人工智能与生成式人工智能简介

人工智能与生成式人工智能简介什么是人工智能/AI？人工智能是一个总称，指的是能够模仿人类任务（如学习、推理和解决问题）的计算机程序。这些系统并不具备人类意义上的“智能”。虽然人工智能发展迅速，但它仍然缺乏类似人类的常识和推理能力。人工智能没有感知能力；它缺乏意识，也无法感知情感。人工智能并非新生事物，但是……人工智能领域早在20世纪50年代就已出现。变化是，新的生成式人工智能工具（ChatGPT、Dall-E、Midjourney等）的功能已经引起了公众的广泛关注。未来：人工智能将改变工作，而不是取代工作，它将通过自动化执行繁琐的任务来实现这一点。人工智能已经融入到你日常使用的产品和服务中，或许你甚至都没有意识到！例如，谷歌新闻的新闻自动分组功能就是通过一种名为机器学习的人工智能技术实现的。金融机构也利用人工智能来帮助检测可疑或欺诈性的信用卡活动。例如，截至2025年7月，微软的生成式人工智能工具MicrosoftCopilot已成为微软Outlook电子邮件程序的一部分……人工智能正逐渐渗透到你已经使用的程序中……按能力划分的三种人工智能类型人工智能（狭义人工智能，ANI）擅长完成某一项特定任务。目前所有的人工智能都是狭义人工智能。例如：Siri、Netflix推荐、特斯拉自动驾驶软件。通用人工智能（AGI）理论上，人工智能拥有人类水平的认知能力。但这仍然是科幻小说里的情节。人工智能（ASI）超越人类智能的假想人工智能。这在很大程度上仍

是推测性的。它经常出现在关于人工智能未来的哲学和理论

讨论中，当然也出现在科幻

小说和电影中（例如《终结者》系列）。按计算方法划分的人工智能类型符号人工智能程序员手工编写逻辑规则和事实。运用逻辑推理解决问题。例如：IBM的“深蓝”国际象棋电脑机器学习（ML）算法通过数据训练来发现和学习实例。无需明确编程即可做出预测或决策。例如：Gmail的垃圾邮件检测系统。深度学习机器学习的一个子集，它使用多层“神经网络”从海量数据中学习复杂的模式。生成式人工智能是深度学习的一个子集。例如：ChatGPT。生成式人工智能：它是什么？什么是生成式人工智能（GenAI）？人工智能的一个较新的子集，可以创建新的内容，例如文本、代码、图片和音乐。例子：垃圾邮件过滤器会对电子邮件进行分类（这不是GenAI）。ChatGPT会从头开始为你编写一封新邮件（这是GenAI）。促成人工智能世代繁荣的三大因素新算法：特别是Transformer架构（2017），它彻底改变了长文本段落的处理方式。数据爆炸：数字数据的爆炸式增长为训练GenAI系统提供了原始素材（有时未经许可！）。计算能力：计算能力的显著提升使得利用如此庞大的输入数据训练GenAI成为可能。GenAI的工作原理预训练：模型分析数十亿个文本示例，学习预测接下来的内容微调：对模型进行改进，使其能够遵循指令、提供帮助并避免有害内容（这项工作主要由人工完成）。部署方式：用户提供提示，模型根据提示和训练期间学习到的模式生成响应。2022年的人工智能浪潮目前人工智能的热潮是由两个关键领域的惊人飞跃引发的：文本到图像的AI程序（DALL-E2、Midjourney、StableDiffusion）。AI大型语言模型(LLM)文本生成工具，例如ChatGPT3.5。ChatGPT在两个月内获得了1亿用户，打破了以往所有新技术采用率的记录。高等教育中的基因人工智能：优势头脑风暴和创意生成：快速创建测验、课程计划创意或示例，以激发创造力。个性化学习：扮演不知疲倦的导师，提供根据学生需求量身定制的即时解答和反馈。增强学生参与度：让学生测试想法、探索场景，甚至扮演历史人物！效率：减轻日常工作负担，使教职员工能够腾出时间进行一对一指导和研究。高等教育中的基因人工智能：弱点准确性：可能会发表不实或捏造的信息，同时听起来却很自信，因此所有信息都必须核实。偏见：其训练数据可能重现人类偏见，导致边缘化观点代表性不足。学术诚信：引发了人们对抄袭、作弊的担忧，以及重新思考学生评估方式的必要性。学习影响和过度依赖：引发了人们对使用GenAI会削弱批判性思维和解决问题能力的担忧。隐私与安全：引发了关于用户数据的存储方式、使用方式以及数据所有权归属等问题。GIGO（垃圾进，垃圾出）：这引发了人们对用于训练GenAI工具的数据来源和质量的担忧。数据差，结果也差。一些学习生成式人工智能（GenAI）的建议Anthropic（GenAI工具Claude的开发商）发布了一门优秀的免费在线课程，名为“AIFluency入门”，旨在帮助学员学习如何高效、合乎伦理且安全地与GenAI系统进行协作。一本关于GenAI的好读物是EthanMollick于2024年出版的《协同智能：与人工智能共存与工作》。Anthropic人工智能素养课程中的概念：4D人工智能素养的四项核心能力：授权：决定哪些工作应该由人类完成，哪些工作应该由人工智能完成，以及如何在它们之间分配任务。描述：有效地与人工智能工具进行沟通，包括明确定义输出、指导人工智能流程以及指定所需的人工智能行为和交互。辨别力：深思熟虑、批判性地评估人工智能的输出、过程、行为和交互（评估质量、准确性、适当性以及需要改进的领域）。勤勉：负责任且合乎道德地使用人工智能（保持透明度并对人工智能辅助工作承担责任）。伊桑·莫利克关于使用基因人工智能的四条规则原则一：始终邀请全人类人工智能参与决策。在不涉及法律或伦理问题的前提下，你应该尝试邀请人工智能协助你处理所有事务，以了解其能力和不足之处。原则二：人为干预。GenAI在人工协助下才能发挥最佳效果；务必对其工作进行双重检查。原则三：像对待人一样对待GenAI（但要告诉它是什么类型的人）。赋予它具体的人物角色、背景和限制条件，以获得更好的结果。例如，比起更笼统的提示“为我的产品生成一些能让人发笑的标语”，更详细的提示“扮演一个风趣幽默的喜剧演员，为我的产品生成一些能让人发笑的标语”会得到更好的结果。原则四：假设这是你将要使用的最糟糕的生成式人工智能工具。生成式人工智能工具正在快速发展和演变。Mollick推荐的三款GenAI工具OpenAI/微软的ChatGPT克劳德（Anthropic出品）claude.ai谷歌的Gemini免费使用有限制20美元/月Plus套餐免费使用有限制专业版套餐：17美元/月免费使用有限制专业版套餐20美元/月型号：GPT-5自动：适用于聊天。GPT-5思维扩展：适合工作（需要Plus级别）型号：克劳德·索内特4.5：适合聊天克劳德·索内特4.5拓展思维：适用于工作和难题（需要专业水平）型号：Gemini2.5Flash：适合聊天Gemini2.5Pro：适合工作（需要专业版）ChatGPT会在训练中使用您的数据（但您可以将其关闭，而不会损失功能）。注重隐私：Claude不会使用您的数据训练未来的AI模型。看来更注重伦理道德？Gemini会在训练过程中使用您的数据（您可以将其关闭，但会失去一些功能）。深度研究选项，可进行更准确、更深入的研究更准确、更深入的研究选项深度研究选项，可进行更准确、更深入的研究语音模式实现最佳；图像生成能力最强在图像和视频生成方面，ChatGPT和Gemini的功能较弱。语音模式实现最佳；视频创作（Veo3）功能最佳来源：Mollick,E.《人工智能应用指南（观点版）》。OneUsefulThing时事通讯，2025年10月19日。然而，除了这三种通用工具之外，还有许多其他GenAI工具：Runway、Kling（及其他工具）：用于人工智能视频编辑、创意工作流程和文本转视频创作GitHubCopilot：一款基于数十亿行代码训练的人工智能软件编程助手，可在软件开发过程中提供实时建议和生产力提升（例如，在编写代码时自动完成）。Midjourney、StableDiffusion、AdobeFirefly、Flux、Ideogram、NightCafe：人工智能驱动的文本提示图像生成器Replica、Speechify、Murf、Play.ht、Lovo.ai、ElevenLabs、HeyGen：文本转语音转换、AI生成的声音/配音，甚至AI生成的发言人/说话的头像！AIVA、AmperAI、Jukebox、Soundraw、Evoke：GenAI音乐生成器新趋势！GoogleNotebookLM（您可以在自己的电脑上下载并运行该工具；通过上传PDF、网站、YouTube视频、音频文件、Google文档、Google幻灯片等，在您的个人研究资料库中进行训练）GenAI“幻觉”：史蒂文·施瓦茨、哥伦比亚航空诉讼案和ChatGPTGenAI工具能够利用零散的训练数据“产生幻觉”，创造出类似弗兰肯斯坦式的响应。它们甚至可能捏造出并不存在的书籍或文章。您必须仔细核对GenAI提供的任何信息，并与权威来源进行比对验证。案例研究：律师因在诉讼中使用虚假的ChatGPT生成的法律案例而受到制裁。使用GenAI获得最佳效果的技巧进行对话：不要把GenAI当作自动售货机；要进行来回对话，以改进输出结果。提供背景信息：上传文档或图片；提供“好”的示例，帮助它理解你想要的输出模式或风格。明确你的需求：提供详细信息、分步说明和具体规则。寻求帮助：如果您不确定，可以请GenAI工具向您提问，以帮助您明确目标。您甚至可以请它帮忙创建提示！使用GenAI时需要注意的事项GenAI的结果很可能出错！务必仔细核查从GenAI工具获取的任何信息（使用密歇根大学图书馆！）基因人工智能往往会强化其训练数据中固有的偏见。开发这些基因人工智能工具的公司试图纠正这些偏见，以解决性别歧视、种族歧视、恐同、恐跨等问题，但有时这些偏见仍然会体现在最终的回复中。GenAI工具的数学能力仍然很差！这是它们训练方式的副作用（尽管它们在这方面正在稳步提升）。记住，计算机一直都很擅长数学；你不需要人工智能来处理数学问题！切勿输入机密信息。否则，这些信息可能会被纳入其数据集。最好的学习方法就是使用它们！选择一个你擅长的领域，与人工智能进行对话。这样你就能更容易地发现错误或“臆想”般的回答。选择一个你完全不了解的话题。让AI用不同层次的方式（例如，用六岁儿童、大学生等）向你解释这个话题。在提示时要发挥创意。告诉它扮演什么角色（例如喜剧演员）以及你想要输出什么内容（例如口香糖的搞笑标语）。请记住：这些工具没有感知能力；它们通过训练产生类似人类的回复，因此请注意不要将它们拟人化。如何掌握人工智能的最新动态订阅电子邮件新闻简报，并在社交媒体上关注人工智能专家。观看YouTube上的人工智能