清华大学AI教程第六版：AIGC发展研究3.0版（完整下载）

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清华大学AI教程第六版《AIGC发展研究3.0版》由清华大学新闻与传播学院、人工智能学院双聘教授 @新媒沈阳团队发布，对 AIGC 的技术原理、应用场景、社会影响、伦理问题等方面进行了全面且深入的探讨，为读者呈现了 AIGC 领域的全景图，具体内容如下：

AIGC 核心概念剖析

发展沿革：从文本生成到视频生成，再到逻辑推理，AIGC 不断取得进步，基座模型持续升级。其生成机制包括语料预训练、模型推理等，通过参数学习和注意力机制理解和生成内容。

技术分类：大模型可分为 “概率预测（快速反应）” 和 “链式推理（慢速思考）” 模型；AI 自动化程度从 L1 辅助自动化到 L5 完全自动化逐步提升。

关键议题：生成边界和思维滞环是 AIGC 面临的重要问题，前者指模型在理解、创造方面的能力极限，后者是因触及生成边界引发的重复内容、缺乏新意等现象，可通过调整提问、优化训练等方式解决。

多领域应用全景展示

艺术创作：在 AI 文艺领域，涵盖文学、绘画、音乐、视频等方面，AI 创作的作品类型多样，还可通过设定提示词生成不同等级的作品，且创作模式包括确定型、非确定型和融合型。

医疗健康：AI 在医疗领域应用广泛，如清华的 AI-MDT 系统实现多学科诊疗协同决策，医疗大模型辅助病例分析、疾病诊断等。

教育革新：教育大模型助力学习者实现从低能到高能、单能到多能等转变，清小搭为学生提供智能辅助，还有基于 AI 的课程作业和教学资源等。

其他行业：在工业设计、煤化工、出版、文旅、舆情监测、传媒、移动互联网、虚拟人、元宇宙、具身智能、空间智能、人形机器人等领域均有应用，推动各行业发展变革。

社会影响深度解读

积极效应：AIGC 提高社会生产力，为实现共产主义提供技术支持；推动创作革命，促进人机协同创新；优化生活方式，实现个性化、便捷化服务。

潜在挑战：带来职业替代风险，影响就业结构；引发权力转移，改变社会权力格局；存在伦理争议，如数据隐私、算法偏见等问题；导致情感变迁，改变人际情感交流模式。

伦理与法律问题探讨

伦理困境：AI 数据具有高度仿真性、多样性和可控性，使得数据伦理面临挑战，如责任归属模糊、隐私边界难以界定、算法操控个体生活等。

法律难题：AIGC 内容版权归属复杂，最小版权识别单元的确定和创作主体的判定存在争议，需要建立相关法律规范。

未来趋势展望洞察

技术演进：技术持续创新，多模态融合更加深入，大模型能力不断提升，为 AIGC 发展提供更强动力。

社会变革：推动社会向智能化、数字化转型，改变社会形态和经济结构，同时也需应对转型带来的各种问题。

应用拓展：应用场景将进一步拓展，在各行业的渗透更加深入，为社会发展创造更多价值。

完整下载：清华大学第六版：AIGC发展研究3.0版.pdf