文献类型：期刊文章

作　　者：赵精武[1] 王鑫[1] 李大伟[1] 刘艾杉[1] 周号益[2]

ZHAO Jingwu;WANG Xin;LI Dawei;LIU Aishan;ZHOU Haoyi

机构地区：[1]北京航空航天大学,北京100083 [2]北京航空航天大学软件学院,北京100083

出　　处：《北京航空航天大学学报（社会科学版）》

年　　份：2023

卷　　号：36

期　　号：2

起止页码：188-192

语　　种：中文

收录情况：CSSCI、CSSCI_E2023_2024、NSSD、RCCSE、RWSKHX、普通刊

摘　　要：ChatGPT背后的技术安全风险及其应对路径生成型预训练变换模型(Chat Gegerative Pre-trained Transformer,ChatGPT)因其强大的功能而爆火出圈,无论是短文撰写、新闻编辑,还是代码编写、时事点评,ChatGPT均能胜任。因此,国内外市场对于ChatGPT所代表的人工智能产业抱有较高的期待。部分专家甚至认为,ChatGPT能够通过取代人类完成部分重复性、模块化的工作任务,进而对社会人力资源分配和产业结构优化产生直接的推动效用。然而,技术创新从来都是与风险相伴的,ChatGPT也不例外−ChatGPT一旦被滥用,虚假信息泛滥、用户数据泄露、内嵌的算法歧视以及知识产权侵权等一系列风险也将随之而至。

关 键 词：变换模型  人力资源分配  代码编写 预训练  CHAT 信息泛滥 GPT 知识产权侵权

分 类 号：TP18]