论文摘要范文
论文摘要范文1【论文摘要格式】
论文摘要是文章的内容不加诠释和评论的简短陈述。为了国际交流，还应有外文(多用英文)摘要。摘要是在文章全文完成之后提炼出来的，具有短、精、完整三大特点。摘要应具有独立性的自含性、即不阅读原文的全文.就能获得必要的信息。摘要中有数据、有结论、是一篇完整的短文.可以独立使用，也可以引用，还可以用于工艺推广。其内容应该包含与报告论文同等量的主要信息.以供读者确定有无必要阅读原论文全文，也可提供给文摘第二次文献采用。摘要一般应说明研究工作目的、实验方法、结果和最终结论等.而重点是结果和结论。中文摘要一般不宜超过300字，外文摘要不宜超过250个实词。除了实在迫不得已，摘要中不用图、表、化学结构式、非公知公用的符号和术语。摘要可用另页置于题名页(页上无正文)之前，学术论文的摘要一般置于题名和作者之后，论文正文之前。
论文摘要又称概要、内容提要。摘要是以提供文献内容梗概为目的，不加评论和补充解释，简明、确切地记述文献重要内容的短文。其基本要素包括研究目的、方法、结果和结论。具体地讲就是研究工作的主要对象和范围，采用的手段和方法，得出的结果和重要的结论，有时也包括具有情报价值的其它重要的信息。摘要应具有独立性和自明性，并且拥有与文献同等量的主要信息，即不阅读全文，就能获得必要的信息。摘要不容赘言,故需逐字推敲。内容必须完整、具体、使人一目了然。英文摘要虽以中文摘要为基础,但要考虑到不能阅读中文的读者的需求,实质性的内容不能遗漏。为此,我国的科技期刊近年来陆续采用结构式摘要,明确写出目的、方法、结果和结论四部分。
a.目的(Objective):简明指出此项工作的目的,研究的范围。
b.方法(Methods):简要说明研究课题的基本做法,包括对象(分组及每组例数、对照例数或动物只数等)、材料和方法(包括所用药品剂量,重复次数等)。统计方法特殊者需注明。
c.结果(Results):简要列出主要结果(需注明单位)、数据、统计学意义(P值)等,并说明其价值和局限性。
d.结论(Conclusion):简要说明从该项研究结果取得的正确观点、理论意义或实用价值、推广前景。
中、英文摘要前需标明中、英文文题，作者姓名(至多3名)及作者单位(邮政编码)。英文摘要应隔行打字,以便修改。
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【论文题目】机动车尾气污染防治对策与城市交通改善研究
【中文摘要】本论文通过分析机动车尾气污染产生的原因，论述了采取多种防治对策以旨在减少机动车的尾气污染排放，同时对城市交通改善问题进行了深入的研究。本文首先论述了我国由于机动车尾气排放造成的城市大气污染的严重形势。论述了机动车尾气污染的产生原因。通过总结国内外机动车污染控制的发展历程、经验及教训，作者从两方面重点论述了控制机动车尾气污染的途径。其一是从机动车本身入手，在机动车生产、检验、维护保养以及采用新技术等方面对机动车加以改造，力争从尾气排放污染源加以控制;其次，作者根据我国交通的具体状况，详细分析了城市交通改善与机动车尾气排放的关系，根据翔实的数据：说明了在我国交通拥堵是造成机动车尾气污染的最主要原因。在科学交通管理的原则指导下，作者详细论述了科学交通管理的卞要措施，特别分析了对路口的交通控制策略的仿真优化过程，通过仿真结果表明，对路口的交通控制策略的优化将对尾气排放产生非常重大的影响，可以显著地减少污染排放总量。因此作者认为，科学交通管理是控制城市机动车尾气污染排放的根本出路。
论文摘要范文2相比较“80后”作家一夜之间的集体喷发，“90后”作家则迟迟未能耀眼登场。自20xx年“90后”天才少年子尤因随笔集《谁的青春有我狂》（少年儿童出版社）而受到关注始，至20xx年7月第三届全国“90后”作家交流会举行，虽然已有多家媒体相继推出“20xx年中国90后十大少年作家排名”①“20xx中国90后十大作家排行榜”②“20xx年度90后十大新锐作家排行榜”③等大型推介活动，但“90后”作家的知名度却远未达到“80后”作家的影响力。虽然《萌芽》杂志社一如既往地举办“全国新概念作文大赛”，但其“出炉”的“90后”作家已然失去了往日“80后”作家的轰动效应。在“80后”一并收获了1980年代“改革开放”、1990年代“市场经济”的中国社会变革所带来的市场和文坛的两大“红利”后，在“80后”作家已经形成了亚文化写作、时尚化写作与纯文学写作的三足鼎立的格局的背景下，“90后”写作注定了要经历较长的沉寂期，也注定了难以在既定时间内顺理成章地接替“80后”写作的主导性位置。“90后”的尴尬处境颇像“70后”当年遭逢的困境：前有声誉载满文坛和市场的各代名家，后有新锐追兵。即：“90后”若想能够真正上场，除了必须面对“80后”的背影，还要摆脱前辈作家的“影响的焦虑”（哈罗德・布鲁姆语），以及接受“00”后的逆袭。――如果“90后”不能尽快站稳脚跟，“00后”很可能很快包抄上来④。但也正因为“90后”作家必得面对这些考验，才做出了符合自身长线发展的选择：回归纯文学传统回归并低调出发，以期从“80后”写作的背影下突围，且寻找到个人才华与传统文学生产机制之间的接合点。
论文摘要范文3现当代文学是中国文学发展史中重要的一部分，追求的是用真实的语言来表述客观的事实，正是现当代文学的这种真实性使得其对整个文学界作品结构产生不容忽视的影响，它的主要特征表现为真实性和逼真性。现当代文学所有的创作素材都来源于现实生活，经历了时间沉淀形成的优秀的现当代文学作品也是因其体现的现实价值，以及作品中体现出的审美情操。现当代文学作品应该以讲真话为基础，但并不是所有的讲真话的作品都可以成为现当代文学座屏。同样现当代文学作品也应该具有创造性，不过只具有创造性的文学作品也不完全是现当代文学作品。本文中，笔者将重点分析研究现当代文学作品的现实性和创造性。
人工智能论文2000字范文（精选8篇）
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。本文精选了8篇最新"人工智能论文范文",以供大家参考和研究。
人工智能论文2000字范文一：浅谈人工智能与机器人的发展
摘要：随着社会经济的飞速发展，在当今信息时代，人工智能与机器人已经属于前沿研究领域。在大部分人的意识中，对机器人是有一定概念的。但是这种概念，更多的是通过科幻小说的描写和人们的想象得到的。在现实发展过程中，虽然也有机器人的身影，但是版本都太低，仅停留在表面，智能效果并不好，在发展阶段还处于突破阶段，人工智能也同样如此。人工智能与机器人发展这两者是相辅相成的，目前对机器人研究要发展，其突破方向就是培养高智商的机器人。该文从人工智能发展史、人工智能在发展中所遇到的困境以及人工智能在机器人领域中的发展三个方面来做具体阐述，为以后相关行业人员，提供参考订阅。 关键词：人工智能；机器人；自动化；发展趋势 人工智能与机器人都同属于计算机的分支，是从20世纪中叶兴起来的。从定义上来讲，理解起来还算简单，但是对工智能与机器人比较难定义。虽然大家都清楚这两者的意义，然而，如果是比较统一的文字定义，网络上或者是相关书籍上是无法查阅到明确定义的。在对人工智能和机器人的研究过程当中，其涉及学科多，以至于这两者的发展慢慢已经渗透到高中生的学习领域。在很多时候，包括笔者在内的很多人，都会把人工智能和机器人的定义搞混，单纯觉得两者说的是同一个东西。但实际上人工智能比机器人更加复杂。人工智能是通过计算机应用，对人大脑的思维和智能进行模仿；而机器人则是应用某些技术，造出与人的行为较为相似的机器做的人，模仿人类行为。对于高中生而言，不仅需要详细深入了解这两者的定义和区别，更需要从古至今了解这两者的发展以及现状，为将来的研究提供理论合基础，时刻准备着为祖国科技做出贡献。 1人工智能发展史 说起人工智能，发源时间是从20世纪中叶开始。在1956年的达特茅斯学院会议上"人工智能"这个词正式出现在世界上，科学家也是从这个时候开始真正踏上智能研究的道路。通过科学家的研究，10年的时间，人工智能迎来第一次发展高潮，计算机被应用于社会的各个领域。也是通过这个现象，在数学方面、自然语言方面领域的应用给了很多科学家希望，因此，各大项目都逐渐建立起来。 因为内基梅隆大学为数字设备公司设计了一套名为XCON的"专家系统"的系统，处于冰冻期的人工智能迎来第二次发展高潮，这套专家系统主要用于商业模式，通过利用人工智能，建立了具备完善专业知识和经验的计算机智能系统。但是，好景不常在，没过多久又处于冰封状态了。 在1987年，专家系统并没有发展得那么好，在苹果和IBM公司生产的台式机性能都超过了Symbolics等厂商生产的通用计算机后，专家系统光辉不在，开始走下坡路。尽管如此，人工智能的研究始终在继续。于1997年，IBM公司所生产的深蓝打败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫；在2009年，螺丝联邦理工学院发起又一计划"蓝脑计划",生产已经成功模拟了部分鼠脑；在今年，大家都关注的谷歌AlphaGO战胜韩国李世乭。这3个案例的成功，都展现出了人工智能方面的研究成果，其研究成果也跟随时间的推移在不断刷新。社会经济在发展，人们在智能科学技术上投入的资金和技术还有精力也越来越多，这一方面的发展只是时间问题。 2人工智能的发展困境 2.1人工智能的发展现状 目前，人工智能处于飞速发展的阶段，很多人工智能公司如雨后春笋般相继现世。在公司成立之后，相继被国际比较大型的IT企业收购，处在网络行业竞争激烈的时期，谁都在争夺行业的有利地位。在人工智能的发展进程中，当然，随着人工智能也兴起了很多新兴行业，象自然语言处理、智能机器人、虚拟私人助理、手势控制等。根据网络上相关报道以及部门统计，人工智能行业已经成为21世纪世界各国争相投资和创业的重要选择。据统计，在人工智能行业，全世界的投资金额接近50亿美元。虽然我国人工智能方面的研究相对于欧洲发达国家比较晚，但是随着社会经济的发展人工智能的发展速度较快。 2.2人工智能的发展困境 就目前所有研究资料显示，人工智能的研究困境主要体现在2个方面，分别是计算机博弈和机器翻译，而博弈说白了是竞争。计算机博弈分为多种多样，最为简单的博弈应该是只要操作就可以的，象联机作战游戏。但是实际上来说计算机的博弈主要体现在对技术的操作、应对措施以及智能模仿等方面。人与人之间的竞争涉及方方面面，主要都集中在脑力和体力2个方面，而计算机技术，它是无法根据人的思维和智能去演算出机器博弈的，而这个点就是计算机技术研究所面临的困境。而具体要解决这一世界性的难题，就必须加强人们对技术方面知识的研究，熟悉生物神经学科，不断加强对知识性学科的学习。 机器翻译很多人都会使用。如果某段话不会翻译，就打开某个软件，笔者平常会用几个软件综合一下，把你需要翻译的中文打在输入框内，然后在输入结束后按翻译按键，下框就会自动弹出所对应的英文句子，但是这是非常简单的翻译，而且个人觉得非常不准确，很多语法都无法把握，偏重于中式翻译。而在翻译过程中，实际起作用的还是程序，严格来说，并没有实现自动化翻译。笔者认为，最主要的还是要通过计算机对人类思维的了解和使用语言习惯和知识点进行比较深入地分析，才能够真正完成机器的自动化翻译。 目前来看，人工智能在计算机博弈和机器翻译出现障碍，在世界范围内，机器翻译还是比较广泛运用的，且具有良好的发展前景。 3人工智能在机器人领域中的发展 在现实生活当中，人们的认知方式和生活方式因为人工智能发生了改变。科学家们对于人工智能和计算机的完美结合给予高度重视，大家都把人工智能机器人作为研究的重要领域，而所谓的人工智能机器人，就是可以对人类行为和思维进行模仿，并且相似的机器人。但是就目前的研究状况而言，常常可以看见机器人搬运其物块或是移开物块等，机器人所做的只是在模仿人的行为。对于这些简单的行为机器人的制造并不难，但是难就难在无法将机器人赋予人的思维和智能，就像无法制造出能够与国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫对赛的智能机器人。人工智能运用在机器人当中主要表现在2个方面，第一是人工智能系统集成，第二则是多元信息采集。这样做的目的是，将计算机和系统综合起来，使利用率更高。需要认识到的是，单一的系统是无法让计算机得到发展和完善的，计算机必须满足同时拥有多个系统，才能对突发情况进行应对和解决，进而具备了"思维".对于机器人来说，多元信息采集是极其重要的。通过对IT系统的使用，将知识进行系统整理，从而得到更加广泛的知识，这样一来，机器人的智能就会得到提高。 结语 综合上述说法，我们可以看出，人工智能的发展还是比较曲折的，从20世纪中叶到现在，经历了3次高潮，也经历多次冰封时期，几经沉浮终于在世界的发展过程中占有极其重要的地位，且在未来的发展中也将会继续受到重视。尽管如此，我国人工智能的发展相对于欧洲发达国家而言，还是比较落后的。人工智能机器人的发展是一个国家技术经济发展的重要标志，对今后社会经济的发展和中国在全球的地位也具有非常重要的意义。 因此，对于智能机器人的发展，我国应该给予高度重视。中国应当明确发展目标、认清国际形势；培养相关技术人才，有效地运用人工智能技术，缩小中国与世界人工智能方面的水平差异。希望通过国家和科学技术人才的支持和努力，能让我国智能机器人的发展进入一个新台阶，发展达到新高度，在未来的发展过程中起到重要的作用。 参考文献 [1]孙静，张帆，王国庆，等。物联网时代人工智能机器人的发展趋势探讨[J].科技经济导刊，2017（31）：12-13. #p#分页标题#e#人工智能论文2000字范文二：人工智能技术在新冠病毒肺炎疫情防控中的应用
摘要：归纳了人工智能技术在新型冠状病毒肺炎疫情防控工作中的应用情况，分别从医疗辅助机器人、大数据分析、云平台、远程医疗、智能检测5个方面进行分析，阐明人工智能在疫情防控中的优势，剖析人工智能在医疗领域的发展前景，为今后人工智能在医疗领域的广泛应用提供参考。 关键词：新型冠状病毒肺炎；人工智能；大数据；机器人；云平台；远程医疗；智能检测 2019年12月，新型冠状病毒肺炎病例在武汉出现，2020年1月20日，国家卫生健康委员会将新型冠状病毒肺炎纳入《中华人民共和国传染病防治法》规定的乙类传染病，并采取甲类传染病的预防、控制措施[1,2].截至2020年2月12日24:00,全国新型冠状病毒肺炎确诊病例52526例，死亡1367例[3].面对疫情全面暴发的严峻形势，医疗防护物资紧缺，医护人员高强度负荷，疫苗和新药亟待研发，公众居家恐慌，疫区优质医疗资源匮乏等，人工智能（artificialintelligence,AI）利用虚拟现实技术，在疫情防控的关键作用逐渐显现，如机器人配送物资，5G网络查房问诊，大数据助力新药研发，远程医疗会诊，智能筛查疑似病例，云平台办公和在线学习。本研究对人工智能技术在此次疫情中的实际应用进行综述，旨在凸显人工智能在疫情防控中的优势，为今后人工智能在医学领域的广泛应用提供参考。 1概述 人工智能是计算机科学的一个分支，由计算机科学、信息学、语言学、控制论、心理学、语言学等多学科相互融合发展起来的，旨在对人的思维、学习、知识储存过程进行模拟和系统应用[4].人工智能技术企图通过挖掘智能的实质，生产出新的类似人脑且能做出快速反应的机器，涵盖算法、芯片、软硬件平台和应用[5].人工智能的核心是算法，基础是数据及计算能力，该领域的主要研究包括自然语言、机器学习、图像识别技术、语言识别技术、神经网络学习等[6,7].随着人工智能技术的逐渐成熟，开展智慧医疗成为医疗领域的热点，也是今后发展和优化医疗服务的趋势[8].目前，该技术在我国医疗健康领域的应用才刚刚起步，并未广泛投入使用，此次新型冠状病毒肺炎疫情的防控，给人工智能技术的开拓应用提供了一个实战平台，让我们看到了人工智能技术在医疗领域的巨大潜力和重大价值。 2人工智能技术在新型冠状病毒肺炎疫情防控中的应用 2.1医疗辅助机器人 医疗辅助机器人的开发应用一直是人工智能在医疗领域应用中备受关注的一大领域[9].广东省人民医院在抗击新型冠状病毒肺炎疫情防控工作中引进了2名机器人"新员工",主要承担送药、送餐、回收被服和医疗垃圾、实时影像监控病区动态等工作；它们集成先进的无人驾驶技术，可自主识别地图和工作环境，自主避开障碍物，实现点对点的物资配送，每台机器人相当于3名配送员，减少了医务人员进入隔离区的频次，在提高配送效率的同时降低了临床工作人员交叉感染的风险。火神山医院投入使用了一批医疗服务机器人--"豹小弟",它们分工明确，承担着红外测温、发热问诊、引领病人、初步诊疗、化验单递送、药品运输等工作，代替了医护过程中简单重复且耗力的工作，在减轻医护人员工作量的同时，减少了医护人员在诊疗过程中交叉感染的机会。这次疫情中投入使用的不止是医疗机器人，还有物流机器人，京东物流的智能配送机器人、苏宁的无人智慧物流仓在武汉市医疗物资的打包、分拣、配送中发挥了高效的作用。#p#分页标题#e# 2.2大数据分析 我国经历了严重急性呼吸综合征（SARS）、甲型H5N1禽流感、甲型H1N1流感疫情等突发公共卫生事件，此次新型冠状病毒肺炎疫情的防控工作虽然挑战艰巨，但比以往任何一次疫情所能调动的科技资源的水平都高，大数据技术的应用为新型冠状病毒肺炎疫情的防控工作提供了数据支撑，利于国家疫情防控工作制定精准、有效的决策，实时识别和监控高危人群，避免了疫情的进一步扩散。另一方面，疫情数据的实时动态更新和公开发布，避免了谣言及公众因不了解实情相互猜疑引起的恐慌。面对节后复工这一节点的来临，各省市政府机构都在积极利用大数据技术，精准掌握各疫区人员的流动动态，定向指导各类人群的风险识别，合理安排居家隔离及至医院就诊。此外，大量的数据分析也为此次新型冠状病毒肺炎新药和疫苗的研发提供了数据支持，利用人工智能的超大计算力，为大规模文献筛选、病毒基因测序、蛋白筛选等研发工作节省了研发时间。医疗卫生及互联网领域专家表示，利用互联网大数据对重大公共卫生突发事件进行群防群控，是未来疫情防控的关键手段和重要支撑。 2.3远程医疗 远程医疗以远程信息（包括影像、图片、文字、音视频）的传送和交流为主，从"互联网+"的概念来看不算新技术，但由于医疗体制和技术本身的限制，在医疗领域并未广泛应用[10].此次疫情下远程医疗系统的应用让我们看到了它不可估量的价值。面对新型冠状病毒肺炎疫情的不断蔓延，被隔离的病人陷入了极度的恐慌和焦虑情绪，将远程医疗系统引入病区，展现出不可估量的应用价值。（1）宽慰病人：隔离病人需要的更多是被安慰和关心，医生通过远程医疗设备进行远程查房，除了了解病人病情，更多的是同病人交流，给予适当人文关怀，减轻病人的恐慌和抵触情绪。（2）缓解物资紧缺：远程诊疗可以减少医务人员同病人的直接接触，减少防护用品的使用，缓解防护物资的紧缺。（3）远程会诊：基于5G网络，疫区的新型冠状病毒肺炎急重症病人通过远程医疗向其他省市临床医疗中心寻求帮助，获取了远程诊疗意见，实现了优质医疗资源的互通。由此可见，远程医疗的有序开展有利于优化隔离病房的病人管理，安抚隔离病人的紧张情绪，促进优质医疗资源下基层，更好地普及医学知识，进行专业的心理疏导，从而缓解公众的紧张情绪。 2.4人工智能检测 此次疫情防控期间，人工智能测温仪也因地制宜，投入使用。它通过温感摄像头、人脸识别、热成像体温检测系统，能够在2m内快速采集体温，并将身份信息和体温匹配形成数据表，一旦识别出疑似发热者，系统便会自动报警，帮助工作人员及时、准确锁定发热人员。人工智能测温仪可以在1min内实现200~300人同时通过单行道进行快速体温检测，同时升级了人脸识别系统，即使被检测者佩戴口罩，也能实现快速筛查。目前已在部分医院、火车站、机场等人群密集场所投入使用，具有高效、安全、可靠等特点，能够节省人力，减少体温监测人员的感染风险，满足了疫情防控的需要。此外，一些辅助诊断的智能评价体系也正式上线，如上海公共卫生临床中心应用的新型冠状病毒肺炎智能评价系统，从新型冠状病毒肺炎病人CT影像中提取智能参数，可对肺炎严重程度进行自动量化评估，为医生评估CT影像提供参考。 2.5云平台 当前疫情形势严峻，减少外出、避免人员聚集是对疫情传播最有效的遏制，在疫情防控的总体部署下，出现了新的办公和学习模式，众多企业在节后复工时采取远程办公模式，单位通过云平台组织网络会议，员工通过云平台进行居家办公；此外，教育部也连续下发通知，要求延期开学并开展网上教学，老师和学生通过线上教学、云课堂实现师生间的在线学习和交流。 3启示 此次新型冠状病毒肺炎的确诊人数已经超过了SARS,而且新型冠状病毒肺炎的潜伏期较长，传播力也较SARS强，但值得庆幸的是，我国现在的科学技术水平已远超SARS时期，可以调动更广阔、更先进的科技资源和技术力量。人工智能技术的应用在抗击新型冠状病毒肺炎疫情中发挥了积极作用，它不再只是停留在人们概念里的高新技术，从医疗辅助机器人、大数据分析、云计算、远程医疗、智能检测的设想到变为一个个切实可行的案例，人工智能彰显了它在医疗领域广阔的应用前景。随着人口老龄化的出现和慢性病病人数量的逐年上升，公众对医疗健康的需求不断增加，人工智能在临床的应用能够解放人力、提高效率，让有限的医疗资源发挥最大的价值。 参考文献 [1]国家卫生健康委员会。中华人民共和国国家卫生健康委员会公告（2020年第1号）[EB/OL].[2020-02-07]. [2]国务院应对新型冠状病毒感染的肺炎疫情联防联控机制。关于印发近期防控新型冠状病毒感染的肺炎工作方案的通知[EB/OL].[2020-02-10]. [3]国家卫生健康委员会。新型冠状病毒肺炎疫情防控工作疫情通报[EB/OL].[2020-02-13]. [4]贺倩。人工智能技术发展研究[J].现代电信科技，2016,46（2）：18-21. [5]孔祥溢，王任直。人工智能及在医疗领域的应用[J].医学信息学杂志，2016,37（11）：2-5. [6]HAMETP,TREMBLAYJ.Artificialintelligenceinmedicine[J].Metabolism,2017,69:36-40.TAGS：人工智能人工智能技术人工智能论文生成式人工智能迎来大爆发，人类真的要失业了吗
去年夏天以来，以ChatGPT为代表的“生成式”人工智能系统接连问世，人们惊艳于它们的智能程度，但也对其未来发展产生担忧。这样的系统可以按需求生产内容，不仅威胁到人们的工作，还可能造成错误信息的激增。
StableDiffusion根据提示自动生成的画作，真假难辨。图源：https://stablediffusionweb.com/
就在10多年前，三位人工智能研究人员取得了一项突破，永远地改变了这个领域。
“AlexNet”系统通过从网上采集的120万张图像进行训练，识别出了从集装箱船到豹子等不同物体，其准确性远远高于以往的计算机。
这一壮举帮助开发人员阿莱克斯·克里泽夫斯基(AlexKrizhevsky)、伊利娅·苏茨克维(IlyaSutskever)和杰弗里·辛顿(GeoffreyHinton)赢得了名为ImageNet的年度神秘竞赛。它还展示了机器学习的潜力，并在科技界引发了一场将人工智能带入主流的竞赛。
从那时起，计算机的人工智能时代基本上在幕后形成。机器学习是一项涉及计算机从数据中学习的基础技术，已普遍应用于识别信用卡欺诈、提高在线内容和广告相关性等领域。如果说从那时起机器人就开始抢走人们的工作，那基本上也是在我们看不到的地方发生的。
现在不是了。人工智能领域的另一项突破刚刚撼动了科技界。这一次，机器在众目睽睽之下运行，它们可能终于准备好取代数百万的工作岗位了。
一个11月底发布的查询和文本生成系统ChatGPT，以一种科幻小说领域之外很少见到的方式闯入了公众的视线。它由总部位于旧金山的研究公司OpenAI创建，是新一波所谓的“生成式”人工智能系统中最引人注目的一种，这种系统可以根据要求生成内容。
如果你在ChatGPT中键入一个查询，它将以一段简短的段落作为响应，列出答案和一些上下文内容。例如，你问它谁赢得了2020年美国总统大选，它会列出结果，并告诉你乔·拜登何时就职。
ChatGPT界面。
ChatGPT使用简单，能够在瞬间得出看起来像人类生成的结果，有望将人工智能推入日常生活。微软向OpenAI(由AlexNet创始人苏茨克维联合创立)投资数十亿美元的消息，几乎证实了这项技术将在下一阶段的人工智能革命中发挥核心作用。
ChatGPT是一系列日益引人注目的人工智能公众展示的最新例子。另一个OpenAI系统，自动书写系统GPT-3，在2020年年中发布时震惊了科技界。其他公司的所谓大型语言模型紧随其后，去年扩展到图像生成系统，如OpenAI的Dall-E2、来自StabilityAI的开源StableDiffusion和Midjourney。
这些突破引发了人们争相寻找这项技术的新应用。数据平台ScaleAI首席执行官亚历山大·王(AlexandrWang)将其称为“应用案例的寒武纪大爆发”，将其比作现代动物生命开始繁荣的史前时刻。
如果计算机可以编写和创建图像，那么在正确的数据训练下，还有什么是它们无法生成的吗?谷歌已经展示了两个实验系统，可以根据简单的线索生成视频，还有一个可以回答数学问题。StabilityAI等公司已将这项技术应用于音乐。
这项技术还可以用于向软件开发人员建议新的代码行，甚至整个程序。制药公司梦想着用它以更有针对性的方式合成新药。生物技术公司Absci本月表示，已经利用人工智能设计出了新的抗体，可以将一种药物进入临床试验所需的大约四年时间缩短两年多。
但随着科技行业竞相将这项新技术强加给全球受众，人们需要考虑潜在的深远社会影响。
例如，让ChatGPT以12岁孩子的风格写一篇关于滑铁卢战役的文章，你就能让一个小学生的家庭作业手到擒来。更严重的是，人工智能有可能被故意用来产生大量错误信息，还可能会自动取代大量工作，远远超出最容易躺枪的创造性工作。
微软人工智能平台主管埃里克•博伊德(EricBoyd)表示：“这些模型将改变人与电脑互动的方式。它们将以一种前所未有的方式理解你的意图，并将其转化为计算机行为”。因此，他补充说，这将成为一项基础技术，“涉及几乎所有现有的东西”。
可靠性问题
生成式人工智能的倡导者表示，这些系统可以提高工人的生产力和创造力。微软称，公司旗下GitHub部门的软件开发人员，已经使用一个代码生成系统生成了40%的代码。
谷歌研究科技对社会影响的高级副总裁詹姆斯•马尼卡(JamesManyika)表示，对于任何需要在工作中提出新想法的人来说，这类系统的输出可以“解锁思维”。它们内置在日常软件工具中，可以提出想法、检查工作，甚至生成大量内容。
然而，尽管生成式人工智能易于使用，并有可能颠覆很大一部分科技领域，但对构建这项技术并试图在实践中应用的公司，以及许多可能在不久之后在工作或个人生活中遇到这项技术的人，都构成了深刻的挑战。
最重要的是可靠性问题。计算机可能会给出听起来可信的答案，但人们不可能完全相信它们说的任何话。其通过研究大量数据，根据概率假设做出最佳猜测，却不能真正明白它产生的结果。
圣菲研究所教授梅兰妮·米切尔(MelanieMitchell)表示:“它们对一次谈话之外的事情一无所知，无法了解你，也不知道词语在现实世界中意味着什么。”它们只是针对线索，产生大量听起来有说服力的答案，是聪明但无脑的模仿者，无法保证它们的输出不只是数字幻觉。
已经有事实展示，这项技术如何产生看起来有模有样但实际不可信的结果。
例如，去年年底，Facebook母公司Meta展示了一个名为Galactica的生成系统，它是根据学术论文进行训练的。人们很快发现，这个系统会根据要求发布乍一看可信但实际上是虚假的研究，导致Facebook在几天后撤回了系统。
ChatGPT的创建者也承认其有缺点。OpenAI表示，系统有时会给出“无意义”的答案，因为在训练人工智能时，“目前没有真相来源”。OpenAI补充说，使用人类直接训练它，而不是让它自己学习（这一种被称为“监督学习的方法”，可以由训练资料中学到或创建一个模式，并依此模式推测新的实例）并不奏效，因为系统通常比人类这个老师更善于找到“理想答案”。
一种潜在的解决方案是在生成系统的结果发布之前提交合理性检查检查。马尼卡说，谷歌的实验性LaMDA系统于2021年宣布，对每个线索提出了大约20种不同的响应，然后评估每种响应的“安全性、毒性和合理性”。“我们打电话去检验，看看这是真的吗?”
然而，斯坦福大学计算机科学副教授珀西·梁(PercyLiang)表示，任何依赖人类来验证人工智能输出结果的系统都存在问题。他说，这可能会教会人工智能如何“生成具有欺骗性但看上去可信的东西，实际上可以愚弄人类”。“事实是，真相难以捕捉，而人类并不擅长于此，这可能令人担忧。”
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而这项技术的支持者说，有一些实用的方法可以使用它，而不必试图回答这些更深层次的哲学问题。微软联合创始人保罗•艾伦(PaulAllen)创立的人工智能研究所A12的顾问兼董事会成员奥伦•埃齐奥尼(OrenEtzioni)表示，就像互联网搜索引擎既能提供有用的结果，也能提供错误的信息一样，人们将设法最大限度地利用这些系统。
他说：“我认为消费者只会学会使用这些工具来造福自己。我只是希望这不会让孩子们在学校作弊。”
但让人类去猜测机器生成的结果是否准确，可能并不总是正确的答案。研究人工智能应用的科技行业组织“人工智能伙伴关系”首席执行官丽贝卡•芬利(RebeccaFinlay)表示，在专业环境中使用机器学习系统已经表明，人们“过度相信人工智能系统和模型得出的预测”。
她补充说，问题在于，“当我们与这些模型互动时，人们会将结果对于人类有何意义的不同方面灌输给它们”，这意味着他们忘记了系统并没有真正“理解”他们所说的话。
这些信任和可靠性问题，为不良行为者滥用人工智能提供了可能。对于任何故意试图误导的人来说，这些机器可能成为虚假信息工厂，能够生产大量内容，淹没社交媒体和其他渠道。在正确的例子训练下，它们可能还会模仿特定人物的写作风格或说话声音。
埃齐奥尼说：“制造虚假内容将非常容易、廉价和普遍。”
StabilityAI负责人伊马德•穆斯塔克(EmadMostaque)表示，这是人工智能普遍存在的一个固有问题。他说：“这是一种人们可以道德或不道德地、合法或非法地、符合伦理地或不符合地使用的工具。坏人已经拥有了先进的人工智能。”
他声称，唯一的防御措施就是尽可能大规模地推广这项技术，并向所有人开放。
这在人工智能专家中是一个有争议的解决方案，他们中的许多人主张限制对底层技术的使用。微软的博伊德表示，其“与我们的客户合作，了解他们的用例，以确保人工智能在这种情况下真的是一个负责任的用途。”
他补充说，微软还会努力防止人们“试图欺骗模型，做一些我们真的不想看到的事情”。微软为其客户提供工具，扫描人工智能系统的输出，以查找他们想要阻止的冒犯性内容或特定术语。
微软此前经历了惨痛的教训，认识到聊天机器人可能会失控：聊天机器人Tay在发表种族主义和其他煽动性言论后，不得不在2016年被匆忙召回。
在某种程度上，技术本身可能有助于控制新人工智能系统的滥用。例如，马尼卡表示，谷歌已经开发了一种语言系统，可以以99%的准确率检测出语音是否为合成。他补充说，谷歌的任何研究模型都不会生成真人的图像，从而限制了所谓深度造假的可能性。
人类的工作面临威胁
生成式人工智能的兴起，也引发了关于人工智能和自动化对就业影响的又一轮争论，这已经是一个老生常谈的话题。机器会取代工人吗?或者，通过接管重复性工作，它们会提高现有工人的生产力，并增加他们的成就感吗?
最明显的是，涉及大量设计或写作元素的工作面临风险。当StableDiffusion在去年夏末问世时，它对即时图像与提示相匹配的承诺，让商业艺术和设计界不寒而栗。
一些科技公司已经在尝试将这项技术应用于广告，其中就包括ScaleAI，其已经在广告图像方面训练了一个人工智能模型。王说，借助这个工具，小零售商和品牌可以得到专业的包装图像，而此前为产品拍摄此类图像价格高昂，他们无法负担。
Dall-E2解释生成原理的视频截图
这可能会威胁到内容创造者的生计。穆斯塔克说：“它彻底改变了整个媒体行业。世界上每一个主要的内容提供商之前都以为他们需要一个元宇宙策略：他们需要的是一个媒体生成策略。”
据一些面临失业的人说，这不仅仅事关生计。当歌手兼词曲作者尼克·凯夫看到ChatGPT写的听起来像他自己作品的歌曲时，他惊呆了。他在网上写道：“歌曲产生于痛苦，我的意思是，它们是基于人类复杂的、内在的创作斗争过程，而据我所知，算法是没有感觉的。数据没有感知。”
对科技持乐观态度的人相信，科技会放大而不是取代人类的创造力。斯坦福大学的梁说，有了人工智能图像生成器，设计师可以变得“更有野心”。“你可以创建完整的视频或全新的系列，而不仅仅是创建单个图像。”
版权制度最终可能发挥重要作用。应用这项技术的一些公司声称，出于“合理使用”，它们可以自由地使用所有可用数据来训练自己的系统。“合理使用”是美国的一项法律例外，允许有限度地使用受版权保护的材料。
其他人不同意这个说法。盖帝图像和三名艺术家上周在美国和英国对StabilityAI和其他公司提起诉讼，指控这些人工智能公司肆意使用受版权保护的图像来训练其系统，这是这一领域首个法律诉讼。
一名代表两家人工智能公司的律师表示，这个领域的所有人都已准备好应对诉讼，这是为这个行业制定基本规则不可避免的一步。对科技行业而言，围绕数据在训练人工智能方面作用的争论，可能会变得与智能手机时代初期的专利战一样重要。
最终，为人工智能新时代设定条款的将是法院，甚至是立法者，如果他们认为这项技术打破了现有版权法所基于的旧假设的话。
在那之前，随着计算机竞相吸收世界上更多的数据，生成式人工智能领域迎来了自由狩猎的季节。
原标题：《生成式人工智能迎来大爆发，人类真的要纷纷失业了吗？》
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