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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
本书首先简要介绍了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；之后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，并从人工智能技术的监管角度给出了一些策略建议；最后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。
作者简介
作者秘蓉新，长期从事互联网研究工作，具有丰富的互联网行业发展研究工作经验。擅长的研究领域包括网络安全、人工智能、大数据、数字经济（行业投融资方向）等。
章节目录
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
AI大模型安全观：通用人工智能的应用场景、安全挑战与未来影响是2023年由人民邮电出版社出版,作者翟尤。
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