本文标题生成式人工智能催生文化新质生产力，作者：知世，本文有1082个文字，大小约为5KB，预计阅读时间3分钟，请您欣赏。知世金融网众多优秀文章，如果想要浏览更多相关文章，请使用网站导航的搜索进行搜索。本站虽然不乏优秀之作，但仅作为投资者学习参考。

　　当前，生成式人工智能正在催生文化领域快速孵化大模型，并高效应用到图书馆、博物馆、美术馆等场馆及戏曲、音乐、舞蹈、话剧、非遗等文化行业。这将撬动文化领域发展方式、发展动力、发展领域乃至发展质量的变革，为高质量发展带来关键增量。 

　　算力是关键发展力 

　　中国的文化信息数据量大、类型复杂、维度广泛、层次多样，为生成式人工智能在文化领域的发展提供了重要条件。 

　　举个例子，通过生成式人工智能，加快实现各地文化场馆的多源异构数据的高效存储、加工和呈现，可集成多群体、多场景、多时空、多概率的仿真系统，有力提升文化决策的效率并降低可能的各类成本，率先实现文化场馆的数字孪生。 

　　算力作为数字文化的关键发展力，是集信息计算、数据存储和网络运载于一体的文化新质生产力和发展力。基于“以网调算”“以网融算”“以网强算”，在算力网络拓扑的接入点为用户的计算任务灵活、实时、智能匹配并提供最优的算力资源，可以满足多方的算力需求。 

　　目前，中国算力总规模位居全球第二，10亿级参数规模以上的大模型已发布79个。面对文化空间场所、文化服务人群、文化服务内容、文化创意产品、网络空间流量等文化数据，要不断提升采集和集成的能力，不断提升数据分析挖掘、优化筛选、应用建模的能力，通过生成式人工智能的针对性模型获取高质量发展所需的语料、数据和分析结果，赋能文化服务整合与创新。 

　　应当看到，在新的发展环境下，人们的文化消费习惯正在发生变化。文化服务主体的功能已从简单的阅读、观赏发展至更多的社交空间、更为个性化的文化体验。这将开启数智文化发展的新时代。 

　　真正的数智化是根据现实场景的数据采集，通过智能分析挖掘，在适应各种文化服务场景中通过自我学习不断优化服务项目和服务产品，以提升并改善服务品质。伴随这一转型过程，如何在智慧文化场馆建设基础上构建起全国一体化算力算网平台，需要提上议事日程。 

　　人机协同是发展趋势 

　　以生成式人工智能为代表的新技术发展日新月异，要增强机遇与风险两个意识，提高战略思维、辩证思维和法治思维能力。 

　　生成式人工智能在给文化事业带来创新发展机遇的同时，也正在形成各类问题和风险，包括但不限于加剧个人与国家的数据泄露风险、搜集个人数据造成侵犯个人隐私、违法盗脸、语音诈骗、侵犯知识产权、数据与权限为大型企业所垄断、国际数据生态安全治理面临挑战以及人类权益与机器人权益的冲突、社会道德与伦理规范的重塑等。 

　　我们要以文化培训的变革，来积极应对生成式人工智能的挑战。对文化行业从业者来说，有必要进一步增强自我技术和知识的更新能力，具备好奇心和创新精神、跨学科跨领域的交叉复合能力、协作交流情商以及面对各类交织复杂现象的问题解决能力、人机融合协作能力等。 

　　但也应当看到，我们不能过度信任或依赖生成式人工智能，不然很可能会对各类工作和人的心理产生伤害。比如，生成式人工智能的过度使用会影响批判性思维的形成。这都需要在文化教育培训中予以重视，以规避其可能产生的负效应。 

　　在新技术不断演进中，有没有以不变应万变的智慧呢？回答这一问题，需要始终将人的因素放在第一位。在巨量的数据合成中，生成内容会出现错误。那些通过剪辑、组装乃至剽窃、洗稿等形成的产品，其真伪的鉴定和侵权伦理的判断归根结底还得依靠人的智慧。 

　　由于现存研究数据来源多且杂，当高质量和低质量数据混在一起，人工智能很容易学到“错误的数据”。“开头就错了”，后面自然会影响效率甚至准确性。智能推荐算法还很容易形成知识单一片面的信息茧房，这就需要发挥无法替代的人脑智慧的作用。从这个意义上说，人机协同无疑是发展的趋势。 

　　在百年未有之大变局下，生成式人工智能的边界正在不断扩展，还会对国家文化安全产生深远影响。因此，有必要对国家文化领域的生成式人工智能生态群进行重构，强化数据安全与算法监管，积极参与国际数据生态治理，推进形成世界数据生态安全治理共同体。（作者：王世伟 上海社会科学院信息研究所研究员）

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