chatgpt、gpt-4与aigc生成式人工智能操作实战

这份白皮书探讨了生成式大模型在人工智能行业中的安全与隐私问题，针对这些强大的模型可能带来的信息泄漏、恶意使用以及伦理挑战进行了深入分析。该白皮书旨在提供关于如何确保生成式大模型在实际应用中的安全性和隐私保护的指导和建议。适合阅读这份白皮书的人群包括人工智能研究人员、数据科学家、隐私专家、安全分析师以及关心人工智能伦理和隐私问题的决策者。通过深入了解生成式大模型的潜在风险和保护方法，读者可以更好地应对其在实际应用中的挑战。 关键词：人工智能行业、生成式大模型、安全与隐私、白皮书、信息泄漏、恶意使用、伦理挑战、隐私保护。

生成模型是一种机器学习模型，可以从已有的数据中生成全新的数据。这种模型在各种领域都有广泛的应用，如自然语言处理、计算机视觉和音频处理等。本文介绍了生成模型的基本原理和常用方法，包括基于规则的生成模型和基于概率的生成模型。基于规则的生成模型是通过事先定义一些规则来生成新的数据，但通常需要大量的人工工作。相比之下，基于概率的生成模型可以自动从已有的数据中学习规律，并生成符合这些规律的新数据。基于概率的生成模型有很多种方法，如概率图模型、隐马尔可夫模型和生成对抗网络等。这些方法在不同的场景下都有不同的优势和适用性，研究人员可以根据具体的需求选择合适的方法。最后，本文还讨论了生成模型的应用，并展望了未来的研究方向。

台湾大学李宏毅教授深度学习GAN课程PPT，视频在b站上有。

本报告介绍了人工智能领域的新兴技术——生成式AI（Generative AI），并将其与CHAT-GPT进行了比较。生成式AI是一种基于深度学习的技术，可以生成具有高度创造性和想象力的内容，如图像、音乐和文本等。本报告还探讨了生成式AI在证券研究领域的应用，包括自动生成报告和预测股票价格等。最后，本报告提出了未来生成式AI发展的趋势和挑战，以及在保护个人隐私和数据安全方面需要注意的问题。

 近期人工智能研究公司OpenAI推出的聊天机器人模型CHAT-GPT不断出圈，据Semafor 援引知情人士报道，微软正商谈以290 亿美元估值，向OpenAI 投资100 亿美元，一切 均指向人工智能模型的新范式“生成式AI模型（Generative Model）”。  此前的决策式AI模型（Discriminant Model）是根据已有数据进行分析、判断、预测，典 型应用为内容的智能推荐（短视频）、自动驾驶等；而生成式AI更强调学习归纳后进行演 绎创造，生成全新的内容，本质是对生产力的大幅度提升和创造，已催生了营销、设计、 建筑和内容领域的创造性工作，并开始在生命科学、医疗、制造、材料科学、媒体、娱乐、 汽车、航空航天进行初步应用，为各个领域带来巨大的生产力提升。

图像转换涵盖了计算机图形、计算机视觉以及深度学习图像和视频分析领域的广泛应用。图像转换的基本理念是将输入图像转换为输出图像。这不同于对图像进行自编码，因为在自编码过程中，输入和输出是完全相同的。而对于图像转换而言，我们期望输入与输出属于不同的图像集。例如，输入图像是一张风景照，而输出图像则可能是对这张照片进行艺术风格处理后的结果。又如，输入图像是一张马的照片，而输出图像则应是斑马的照片。假设您有一张地图，上面显示着街道和高速公路的轮廓，而您想要对这些图像应用一种纹理，使之看起来就如卫星图像一般。您或许想要重现 Google AI 实验，将素描图转换成猫的图片。又或者您想要重新创建 FaceApp 应用程序，让它为人脸增添微笑效果。这些都是图像转换的具体示例。

在医疗领域，许多疾病的诊断依赖高倍数显微镜对细胞等微观物体的观测，但由于高倍数显微镜价格昂贵，操作复杂，且高倍数细胞显微图像重建工作存在低、高倍数显微图像之间图片风格不统一、细胞图像清晰度不致和训练数据不匹配等问题。为此，提出高倍数细胞显微图像生成式对抗网络。将全新激活函数引入Cyclean网络，在生成器中添加新的残差密集块并去掉BN层。同时为确保生成图像真实可信，在生成器训练过程中考虑细节感知损失。实验结果表明，该方法在保留低倍数显微图像基本信息的基础上，能够对高倍数显微图像细节进行有效的还原。

在计算机视觉领域，对抗网络(GANs)在生成逼真图像方面取得了巨大的成功。最近，基于GAN的技术在基于时空的应用如轨迹预测、事件生成和时间序列数据估算中显示出了良好的前景。

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