清華大學AI教程第六版：AIGC發展研究3.0版（完整下載）

清華大學AI教程第六版《AIGC發展研究3.0版》由清華大學新聞與傳播學院、人工智能學院雙聘教授 @新媒沈陽團隊發布，對 AIGC 的技術原理、應用場景、社會影響、倫理問題等方面進行了全面且深入的探討，為讀者呈現了 AIGC 領域的全景圖，具體內容如下：

清華大學AI教程第六版：AIGC發展研究3.0版

AIGC 核心概念剖析

發展沿革：從文本生成到視頻生成，再到邏輯推理，AIGC 不斷取得進步，基座模型持續升級。其生成機制包括語料預訓練、模型推理等，通過參數學習和注意力機制理解和生成內容。

技術分類：大模型可分為 “概率預測（快速反應）” 和 “鏈式推理（慢速思考）” 模型；AI 自動化程度從 L1 輔助自動化到 L5 完全自動化逐步提升。

關鍵議題：生成邊界和思維滯環是 AIGC 面臨的重要問題，前者指模型在理解、創造方面的能力極限，后者是因觸及生成邊界引發的重復內容、缺乏新意等現象，可通過調整提問、優化訓練等方式解決。

多領域應用全景展示

藝術創作：在 AI 文藝領域，涵蓋文學、繪畫、音樂、視頻等方面，AI 創作的作品類型多樣，還可通過設定提示詞生成不同等級的作品，且創作模式包括確定型、非確定型和融合型。

醫療健康：AI 在醫療領域應用廣泛，如清華的 AI-MDT 系統實現多學科診療協同決策，醫療大模型輔助病例分析、疾病診斷等。

教育革新：教育大模型助力學習者實現從低能到高能、單能到多能等轉變，清小搭為學生提供智能輔助，還有基于 AI 的課程作業和教學資源等。

其他行業：在工業設計、煤化工、出版、文旅、輿情監測、傳媒、移動互聯網、虛擬人、元宇宙、具身智能、空間智能、人形機器人等領域均有應用，推動各行業發展變革。

社會影響深度解讀

積極效應：AIGC 提高社會生產力，為實現共產主義提供技術支持；推動創作革命，促進人機協同創新；優化生活方式，實現個性化、便捷化服務。

潛在挑戰：帶來職業替代風險，影響就業結構；引發權力轉移，改變社會權力格局；存在倫理爭議，如數據隱私、算法偏見等問題；導致情感變遷，改變人際情感交流模式。

倫理與法律問題探討

倫理困境：AI 數據具有高度仿真性、多樣性和可控性，使得數據倫理面臨挑戰，如責任歸屬模糊、隱私邊界難以界定、算法操控個體生活等。

法律難題：AIGC 內容版權歸屬復雜，最小版權識別單元的確定和創作主體的判定存在爭議，需要建立相關法律規范。

未來趨勢展望洞察

技術演進：技術持續創新，多模態融合更加深入，大模型能力不斷提升，為 AIGC 發展提供更強動力。

社會變革：推動社會向智能化、數字化轉型，改變社會形態和經濟結構，同時也需應對轉型帶來的各種問題。

應用拓展：應用場景將進一步拓展，在各行業的滲透更加深入，為社會發展創造更多價值。

AIGC發展研究3.0版 腦圖

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