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96千字 字数
2023-07-01 发行日期
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主编推荐语

深度扫描大模型应用场景中看得见与看不见的风险。

内容简介

本书简要介绍了ChatGPT与自然语言大模型的基本概念，以及GPT-4的核心技术特点和人工智能技术未来的发展趋势；还介绍了数字化时代的基础安全问题，以及大模型和ChatGPT在内容安全、网络安全、隐私安全、版权合规和伦理道德等方面带来的新挑战、新风险，如生成内容的准确性问题、作品训练的版权问题等。

本书从人工智能技术的监管角度给出了一些策略建议；并深入地分析了如何客观看待ChatGPT给如今的经济社会所带来的各种影响，我们该如何与新兴的人工智能技术和谐相处。

本书适合人工智能相关企业从业人员、网络安全监管部门人员以及人工智能相关专业的研究人员参考阅读。

目录

  • 版权信息
  • 内容提要
  • 前言
  • 第1章 ChatGPT到来，通用人工智能备受关注
  • 1.1 ChatGPT会成为人工智能的拐点吗
  • 1.1.1 引发全球关注的ChatGPT
  • 1.1.2 ChatGPT的显性优势
  • 1.1.3 ChatGPT的前世今生
  • 1.1.4 构建ChatGPT的三大要素
  • 1.1.5 ChatGPT技术创新点
  • 1.1.6 ChatGPT架构图
  • 1.1.7 ChatGPT潜在的应用领域
  • 1.2 ChatGPT对大模型的坚定实践
  • 1.2.1 生成式人工智能
  • 1.2.2 大模型引发新范式创新
  • 1.2.3 冷静客观看待大模型的价值
  • 1.2.4 持续迭代和高质量数据仍是大模型落地的关键
  • 1.3 为何与ChatGPT交流时有与人对话的感受
  • 1.3.1 统计规律带来的“错觉”
  • 1.3.2 个人情感诉求得到满足
  • 1.4 自然语言成为交互的新入口
  • 1.4.1 新入口的特征与趋势
  • 1.4.2 新入口会让求知发生哪些变化
  • 1.5 给大模型的“大脑”装上“手”
  • 1.5.1 插件（Plugin）带来的“App Store时刻”
  • 1.5.2 自主智能体带来无限遐想
  • 1.6 ChatGPT时代，个人的机会在哪里
  • 1.6.1 成为使用工具的人而非“工具人”
  • 1.6.2 职业将进一步细化与创新
  • 1.6.3 提示工程师的价值
  • 1.6.4 成为一名合格的提示工程师
  • 1.7 ChatGPT的不足之处
  • 第2章 GPT-4及其应用场景
  • 2.1 GPT-4，奇点已来
  • 2.1.1 GPT-4的特点
  • 2.1.2 通用人工智能的“初级阶段”
  • 2.1.3 开源还是非开源
  • 2.2 典型应用
  • 2.2.1 从办公自动化到办公智能化
  • 2.2.2 游戏开发
  • 2.2.3 看图设计食谱
  • 2.2.4 图书出版
  • 2.2.5 开展安全检测
  • 2.2.6 律师服务
  • 2.2.7 围棋棋手训练
  • 2.3 不要神化GPT-4
  • 第3章 大模型提供服务的时代已经到来
  • 3.1 人工智能发展历程
  • 3.1.1 早期人工智能在曲折中探索
  • 3.1.2 神经网络进入大众视野
  • 3.2 典型的深度学习网络
  • 3.2.1 生成对抗网络
  • 3.2.2 Transformer
  • 3.3 创业公司的惊艳表现
  • 3.3.1 DeepMind
  • 3.3.2 OpenAI
  • 3.4 基础模型普及的关键节点
  • 3.4.1 基础模型的能力与服务
  • 3.4.2 曾经热议的云，今后的基础模型
  • 3.4.3 “预训练+精调”向提示工程转移
  • 3.4.4 基础模型的通用性
  • 3.5 人工智能的未来何在
  • 3.5.1 人工智能正在逐步接近人类思考模式
  • 3.5.2 未来人工智能的发展特点
  • 3.6 你关心的4个问题
  • 3.6.1 初创企业是否适合做大模型
  • 3.6.2 研发通用模型还是垂直模型
  • 3.6.3 利用开源模型还是非开源模型
  • 3.6.4 做工具还是被集成
  • 第4章 人工智能时代的安全挑战
  • 4.1 安全是数字世界的基石
  • 4.2 技术创新是一把双刃剑
  • 第5章 大模型带来的安全挑战
  • 5.1 大模型的“幻觉”与“一本正经地胡说八道”
  • 5.2 “深度学习之父”的担忧
  • 5.3 大模型背后的困境
  • 第6章 ChatGPT对安全能力的挑战
  • 6.1 ChatGPT对网络安全带来的挑战
  • 6.1.1 缺乏具备人工智能安全知识的专业人员
  • 6.1.2 降低网络攻击门槛
  • 6.1.3 恶意代码编写
  • 6.1.4 敏感数据泄露
  • 6.1.5 网络诈骗
  • 6.2 个人隐私保护与利用
  • 6.3 版权合规与应用
  • 6.3.1 在学术研究领域
  • 6.3.2 在作品训练领域
  • 6.3.3 在创作领域
  • 6.4 伦理风险
  • 6.5 监管政策加速完善
  • 6.5.1 欧美国家加快人工智能立法步伐
  • 6.5.2 我国发布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》
  • 第7章 ChatGPT对安全能力的提升
  • 7.1 ChatGPT提升网络安全智能化水平
  • 7.1.1 检测易受攻击代码
  • 7.1.2 任务自动化
  • 7.1.3 提高解决方案的准确度
  • 7.1.4 降低安全产品使用门槛
  • 7.2 ChatGPT需要做好安全挑战的应对工作
  • 7.2.1 技术措施
  • 7.2.2 法律政策与社会责任
  • 第8章 客观看待ChatGPT给经济社会带来的影响
  • 8.1 ChatGPT的局限性
  • 8.1.1 技术创新性与工程创新性
  • 8.1.2 知识局限性
  • 8.1.3 参数与效率
  • 8.1.4 盈利与成本之间的平衡
  • 8.1.5 应用落地所面临的困境
  • 8.1.6 能耗挑战
  • 8.1.7 模型优劣的衡量方法探索
  • 8.2 ChatGPT引发的思考
  • 8.2.1 如何看待人类创新与机器创新
  • 8.2.2 ChatGPT在哪些方面值得我们学习
  • 8.2.3 经济下行与技术倒逼创新
  • 8.3 ChatGPT只是开始
  • 8.4 我国在智能聊天机器人与大模型领域的探索
  • 8.4.1 MOSS
  • 8.4.2 ChatGLM
  • 8.4.3 百度文心一言
  • 8.4.4 阿里通义千问
  • 8.4.5 腾讯混元大模型
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出版方

人民邮电出版社

人民邮电出版社是工业和信息化部主管的大型专业出版社，成立于1953年10月1日。人民邮电出版社坚持“立足信息产业、面向现代社会、传播科学知识、服务科教兴国”，致力于通信、计算机、电子技术、教材、少儿、经管、摄影、集邮、旅游、心理学等领域的专业图书出版。