺术家、作家和设计师集思广益并开发新概念。生成式人工智能不断发展，不断突破机器创造的界限，并对娱乐、医学和研究等各个领域产生广泛影响。