OpenAI的数据采集是否是在剽窃人们的创意？
在互联网时代，公开的内容极其容易被他人剽窃。人尚且如此，机器的采集则更加防不胜防。对大模型开发而言，训练数据的数量与质量对模型有巨大的影响，因此当前的大模型开发对于数据采集有着较高的依赖性。
人工智能
AI幻觉的应用能够为哪些行业带来机遇？
人工智能会产生幻觉吗？在讨论这个之前，我们首先要了解幻觉本身是在没有外部刺激时产生的知觉；它能够随时随地的发生，内容也不会受物理法则影响。当前阶段的人工智能没有知觉一说，自然以不存在幻觉。不过，由于底层逻辑缺陷，AI所输出的内容经常会和人类的认知相违背，就如同幻觉一般。套用这个概念，能让我们对这些所谓的“错误”有所了解。但从另一个层面来说，AI幻觉的存在，确实也为一些行业带来新的机遇。
怎样制定对话式人工智能在工作流程中的指标
在服务相关的行业中，对话式人工智能的应用，能够帮助企业进一步提升服务水平，提升客户忠诚度。不过以目前人工智能的发展水平来说，仍旧需要一些非结构性的引导来提升最终的服务质量。因此，制定一些合理的衡量指标，是把握其具体发展进程的重要途径。
通用人工智能对于AI未来发展趋势的影响
通用人工智能（AGI）是目前学界十分注重开发的一种类型。相较于其他人工智能，AGI拥有更加类似于人类的理解与执行能力；其强大的理解能力，让它能够弥补现阶段人工智能在底层逻辑上的不足。
软件开发行业对生成式人工智能抱有怎样的态度呢？
透过当前的一些对话式的人工智能，我们已经能够窥见其对语义、语气等因素的判断，早已不如过去那般笨拙。人工智能高速发展的当下，人们一边享受着它带来的智能体验，一边也在担忧其为现有社会结构带来的冲击。
人工智能对云计算的发展有何帮助？
当下，越来越多的企业选择采用云计算，来降低数据计算、存储等方面的成本。这导致一旦位于上游的云平台遭受攻击，处在下游的诸多企业便会受此影响；其所造成的经济损失十分巨大，对数据安全也是极大的挑战。
OpenAI发布GPT-4o
近日，OpenAI正式发布了新一代的旗舰模型GPT-4o，可以利用语音、视频和文本信息进行实时推理。据介绍，GPT-4o在英文文本和代码中的表现与GPT-4 Turbo相当，但在非英文文本上的能力大幅提升，在视频和音频的理解上，GPT-4o要明显强于当前的其他模型。此外，能力更全面的GPT-4o，响应速度也更快，最快232毫秒响应音频输入，平均响应时间为320毫秒，与人类在对话中的响应速度相当。
如何鉴别眼前的内容是否是AI创造？
人工智能在我们日常生活中的运用，从去年ChatGPT爆红后，便迎来了一波井喷。以图像生成式AI为例，通过一定的训练，便能够让机器根据我们的需求生产出相应地图片。如此神奇的功能，让诸多不会绘画的人也能根据自己的喜好进行绘图。
人工智能会取代IT行业的技术人员吗？
人工智能在最近一段时间无疑呈现出井喷式的发展，这一切都与过去数十年的积累关系密切。只不过，这一点并未被大多数人所察觉；他们所看到的表现，还停留在AI对劳动力结构的冲击上。作为与AI接触最为密切的IT行业，里面的技术人员是如何看待此事的呢？
生成式人工智能爆火背后的三大原因
人工智能能在2023年力压其他科技成果，取得现在这番成就，一定是有不少舆论炒作在其中的。这种炒作会极大程度地提高人们对技术的期待，让人们无法真正了解技术发展真正的情况。当技术发展放缓时，便会发出“停滞”的悲鸣。那么，促使生成式人工智能在今年爆火的原因，究竟是什么呢？
