以下是一份通往 AIGC 的学习目录：
GenAI（即生成式AI）是一种能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容的AI应用，利用GenAI创建的内容即AIGC（全称AI-Generated Content）。作为一种强大的技术，生成式AI能够赋能诸多领域，但也存在多重潜在的合规风险。目前，我国对AIGC的监管框架由《网络安全法》《数据安全法》及《个人信息保护法》构成，并与《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》等形成了共同监管的形势。AIGC主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用马尔科夫链、RNN、LSTMs和Transformer等模型生成文本，如GPT-4和Gemini Ultra。图像生成依赖于GANs、VAEs和Stable Diffusion等技术，应用于数据增强和艺术创作，代表项目有Stable Diffusion和StyleGAN 2。音视频生成利用扩散模型、GANs和Video Diffusion等，广泛应用于娱乐和语音生成，代表项目有Sora和WaveNet。此外，AIGC还可应用于音乐生成、游戏开发和医疗保健等领域，展现出广泛的应用前景。AIGC应用可能引发内生风险、数据隐私问题和知识产权风险。内生风险包括算法的不可解释性和不可问责性，以及代码开源可能带来的安全和伦理担忧。数据隐私方面，AIGC工具可能导致数据泄露、匿名化不足、未经授权的数据共享等问题。应用风险涉及作品侵权、不当竞争等问题。相关法律和规定对AIGC的透明性、数据收集和处理、知识产权归属等提出了要求。然而，著作权归属、数据隐私等问题尚需更多法律明确规定。此外，AIGC的滥用可能导致虚假信息传12AIGC法律风险研究报告播、侵犯隐私等问题，因此需要进一步加强监管和伦理约束。13AIGC法律风险研究报告14AIGC法律风险研究报告
在引入AIGC的概念之前，本报告将先解释另一相关的热门词条“GenAI”，全称Generative AI，即生成式AI。GenAI是一种基于深度学习技术(deep learning algorithm)，利用机器学习（machine learning）算法从已有数据中学习并生成新的数据或内容的AI应用。其工作原理是通过大规模的数据集训练深度神经网络模型，学习各种数据的规律和特征，实现对输入数据的分析、理解和生成。GenAI为游戏、娱乐和产品设计等应用提供了新颖且有创意的解决方案，如自动写作、虚拟现实、音乐创作等，甚至协助科学研究开辟了新的可能性。目前典型的GenAI包括OpenAI推出的语言模型ChatGPT、GPT-4、图像模型DALL-E以及百度推出的文心一言、阿里云推出的通义千问等。虽然生成式AI是一种非常强大的技术，能够应用于诸多专业领域；但其在数据处理过程中存在多重潜在合规风险，如未经授权收集信息、提供虚假信息、侵害个人隐私等。AIGC（全称AI-Generated Content）指利用GenAI创建的内容，如图像、视频、音频、文本和三维模型。具体来讲，AIGC工具使用机器学习算法，通常以自然语言处理为基础，分析大型文本数据集，并学习如何生成风格和语气相似的新内容。国内目前主要是在《网络安全法》《数据安全法》以及《个人信息保护法》的框架下，由《互联网信息服务算法推荐管理规定》、《互联网信息服务深度合成管理规定》、《生成式人工智能服务管理暂行办法》、《科技伦理审查办法（试行）》共同监管AIGC行业。
出试题、找资料、画插图、专业翻译...配置一个，就能反复快速使⽤，还能逐步调整优化语⾔模型类似于“缸中之脑”智能体赋予它与外界交互的能⼒设置“常用语”、“小助手”、“bot”、智能体本⼈作为⾼校教师为⼯作⽣活创建/改编的AI助理用AI赋能教学，从易到难的学习路径是4.⽣成课程资源3.学会优化提示词2.尝试各种AI⼯具1.了解AI⼯作原理8.提升⼈机共创⼒7.促学⽣正确使⽤6.课上师⽣机共学5.解决教学场景目录AIGC教育革命：技术原理与课堂实践AI从工具到助手赋能教师提升效率与能力大语言模型的教学潜力：交流技巧与心得AI与教育场景融合拓展教学边界与创新场景AI与人类智能的共生放大学生思考力塑造深度学习能力一线教师的AI需求与高效工具推荐AI赋能课堂的核心逻辑：从理论到应用解码AI教学案例：创新与实践1.教学工作相关负担（约90次提及）教学主要负担分析📚备课压力：编写教案、制作课件、设计教学方案🎯适应新课标：跟进教育改革、更新教学内容