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人工智能在舆论引导中的角色与伦理考量
前言
尽管生成式人工智能展现出巨大的潜力,但仍面临诸多挑战。生成模型的训练依赖于大量数据和计算资源,这对于许多企业和研究机构来说是一个不小的挑战。另生成式人工智能在内容生成的质量、准确性及其伦理问题上仍然存在争议。例如,生成模型可能会产生带有偏见或错误信息的内容,甚至可能被滥用于不正当目的。生成式人工智能的黑箱特性使得其生成过程缺乏足够的可解释性,增加了技术应用中的不确定性和风险。
2014年,生成对抗网络(GAN)的提出标志着生成式人工智能的一个重要突破。GAN模型通过对抗训练的方式,推动生成内容的质量大
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