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    生成式人工智能(AICG) 研究前沿及熱點可視化分析

    2024-12-31 00:00:00謝坦李斐
    電腦知識與技術(shù) 2024年33期

    關(guān)鍵詞:生成式人工智能;AICG;CiteSpace;知識圖譜

    0 引言

    生成式人工智能(AICG) 的興起標(biāo)志著數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域的新浪潮。這場浪潮以人工智能為核心,通過融合機器學(xué)習(xí)和自然語言處理等技術(shù),賦予計算機獨立生成文本、圖像、音頻和視頻的能力[1]。這不僅代表了從決策型AI向生成型AI的技術(shù)轉(zhuǎn)變,也推動了從時空革命到知識革命的演進。近年來,隨著其全球快速發(fā)展,生成式人工智能被視為頂級戰(zhàn)略技術(shù),引領(lǐng)了技術(shù)創(chuàng)新的前沿。代表性的模型如OpenAI 的GPT、DALL-E和谷歌的LaMDA,在多方面展示了卓越性能,同時也帶來了數(shù)據(jù)安全、隱私保護、知識產(chǎn)權(quán)等一系列挑戰(zhàn)[2]。

    1 數(shù)據(jù)來源與研究工具

    1.1 數(shù)據(jù)庫的來源和數(shù)據(jù)的規(guī)范化處理

    本研究采用的數(shù)據(jù)來自中國知網(wǎng)(CNKI) 數(shù)據(jù)庫,選取“AICG”“生成式人工智能”“生成式AI”作為關(guān)鍵檢索詞。通過設(shè)定檢索條件,包括文獻的主題、題名、關(guān)鍵詞和主題詞,確保全面覆蓋該領(lǐng)域的相關(guān)文獻。從1989年到2023年,共檢索到關(guān)于生成式AI的文獻1 315條。經(jīng)過篩選,選取了2017年到2023年9月18 日之間的751條文獻作為有效數(shù)據(jù),這一時間范圍內(nèi)的文獻最具代表性和時效性,能夠反映生成式人工智能領(lǐng)域的最新研究動態(tài)和發(fā)展趨勢。

    1.2 研究工具

    為確保對生成式人工智能領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、核心熱點和發(fā)展趨勢進行客觀和精確的可視化分析,本研究采用了從中國知網(wǎng)(CNKI) 數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)導(dǎo)出格式被設(shè)置為Refworks,隨后在CiteSpace軟件中進行了導(dǎo)入、處理和轉(zhuǎn)化。為了初始化CiteSpace的分析設(shè)置,選定了2017年至今為時間范圍,從主題、摘要、關(guān)鍵詞及關(guān)鍵詞Plus中提取詞匯,以確保數(shù)據(jù)的全面性。分析節(jié)點包括合作作者、機構(gòu)、國家、關(guān)鍵詞和學(xué)科,以揭示該領(lǐng)域的學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)和研究聚焦。鏈接的強度通過Co?sine算法計算,選擇了在時間切片內(nèi)的范圍,并采用了Top N%的節(jié)點篩選方式。為優(yōu)化可視化效果,啟用了Pathfinder精簡選項和靜態(tài)聚類視圖。通過這一系列詳細的設(shè)置,CiteSpace的初步配置完成,旨在深入探索生成式人工智能領(lǐng)域的學(xué)術(shù)脈絡(luò)和關(guān)鍵趨勢。

    2 實證分析

    2.1 生成式人工智能發(fā)文量概況

    在生成式人工智能領(lǐng)域,發(fā)表論文量的統(tǒng)計揭示了其發(fā)展動態(tài)與趨勢。自2008年起至2023年,研究文獻數(shù)量持續(xù)攀升,特別是在2023年,發(fā)文量急劇增長至444篇,較2022年增長了約8.5倍(圖1) 。這一躍升不僅標(biāo)志著生成式人工智能研究熱度的顯著提升,也映射出學(xué)術(shù)界對此技術(shù)興趣的高度關(guān)注和技術(shù)自身的快速進展。

    2.2 主要主題和研究層次分析

    在生成式人工智能(AICG) 的研究領(lǐng)域中,涉及的主題廣泛而多樣,體現(xiàn)了學(xué)術(shù)界對該技術(shù)深入探索的熱情。以人工智能為核心,共有366篇文獻,顯示了其作為研究的基石和廣泛應(yīng)用的基礎(chǔ)。ChatGPT作為研究熱點主題,有161篇文獻聚焦于對話式AI和自然語言處理,凸顯了對交互式智能系統(tǒng)的興趣。生成式人工智能研究領(lǐng)域主題的多樣性和研究數(shù)量的豐富性,一方面凸顯了該技術(shù)的多維度發(fā)展特性,另一方面也揭示了學(xué)術(shù)界積極應(yīng)對新興技術(shù)挑戰(zhàn)的態(tài)度。

    生成式人工智能領(lǐng)域的研究呈現(xiàn)出多層次的分布,其中應(yīng)用研究與技術(shù)研究占據(jù)主導(dǎo)地位,分別擁有74條和64條相關(guān)文獻。這表明當(dāng)前研究重點不僅聚焦于技術(shù)的實際應(yīng)用和創(chuàng)新,也深入探討技術(shù)本身的發(fā)展和優(yōu)化。開發(fā)研究、應(yīng)用基礎(chǔ)研究以及與行業(yè)和管理研究的結(jié)合,雖然文獻數(shù)量相對較少,但凸顯了基礎(chǔ)理論研究和針對特定行業(yè)或管理問題的深化探索同樣是該領(lǐng)域不可或缺的一環(huán)。

    2.3 高產(chǎn)作者、高產(chǎn)機構(gòu)分析

    在生成式人工智能(AICG) 領(lǐng)域,一批高產(chǎn)作者及其緊密的合作網(wǎng)絡(luò)在推進科學(xué)研究和技術(shù)創(chuàng)新方面發(fā)揮了核心作用。王飛躍作為發(fā)文量最高的作者,憑借5篇重要論文在該領(lǐng)域確立了領(lǐng)軍地位,與之緊密合作的包括喻國明、孫山、張欣等杰出學(xué)者。這些合作網(wǎng)絡(luò)不僅加快了研究成果的產(chǎn)出,而且加深了領(lǐng)域內(nèi)的知識交流和理論創(chuàng)新,為生成式人工智能的發(fā)展奠定了堅實的基礎(chǔ)。這些高產(chǎn)作者和他們之間的合作網(wǎng)絡(luò)是生成式人工智能研究活躍度和成熟度的重要標(biāo)志,預(yù)示著未來有著更加廣闊的發(fā)展空間。

    在生成式人工智能(AICG) 的研究領(lǐng)域,多個高等教育和科研機構(gòu)通過其豐富的研究成果顯著貢獻于該領(lǐng)域的發(fā)展。華東政法大學(xué)以27篇發(fā)文量位居榜首,成為研究活動最為活躍的中心,緊隨其后的分別是北京師范大學(xué)和清華大學(xué),凸顯了這些頂尖學(xué)府在AICG研究中的領(lǐng)先地位。位于學(xué)術(shù)交叉點的機構(gòu)如北京師范大學(xué)新聞傳播學(xué)院、南京大學(xué)法學(xué)院、華東政法大學(xué)知識產(chǎn)權(quán)學(xué)院等,突出了跨學(xué)科合作在推動技術(shù)創(chuàng)新及其應(yīng)用研究方面的重要性。

    這種跨學(xué)科、多機構(gòu)的合作模式不僅推進了生成式人工智能技術(shù)的研究,也為該領(lǐng)域帶來了新的思維和方法論,為未來的創(chuàng)新發(fā)展奠定了堅實基礎(chǔ)。

    3 研究熱點與發(fā)展趨勢分析

    3.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)與詞頻統(tǒng)計

    關(guān)鍵詞共現(xiàn)與詞頻統(tǒng)計揭示了生成式人工智能領(lǐng)域的研究焦點及其發(fā)展趨勢(表1) 。人工智能作為最頻繁出現(xiàn)的關(guān)鍵詞,反映了該技術(shù)的迅猛發(fā)展及其對社會各領(lǐng)域的深遠影響。生成式技術(shù)、獨創(chuàng)性、著作權(quán)等詞匯的高頻出現(xiàn),指向了技術(shù)創(chuàng)新與法律倫理問題的交織,尤其是在AI生成內(nèi)容的版權(quán)歸屬和獨創(chuàng)性認(rèn)定方面的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)安全、風(fēng)險管理、人機交互等關(guān)鍵詞的出現(xiàn),強調(diào)了隨技術(shù)進步而來的新型法律和倫理問題,以及對數(shù)據(jù)保護和隱私權(quán)的重視。專利法、算法治理、技術(shù)倫理等關(guān)鍵詞的出現(xiàn),進一步展現(xiàn)了對AI技術(shù)發(fā)展邊界、創(chuàng)新成果保護及其社會影響的深入探討。這些關(guān)鍵詞不僅反映了生成式人工智能領(lǐng)域的研究熱點,也反映了技術(shù)進步帶來的復(fù)雜法律、倫理和社會問題。

    3.2 關(guān)鍵詞聚類分析

    關(guān)鍵詞聚類分析展現(xiàn)了生成式人工智能(AICG) 領(lǐng)域的研究熱點與發(fā)展趨勢,揭示了該領(lǐng)域的多維度探索路徑(表2) 。這些聚類覆蓋了從技術(shù)創(chuàng)新到社會應(yīng)用,再到法律倫理等多個方面,體現(xiàn)了生成式人工智能研究的復(fù)雜性和多樣性。

    聚類一:技術(shù)與應(yīng)用交匯

    以“人工智能技術(shù)”“深度學(xué)習(xí)”和“大模型”為代表的聚類,凸顯了生成式人工智能技術(shù)的核心和前沿,包括其在倫理困境、新范式、生產(chǎn)力和應(yīng)用場景中的探討,展現(xiàn)了技術(shù)自身的進步及其在教育、職業(yè)等領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。

    聚類二:法律與倫理框架

    “獨創(chuàng)性”“可版權(quán)性”和“可專利性”聚類揭示了隨著技術(shù)進步,特別是在作品創(chuàng)造、版權(quán)歸屬及其法律保護方面所面臨的新挑戰(zhàn)。這些討論指向了對現(xiàn)有法律框架的更新需求,以及在保護創(chuàng)新成果的同時,確保技術(shù)發(fā)展的合理性和公平性。

    聚類三:社會治理與風(fēng)險管理

    聚類如“教學(xué)”“基層治理”和“風(fēng)險治理”反映了生成式人工智能技術(shù)對社會治理模式的影響,以及在實現(xiàn)技術(shù)應(yīng)用的過程中對風(fēng)險的識別、評估和應(yīng)對策略的需求。教學(xué)是一個相對獨立的主題。在聚類中,教學(xué)與職業(yè)和教育等概念相關(guān)聯(lián)。這表明教學(xué)是教育領(lǐng)域中的一個核心問題,同時也是一個需要關(guān)注的重要領(lǐng)域,教學(xué)質(zhì)量的提高和教育改革的推進對于培養(yǎng)高素質(zhì)人才和推動社會進步具有重要意義。

    聚類四:創(chuàng)新與交互

    “人機協(xié)同”“人機合作”和“交往行為”聚類顯示了人機交互技術(shù)的發(fā)展趨勢和挑戰(zhàn),強調(diào)了在技術(shù)設(shè)計和應(yīng)用中人本思想的重要性,以及對技術(shù)與社會、技術(shù)與個體之間相互作用的深入理解。

    聚類五:技術(shù)未來與潛能

    “元宇宙”“多智能體”和“AI生成”聚類探索了生成式人工智能在未來可能開拓的新領(lǐng)域和新應(yīng)用,從虛擬空間到智能創(chuàng)作,展示了技術(shù)潛能的廣闊前景。

    這些聚類不僅為我們提供了一個全面了解生成式人工智能當(dāng)前研究和未來方向的窗口,也強調(diào)了跨學(xué)科合作在解決技術(shù)、社會和法律倫理問題中的關(guān)鍵作用,為未來的研究和實踐提供了指導(dǎo)。

    3.3 熱點變化趨勢分析

    通過對生成式人工智能(AICG) 領(lǐng)域的關(guān)鍵詞突現(xiàn)表進行深入分析,我們可以觀察到該領(lǐng)域自技術(shù)哲學(xué)向技術(shù)實踐的轉(zhuǎn)變,進而迎來了人工智能研究的新時代(表3) 。從最初對創(chuàng)造性、作者身份以及對抗學(xué)習(xí)等概念的探索,到版權(quán)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)安全等核心議題的關(guān)注,研究熱點的演變反映了技術(shù)發(fā)展的深刻影響和社會法律倫理的應(yīng)對挑戰(zhàn)。

    1) 研究初期。這一階段見證了科學(xué)哲學(xué)向技術(shù)哲學(xué)的轉(zhuǎn)變,工程哲學(xué)也應(yīng)運而生。這是人工智能技術(shù)從“決策式AI”向“生成式AI”的重大技術(shù)躍遷的初始階段。2018—2019年,研究重點集中在獨創(chuàng)性、作者、對抗學(xué)習(xí)、平行智能、作品、圖像識別、生成模型、對抗網(wǎng)絡(luò)、對抗訓(xùn)練、圖像生成等方向。此類研究在2019年后逐漸減退。在研究初期,關(guān)注點集中在技術(shù)的基礎(chǔ)理論和方法上,如對抗學(xué)習(xí)和平行智能等,這些都是推動“決策式AI”向“生成式AI”演變的關(guān)鍵技術(shù)。

    2) 研究發(fā)展階段。這個階段發(fā)生了許多標(biāo)志性的事件,如GPT的誕生。自2019年起,可版權(quán)性、創(chuàng)造性、發(fā)展趨勢、大數(shù)據(jù)、著作權(quán)、生成內(nèi)容、鄰接權(quán)、著作權(quán)法成為新的研究熱點。2020年后,只有可版權(quán)和著作權(quán)延續(xù)了研究熱度,其他研究熱度減退。整體來說,進入研究發(fā)展階段,隨著GPT等劃時代技術(shù)的出現(xiàn),生成式AI的應(yīng)用范圍顯著擴大,引發(fā)了對版權(quán)、創(chuàng)造性以及發(fā)展趨勢的深入討論。這些討論不僅涉及技術(shù)自身的進步,也觸及了技術(shù)應(yīng)用所帶來的社會、法律和倫理問題。

    3) 研究整合期。2020年,深度學(xué)習(xí)、權(quán)力歸屬、專利、主體資格、合理使用、可專利性成了新的研究熱點。研究的整合期見證了生成式AI技術(shù)與社會法律倫理規(guī)范的深度融合。新興技術(shù)如ChatGPT的廣泛應(yīng)用,不僅促進了領(lǐng)域內(nèi)的創(chuàng)新和發(fā)展,同時也帶來了數(shù)據(jù)安全、個人隱私以及知識產(chǎn)權(quán)侵犯等新挑戰(zhàn)。這要求政府、學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界共同努力,構(gòu)建更加完善的法律倫理框架,以促進生成式AI技術(shù)的健康發(fā)展和廣泛應(yīng)用。

    生成式人工智能領(lǐng)域的研究熱點及其變化趨勢,不僅揭示了技術(shù)進步和社會應(yīng)用的密切聯(lián)系,也強調(diào)了面對新技術(shù)挑戰(zhàn)時,跨學(xué)科合作和全社會共同參與的重要性。

    4 挑戰(zhàn)與建議

    4.1 面臨的挑戰(zhàn)

    隨著生成式人工智能的普及和應(yīng)用,媒介環(huán)境中數(shù)據(jù)流動形式、信息獲取狀態(tài)、人機合作模式三個方面將迎來革命性轉(zhuǎn)變[3]。這一過程將帶來新的知識產(chǎn)權(quán)侵害問題、偏見和歧視問題等多方面的社會影響和挑戰(zhàn),需要人類社會審慎思考和應(yīng)對。政府和相關(guān)組織需要制定相應(yīng)的政策和法規(guī),加強監(jiān)管和管理,以確保生成式人工智能的健康發(fā)展。

    生成式人工智能的出現(xiàn)將人類帶入了一個全新的語言維度,這種技術(shù)有可能改變?nèi)祟悓κ澜绲恼J(rèn)知和思考方式。對于政府、企業(yè)和個人來說,如何在充分發(fā)揮生成式人工智能的優(yōu)勢的同時,控制其可能帶來的風(fēng)險和危害,是一項需要重視和解決的重大課題。

    4.2 建議

    為了促進生成式人工智能(AICG) 的健康發(fā)展并有效應(yīng)對挑戰(zhàn),可以通過國家、社會、公眾等多層面提供制度政策的保障,形成多方參與的協(xié)同治理局面,從而全面提升公眾的數(shù)字素養(yǎng)。

    1) 加強跨國合作與全球治理。生成式人工智能技術(shù)需推動國際合作,共同制定全球統(tǒng)一的倫理和法律標(biāo)準(zhǔn),確保全球治理體系的公平性和有效性,避免監(jiān)管套利和競爭不公。

    2) 重視對弱勢群體的保護。明確識別和響應(yīng)生成式AI技術(shù)可能對弱勢群體帶來的負面影響,如數(shù)據(jù)偏見、隱私侵犯和就業(yè)影響等,通過制定特定政策和技術(shù)措施確保所有社會成員均能公平受益于AI技術(shù)的發(fā)展。

    3) 增強技術(shù)創(chuàng)新的社會責(zé)任意識。鼓勵開源共享和技術(shù)審查機制的建立,以增加技術(shù)發(fā)展的透明度和社會的參與度,確保技術(shù)創(chuàng)新在倫理和法律框架內(nèi)進行。將倫理考量整合入生成式AI的研發(fā)和部署全過程,確保技術(shù)開發(fā)者在追求技術(shù)進步的同時,也承擔(dān)起其社會責(zé)任,促進技術(shù)創(chuàng)新的同時確保社會穩(wěn)定和公眾利益的保護。

    4) 建立風(fēng)險管理體系。通過風(fēng)險評估和管理體系,對生成式人工智能技術(shù)進行持續(xù)的安全性、可靠性評價,識別并預(yù)防潛在風(fēng)險,保障技術(shù)安全可控[4]。

    5) 形成多方參與的協(xié)同治理局面。除了政府監(jiān)管,還需企業(yè)的自我約束、學(xué)術(shù)界的引導(dǎo)和公眾的參與,共同構(gòu)建多元共治的局面??紤]設(shè)立獨立的倫理審查機構(gòu)或委員會,監(jiān)督AI應(yīng)用的倫理實踐。

    6) 培養(yǎng)公眾的數(shù)字素養(yǎng)。在生成式AI日益普及的背景下,需加大對公眾的教育投入,提高他們的數(shù)字識讀能力,幫助公眾正確理解和使用AI技術(shù),同時增強對虛假信息的辨識能力和對個人數(shù)據(jù)的保護意識。

    生成式人工智能成為學(xué)術(shù)界焦點,預(yù)示著未來廣闊的探索領(lǐng)域。然而,數(shù)據(jù)安全、隱私保護和知識產(chǎn)權(quán)侵犯等問題亦隨之而來,呈現(xiàn)出緊迫的監(jiān)管需求和倫理考量。為應(yīng)對這些挑戰(zhàn),加強跨學(xué)科合作、更新法律框架和建立規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)、推進技術(shù)開放性和透明度、建立全面的風(fēng)險管理體系、加強公眾教育,通過這些策略,可以推動生成式人工智能技術(shù)的健康發(fā)展,并確保其在帶動社會進步的同時,有效避免潛在的負面影響[5]。這要求我們在推動技術(shù)創(chuàng)新的同時,通過持續(xù)研究和討論,有效管理伴隨而來的風(fēng)險和挑戰(zhàn),確保技術(shù)進步與社會倫理和法律框架的和諧共進,促進人類社會在AI時代的健康發(fā)展。

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