解构CHATGPT

第1章 ChatGPT是什么001
1.1 ChatGPT的由来001
1.1.1 开发团队OpenAI002
1.1.2 ChatGPT发展历程003
1.2 ChatGPT的特点007
1.2.1 交互特点008
1.2.2 技术特点008
1.3 ChatGPT的原理 009
1.3.1 预训练与深度学习009
1.3.2 微调与优化010
1.3.3 ChatGPT模型的训练过程011
1.4 ChatGPT的功能012
1.4.1 多模态生成014
1.4.2 代码生成020
1.4.3 智能交互021
1.4.4 学习辅助023
1.4.5 All Tools工具集成026
1.4.6 更多有趣的功能029
第2章 内容生产力的大变革030
2.1 从PGC、UGC到AIGC030
2.1.1 PGC发展概览030
2.1.2 UGC发展概览031
2.1.3 AIGC发展概览033
2.1.4 比较PGC、UGC与AIGC035
2.2 AI赋能内容创作的演变过程045
2.3 ChatGPT VS搜索引擎049
2.4 百度文心一言052
2.5 ChatGPT 4.0模型建构054
第3章 ChatGPT的产业布局057
3.1 ChatGPT厂商现状057
3.1.1 国外厂商市场现状059
3.1.2 国内厂商市场现状084
3.2 产业上游：数据服务096
3.2.1 数据存储服务产业098
3.2.2 数据源服务产业101
3.2.3 数据安全服务产业104
3.2.4 数据标注服务产业106
3.3 产业中游：内容设计108
3.3.1 机器学习产业108
3.3.2 云计算产业112
3.3.3 智能语音产业114
3.4 产业下游：应用拓展116
3.4.1 大模型应用实例117
3.4.2 大模型生态建设119
第4章 ChatGPT的行业应用121
4.1 ChatGPT咨询行业应用122
4.1.1 对咨询行业的影响124
4.1.2 对咨询类工作的替代125
4.2 ChatGPT电商行业应用126
4.2.1 对电商行业的影响128
4.2.2 对电商工作的替代129
4.3 ChatGPT教育行业应用130
4.3.1 对教育行业的影响131
4.3.2 对教育工作的替代132
4.4 ChatGPT金融行业应用134
4.4.1 对金融行业的影响135
4.4.2 与现有金融科技的结合136
4.4.3 对金融工作的替代138
4.5 ChatGPT医疗行业应用141
4.5.1 对医疗行业的影响142
4.5.2 对医疗工作的替代143
4.5.3 助力医疗行业发展的趋势145
4.6 ChatGPT传媒行业应用145
4.6.1 对传媒行业的影响146
4.6.2 对传媒工作的替代147
4.7 ChatGPT营销行业应用149
4.7.1 对营销行业的影响150
4.7.2 对营销工作的替代151
4.8 ChatGPT技术行业应用152
4.8.1 对技术行业的影响153
4.8.2 对技术工作的替代153
4.9 ChatGPT工业行业应用156
4.9.1 对工业行业的影响157
4.9.2 对工业工作的替代158
4.10 ChatGPT电信行业应用159
4.10.1 对电信行业的影响160
4.10.2 对电信工作的替代160
第5章 ChatGPT的社会价值与挑战163
5.1 技术趋势163
5.1.1 算法模型的过去与未来163
5.1.2 万物摩尔定律165
5.1.3 重互联网时代166
5.1.4 硅基生命的出现167
5.1.5 AI自我意识觉醒169
5.2 社会价值172
5.2.1 个体多能力跃升172
5.2.2 企业竞争力加强174
5.2.3 国家可持续发展177
5.3 风险与挑战180
5.3.1 知识产权挑战181
5.3.2 网络安全挑战187
5.3.3 伦理道德挑战192
5.3.4 产业发展挑战197
5.3.5 环境保护挑战198
第6章 对类ChatGPT产品的监管措施200
6.1 新兴技术治理的国别政策实践201
6.1.1 美国：持续加大政策供给，巩固“全面领先”地位201
6.1.2 欧洲各国：加强伦理立法实践，推动人工智能治理逐步落地202
6.1.3 中国：加强人工智能战略引领，构建我国伦理治理体系204
6.2 多元主体协同治理体系205
6.2.1 技术圈层治理205
6.2.2 社会圈层治理211
6.2.3 法律圈层治理218
参考文献225