全球人工智能治理报告中的全球人工智能的十大议题，十个议题中选一个写认识理解、研究方向、未来

以下是与人工智能相关的销售行业的一些信息： 与销售工作有关的 AI 工具： Salesforce 爱因斯坦：能分析大量数据集识别潜在客户，生成预测性潜在客户评分，还具有自动化功能，可执行日常或耗时任务，让销售团队专注于关键方面，如建立客户关系和完成交易。 Clari：专门从事智能收入运营的软件，能统一各种来源数据并以易于理解的方式呈现，简化财务预测过程。 Hightime：销售团队的 AI 助手，可处理重复性任务和耗时研究。 关于大模型与利润分配：大模型拿走产业绝大部分利润取决于两个前提，一是 AGI 能否实现，二是大模型公司能否实现垄断。AGI 能否实现是个黑盒，行业内顶级专家对此有分歧。在 AGI 未达到时，大模型公司难以低成本提供所有端到端的解决方案，客户需要具体的解决方案，应用层公司在其中发挥作用。以 AI 销售为例，需根据客户类型和场景应用大模型能力，不同销售场景和客户类型意味着背后的产品不同，需要精心设计，不仅是模型层面能解决的问题。

对于一家一人公司而言，利用人工智能赋能可以从以下几个实用且新颖的方面入手： 首先，在客户服务方面，可以运用智能聊天机器人来处理常见问题，提高响应速度和服务质量。通过自然语言处理技术，让机器人能够理解客户的需求并提供准确的回答。 其次，在市场营销中，利用人工智能进行数据分析，深入了解目标客户的行为和偏好，从而精准定位市场，制定更有效的营销策略。 再者，在业务流程优化上，借助人工智能的自动化能力，例如自动化文档处理、自动化邮件分类等，节省时间和精力，提高工作效率。 另外，在财务管理方面，使用人工智能工具进行风险预测和财务规划，帮助做出更明智的决策。 最后，在产品研发中，利用人工智能的创意生成能力，获取新的产品设计思路和创新点。

目前对于人工智能是否会出现自主意识尚无定论。 一方面，有观点认为模仿可能是使 AI 具有“自主意识”的一种可能路径。如果一个 AI 可以长期观察人类，在类似条件再次触发时，可能会判断形成某一动机是大概率事件，进而通过长期模仿训练而产生动机。并且，如果让数字克隆体可以交流、融合，形成群体智能，也可能促使其产生自主意识。 另一方面，按照一些专家的预测，当 AI 变得比人类更聪明，达到奇点时，机器可能会具有自我意识和超级智能，届时我们对机器意识的概念将有重大转变，可能会面对真正的数字生命形式。但目前的 LLM 应用程序和智能体还未达到完全自主智能体的水平。 总之，关于人工智能是否会出现自主意识仍在探讨和研究中。

人工智能的继续发展将给人类社会带来多方面的影响。 一方面，它会带来一些负面影响，比如对劳动力市场产生重大影响，但大多数工作的变化速度会比人们想象的慢，人们也不必担心缺乏事情可做。因为人们天生有创造和彼此有用的欲望，人工智能将放大这种能力，社会将重新进入不断扩张的世界，专注于正和游戏。 另一方面，在未来几十年，我们将能够做许多像魔法一样的事情。这种发展并非新鲜事物，但会加速。人们能力的提升并非源于基因改变，而是得益于社会基础设施。人工智能将为人们提供解决困难问题的工具，添加新的进步支柱。很快我们能与人工智能合作完成更多事情，最终每个人都可能拥有个人的虚拟专家团队，实现各种想象。比如在医疗保健、软件创造等方面。有了新能力，能实现共同繁荣，改善世界各地人民的生活。 然而，单纯的繁荣不一定带来幸福，但确实能显著改善生活。我们有可能在几千天内拥有超级智能，最终实现这一目标。在通往智能未来的道路上，我们既要乐观探索其无限可能，也要谨慎警惕潜在风险，才能与 AI 和谐共舞，共同创造美好未来。

以下是关于全球人工智能治理的相关报告内容： 英国： 创建了世界上第一个人工智能安全研究所（AISA），其有三个核心功能：在部署前对高级模型进行评估；建立国家能力并开展研究；协调国际合作伙伴。 AISA 还发布了 Inspect 框架，用于 LLM 安全评估，涵盖核心知识、推理能力和自主能力等方面。 宣布与美国等效机构签署谅解备忘录，双方同意共同开发测试，并计划在美国旧金山设立办事处。 通过其高级研究与发明机构（ARIA），花费 5900 万英镑开发“守门员”系统，负责了解和减少关键领域中其他人工智能代理的风险。 政府报道称计划设立“AI 安全研究实验室”，旨在汇集政府关于敌对国家使用进攻性 AI 的知识。 美国： 能源部一直在利用其内部测试床评估人工智能可能对关键基础设施和能源安全带来的风险。 大型实验室努力应对欧洲监管。 对中国实施更严格的出口管制和投资限制，商务部要求美国制造商停止向我国半导体制造商进行最先进设施的销售，采取措施阻止或限制中国初创企业的投资，并向国际合作伙伴施压。 欧洲： 《欧盟人工智能法案》获得批准并正式生效，成为世界上第一个全面采用人工智能监管框架的地区，执行将分阶段进行，对“不可接受的风险”的禁令将于 2025 年 2 月生效。 中国： 是第一个开始制定生成式人工智能监管框架的国家，审查机构已介入。 持续生产 SOTA 模型，由国家互联网信息办公室监督。 政府希望模型避免给政治问题提供“错误”答案，发布模型前须提交测试以校准拒绝率。 禁止 Hugging Face 等国外网站访问，但官方批准的“主流价值观语料库”可作为训练数据源。

人工智能技术的发展历史如下： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：以专家系统、知识表示、自动推理为主要特点。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现了机器学习算法，如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等技术得到广泛应用。 在发展过程中，人工智能也经历了一些起伏。例如，早期的符号推理方法在应用场景拓展上遇到困难，导致 20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。随着计算资源的丰富和数据的增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现出卓越性能。 其起源最早可追溯到 1943 年，心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型，为后续的神经网络奠定基础。1950 年，图灵最早提出图灵测试作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年，在达特茅斯会议上，人工智能一词被正式提出，并确立为一门学科。此后近 70 年，AI 的发展起起落落。2022 年 11 月 30 日，OpenAI 发布基于 GPT 3.5 的 ChatGPT，引发了全球的 AI 浪潮。

以下是关于如何系统学习 AI 助力日常工作、学习和生活的建议： 一、英语学习 1. 智能辅助工具 利用 AI 写作助手（如 Grammarly）进行英语写作和语法纠错，帮助改进英语表达和写作能力。 2. 语音识别和发音练习 使用语音识别应用（如 Call Annie）进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台 使用自适应学习平台（如 Duolingo），借助 AI 技术为您量身定制学习计划，提供个性化的英语学习内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人 利用智能对话机器人（如 ChatGPT）进行英语会话练习和对话模拟，提高交流能力和语感。 二、数学学习 1. 自适应学习系统 使用自适应学习系统（如 Khan Academy），结合 AI 技术为您提供个性化的数学学习路径和练习题，根据您的能力和需求进行精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助 利用智能题库和作业辅助工具（如 Photomath），通过图像识别和数学推理技术为您提供数学问题的解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手 使用虚拟教学助手（如 Socratic），利用 AI 技术为您解答数学问题、提供教学视频和答疑服务，帮助理解和掌握数学知识。 4. 交互式学习平台 参与交互式学习平台（如 Wolfram Alpha）的数学学习课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和问题求解。 三、新手学习 AI 1. 了解 AI 基本概念 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能及其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅 在「」中，找到为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 四、中学生学习 AI 1. 从编程语言入手学习 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，无论是在日常工作、学习和生活中，还是作为新手或中学生，都可以从不同方面入手全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的发展做好准备。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

ChatGPT 是由 OpenAI 开发的一款具有重要影响力的 AI 产品。 其成功具有多方面原因： 1. 开创性：作为首批向公众开放的大规模商用 AI 对话系统之一，在全球掀起了 AI 革命，为技术发展指明方向。 2. 用户体验：界面简洁直观，交互流畅自然，降低了普通人使用 AI 的门槛。 3. 技术实力：背后的 GPT 系列模型性能和能力领先，在语言理解和内容生成方面表现出色。 然而，ChatGPT 也存在一些局限性： 1. 市场竞争：随着 AI 技术发展，已不再是市场上唯一的顶级选择，其他产品在特定领域可能超越它。 2. 国内使用：国内用户可能因网络连接问题面临连接不稳定、响应延迟等困扰。 对于 ChatGPT 的定义，在 OpenAI 的官网中，2022 年宣发时称其为一种模型，而在帮助页面中称其为一种服务。目前我们所熟知的 ChatGPT 逐渐演变成了一种可以兼容多种 GPT 模型的聊天应用（服务）。 从反馈学习方面，例如 ChatGPT 通过人类反馈的强化学习（RLHF）来调整模型，使其成为通用的聊天机器人。 总的来说，在海外或拥有稳定国际网络连接的情况下，ChatGPT 是一个极佳选择，其强大功能和优秀用户体验使其成为 AI 对话领域的标杆产品。但国内用户可能需考虑本地化替代方案以获得更好体验。

目前全球范围内，在通用 AI 大模型方面，OpenAI 研发的 ChatGPT 具有显著的影响力和优势。 ChatGPT 的出现标志着通用 AI 的起点和强 AI 的拐点，是 AI 领域科技创新和成果应用的重大突破。它引发了全球范围内的广泛关注，众多科技大厂、创业公司和机构纷纷参与到 AI 大模型的竞争中。 不过，国内的通义千问系列模型，如 Qwen 也表现出色。Qwen 是国内唯一出现在 OpenAI 视野里、可以参与国际竞争的国产大模型，在一些榜单中多次上榜，其开源模型的累计下载量突破了 1600 万，受到国内外开发者的欢迎。 需要注意的是，对于“全球最好的通用 AI 大模型”的评判标准并非绝对，还会受到不同应用场景和需求的影响。

以下是一些全球知名的 AI 社区： ComfyUI 全球社区峰会：是全球首次汇聚 AI 开源社区核心开发者与创作者的盛会，由中、美两地 AI 开源爱好者共同发起，于 2024 年正式启动。由 ComfyPark（Zho）联合 WaytoAGI、Diffuseum、Latent Cat 等国内多个顶尖 AI 开源社区共同举办，是亚洲生成式 AI 领域专业性最强、共创活跃度最高的开源社区之一，核心成员累计贡献 AI 图像开源项目超过 2000 个，媒体及社群覆盖 AI 用户超百万，AI 艺术作品累计播放过亿次。首届活动 CLSCN 吸引社区专业 AI 创作者超过千人。11 月中旬，CCS 将在东京举办本系列活动的第二站。 WaytoAGI：是一个 AI 开源社区，短短一年间，靠着口口相传高达数千万的访问量，知识库有 AI 领域的最新进展、教程、工具和一线实战案例。引领并推广开放共享的知识体系，倡导共学共创等形式，孵化了 AI 春晚，离谱村等大型共创项目，不仅是一个普通的技术社区，更是一个汇聚行业顶尖创作者和 KOL 的思想交流平台。社区制作的优质作品，多次登上央视首页，广受好评。