AIGC发展研究资料2.0
《AIGC专题：AIGC发展研究资料2.0》。
（报告出品方：元宇宙文化实验室）
报告共计：211页
ChatGPT 创新：持续迭代迈向AGI
已实现的创新：
自然语言处理(NLP)的进步：ChatGPT在理解和生成自然语言方面表现出色，展示了先进的自然语言理解和生成能力。
上下文感知对话管理能够在一定程度上理解和记忆对话历史，实现上下文顺畅的交流。
跨领域知识应用：集成了广泛的领域知识，可以在多种主题上进行交流和生成信息。
用户意图识别与适应性回应具备识别用户意图并据此调整回答的能力，能够根据不同的查询提供相应的信息和服务。
多模态交互能力：集成并理解多种类型的数据(如文本、图像、声音)进行综合交互。
尚未实现的创新
高级情感智：能虽然具备基本的情感识别能力，但在理解和表达复杂情感方面仍有局限。
深层次常识推理：在复杂的常识推理和深入逻辑分析方面的表现仍有提升空间。
无偏见输出：由于训练数据的限制，模型输出可能受到数据、技术等偏见的影响。由于人类的偏见，故AI其实也无法实现完全的无偏见。
长期记忆和持续学习：长期记忆和对过去交互的连续学习能力是目前AI领域的挑战之一。(2024年2月GPT4.0已大幅度增强)
演进预测 模型升级
结合计算机科学的发展趋势和当前技术的实用化水平，GPT-5有望在模型结构、部署、计算效率、透明度、自适应学习和安全性等方面实现重大进展，为人工智能的广泛应用奠定更坚实的基础。
u 多模态处理能力进一步增强多模态处理能力，如文本、图像、声音和视频的联合理解， 提供更为丰富的交互体验。
u 实时交互与反馈可能会增强其实时交互能力，能够更快速地响应用户的需求并学习用户的反馈。 为用户提供更加个性化和适应性强的服务，持续优化模型输出。
u 上下文理解与长期记忆可能会加强对上下文的理解，拥有更长时间的记忆保持能力。使得与模型的交互更加连贯，提供更深度的上下文回应。
u 低资源语言的支持可能会扩大其对低资源语言的支持，涵盖更多的语言和方言。实现真正的多语言普及，服务全球更广泛的用户群体。
u 能效与计算优化可能会进一步优化其计算效率，降低能源消耗。使模型在低功耗设备上运行成为可能，加速边缘计算的发展。
u 模型微调与个性化 GPT-5可能会增强模型的微调能力，允许用户根据特定需求进行个性化调整。提供更加定制化的AI服务，满足各种特定场景 的需求。
u 安全性与鲁棒性可能会加强模型的安全性设计，提高模型的抗攻击能力和数据隐私保护。 为用户提供更安全的AI服务，降低数据泄露和模型 被攻击的风险。
AI行业格局：巨头涌入 投资结盟
社会信任：技术遮蔽 基石重构
技术信任与社会信任的交汇
u AI技术的成熟与应用使得公众逐渐对技术产生信任，同时也引发了对政府对社会信任的重新审视。
u 技术信任与社会信任之间的关系，以及二者是否可以等同。
算法决策与信任基础
u AI基于算法和数据分析进行决策，人们是否应该完全依赖于算法的决策，还是在某些情况下保留人类判断权力？
u 信任应该建立在什么样的基础上？
伦理责任与信任回溯
u AI技术如何承担不当行为和系统错误决策的责任。
u 如何追溯信任失落的责任链。
u 如何保证人类在技术决策中的权益。
信任建立的新范式
u 传统信任建立通常依赖于人际关系、历史经验等。
u AI时代的信任建立在对技术的理解与透明度上。
u 人类是否能够建立与技术系统之间真正的信任关系。