AIGC驱动下高校数字化转型-牟伦田-北京工业大学人工智能与自动化学院

AIGC背景下高校人才培养思考 演讲者：牟伦田 北京工业大学副教授 01 目录 AIGC国际国内现状与发展趋势 02 AIGC给社会带来的革命性影响 03 AIGC背景下高校杰出学子培养 AIGC国际国内现状与发展趋势 AIGC国际进展——ChatGPT（OpenAI） https://openai.com/blog/chatgptChatGPT：ChatGenerativePre-trainedTransformer（2022年11月30日发布） ReinforcementLearningfromHumanFeedback(RLHF) 对话机器人： 问答跟进问题、承认错误、挑战不正确前提、拒绝不恰当请求 一本正经胡说八道、对提问技巧敏感、话痨、猜测你在问什么、对有害请求做出响应或展示偏见行为 ChatGPTPlus：20美元包月试用（2023年2月1日发布） GPT-4：一个新的里程碑（2023年3月14日发布） 多模态大模型（输入图、文，输出文本） 在各种专业、学术基准测试上达到人类水平（奥赛、AP简答题） AIGC国际进展——GPT-4（OpenAI） •涌现能力：千亿级别的大语言模型（LLM）参数 •逻辑推理能力：思维链（ChainofThought） •理解图表能力：符号化（Tokenization） •更安全的输出：50余名不同领域专家进行对抗测试 •编程能力：借鉴代码生成算法CodeX •多语言能力：67种语言 4 AIGC国际进展——DALL∙E2（OpenAI） https://openai.com/product/dall-e-2 文生图模型（英语）（2022年1月发布） 原创、照片级真实感、艺术；融合概念、属性和风格 •扩散模型（DiffusionModel） 三步： 1.把文本和视觉图像联系起来 2.从视觉语义生成图像 3.从文本语义到相应的视觉语义的映射 AIGC国际进展——StableDiffusion https://stablediffusionweb.com/；https://dreamstudio.ai/https://stability.ai/AIbythepeopleforthepeople 文生图模型（英语）（2022年8月22日发布） 提示词：Yanni,thehandsome musician 典型特征还行，如长发、胡子、鼻子、体毛等；细节不行，比如手指，更不能传神，比如迷人的目光、人性的魅力 AIGC国际进展——Midjourney https://www.midjourney.com/文生图模型（英语）（2022年7月12日发布）独立研究实验室，探索思考新媒介、扩展人类想象力 通过给Discord频道内的聊天机器人发送对应文本，聊天机器人返回对应的图片 AIGC国际进展——Imagen（GoogleBrain） https://imagen.research.google/ https://imagen.research.google/video/ 前所未有的照片写实主义×深度语言理解（2022年5月发布） AIGC国际进展——AIVA https://www.aiva.ai/用AI创作具有情感的音乐（始于2016） •从大量的古典音乐作品中学习音乐理论和风格（15000首）；根据用户输入参数来生成原创的音乐 •没有许可的麻烦；订购专业版，获得对生成音乐的完全版权 •2017年，英伟达发布了AIVA人工智能作曲模型，迅速得到商用，广泛用于网络视频的自动配乐 AIGC国内进展 •智源：悟道2.0、悟道3.0 •百度：文心一言 •阿里：通义千问 •讯飞：讯飞星火 •云知声：山海 •特赞：AIGC大会 百花齐放、千帆竞发；后来居上、未来可期。 AIGC发展趋势 •技术上 •基础的生成算法模型不断突破创新，生成内容的质量越来越高 •大模型参数规模将越来越大，涌现的可能性越来越大 •多模态越来越完善，跨模态生成变得越来越容易 •通用性、泛化性越来越强 •情感将成为AIGC内容和AIGC本身的特点 •产业上 •AIGC牵引数字内容领域的全新变革 •基于AIGC技术的合成数据将牵引人工智能的未来（Gartner预测，到2030年合成数据将彻底取代真实数据，成为训练AI的主要数据来源） •以可信AIGC解决各种挑战：主要是知识产权、安全、伦理和环境四个方面的挑战 AIGC给社会带来的革命性影响 AIGC将引发的社会变革 AI的研究范式由判别式转向生成式 判别式模型的主要任务是对给定输入进行分类或标记 生成式模型则是根据给定的条件生成新的数据 越来越多的AIGC工具将被开发出来 数字内容的生成将以AIGC为主（AIGC将成为第一生产力） AIGC更高效、成本更低 AIGC能够满足人类对数字内容的消费需求 AIGC具有一定的创新能力 AIGC将成为人机协同共生的主要场景 人类为AIGC提供提示词（prompt）、任务、初步设想 AIGC为人类提供想要的数字内容 AIGC在与人类交互中不断进化 AIGC的发展速度引发担忧和AI威胁论 AIGC将取代哪些工作 BBC：AI可能取代3亿全职工作 46%的行政、44%的法律、6%的建筑、4%的维修 十大可能被取代的工作 技术工作（码农、数据分析师） 媒体工作（广告、内容制作、技术写作、新闻） 法律工作（法律顾问、律师助理） 市场分析员 教师 金融工作（金融分析师、个人理财顾问） 交易者（操盘手） 图形设计师（美工） 会计 客服代理 AIGC背景下高校杰出学子培养 “体育+音乐+梦想=杰出”——大学生人才培养探索 教育教学论坛，2018 《关于全面加强和改进新时代学校体育工作的意见》和《关于全面加强和改进新时代学校美育工作的意见》 柏拉图：用体育强健体魄，用音乐陶冶灵魂 星空很希腊 北大：完全人格，首在体育 清华：无体育，不清华 雅尼：DreamsDoComeTrue 在希腊雅典卫城、印度泰姬陵、中国紫禁城、埃及金字塔举办音乐会 金字塔音乐的实现历经20年（1995-2015），雅尼称其为梦想音乐会 大学的目标是培养身心健康、有梦想的杰出学子 AIGC背景下，人才培养目标应该不变 AIGC背景下，人才培养范式需要改变 “体育+音乐+AI+梦想=杰出”——AI背景下杰出学子培养新范式 AI既代表人工智能，也代表“爱” 将AI像体育和美育一样纳入需全面加强的新时代学校智育课程体系 大学生需要普遍培养和加强AI思维（计算思维、创新思维、融合思维） 加强AI专业人才的培养、加强面向非AI专业学生的AI科普（校企合作） 大学生需要普遍掌握常用AIGC工具 用ChatGPT等工具辅助自己的学习：对于设计课，想象力更重要（想象力90%+制作10%） 主动学习、高效学习 大学生需要确保合理使用AIGC工具 把握好度，并保持诚信：什么情况可以使用？什么情况不能使用？哪部分使用了工具？ 与AIGC工具互相促进、共同成长 避免死记硬背、注重创新能力培养 从培养AIGC中，教师反思如何改进教学 从使用AIGC中，学生反思如何更有效学习 人机如何和谐共生 人的长项 认知推理能力、情感丰富、人生阅历、创造力、想象力；环保（碳基，大脑20瓦） 机器的长项 学习进化速度快、永久存储、高效生成；无情绪、不疲倦（硅基） 人机互补 人机合璧，天下无敌（脑机接口） 培养自己专属的AI助手 人机智能交互 自然交互（语言、手势、姿态） 机器也有温度（有情感就会有温度） 机器是否应该拥有情感？ 情感计算：让机器理解情感、表达情感、甚至拥有情感 人性大爱大美的价值观需要传递给机器 AIART:TheSOTAofAIGC 最好的生成内容就是艺术 如何评价AIGC的美学价值？ AIGC的版权问题 AIGC的鉴真问题 第5届IEEEAIARTWorkshop 7月10-14日，澳大利亚布里斯班 THANKS 演讲者：牟伦田 北京工业大学副教授