[AI] is intelligence—perceiving, synthesizing, and inferring information—demonstrated by machines, as opposed to intelligence displayed by non-human animals or by humans.

——来自维基百科对“人工智能”的定义

位于旧金山的OpenAI公司于2022年11月底发布了一款名为ChatGPT的网络应用程序，该聊天机器人几乎在一夜之间火爆全球。作为一款AI聊天机器人，无论是生活常识还是专业问题，ChatGPT都能根据来自互联网的大量数据和系统强大的计算能力即刻给出逻辑合理、符合提问者期待的回答。

其实，早在ChatGPT面世之前，已有使用不同AI技术研发的产品与功能应用于人们生活的方方面面。AI科技的发展给我们生活带来了许多的便利，提供了更好的产品和服务。

机遇

01. 医疗保健

深度学习 (Deep learning) 是一种人工智能方法，旨在检测数据中的复杂模式，从而产生准确的见解和预测，目前可应用于在临床上执行医疗扫描和快速准确地处理数据。例如，将高光谱成像 (HSI) 与深度学习相结合，可以增强手术视力，帮助外科医生精准识别需要保护或选择性切除的重要解剖结构，提高手术效果[1]。

人工智能生成的鉴别诊断清单对常见主诉的临床病例具有较高的诊断准确性，不仅可以减少医生的工作量，还可以更有效地组织数据、减少人为错误，在保证准确性的情况下进行更多的筛查[2]。

在医疗护理领域使用人工智能家居可以有效缓解护理人员短缺的压力。智能监控系统能够实时采集和处理视频数据，通过骨点检测和人体姿势识别，判断老人是否跌倒，并及时通知家人[3]。

02. 教育

人工智能系统可以快速处理大量数据，将繁琐和重复的任务自动化，协助数据分析，使研究人员能够专注于更复杂且更具创造性的任务，提高了研究的效率和准确性。

其次，人工智能系统和聊天机器人还能够个性化学习方式，智能辅导系统 (ITS) 可以用来模拟一对一的个人辅导，而ChatGPT也可以充当教师的助手和学生的虚拟导师，帮助生成课程材料并提供建议、回答问题等[4]。

此外，人工智能系统可以促进在线学习，使偏远地区的学生能够接受教育，从而实现更加公平和包容的教育环境[5]。

03. 智能交通

智能交通是利用通信技术、计算机技术、控制技术等应用于交通行业的先进科技，包括使用人工智能算法进行地图定位、路径规划和控制自动泊车，以及利用车对基础设施通信和物联网进行智慧城市管理等[6]。智能交通的应用可以达到提高出行效率和安全的效果。

04. 养殖业

现代养殖业通过机器学习和深度学习等人工智能技术可以开发出有效可靠的分类和预测模型，不仅能够利用广泛的数据分析预测和通知异常情况，提出解决现代动物养殖中紧迫问题的方案[7]，还可提高生产效率，增加家禽产量，减少人员投入，降低疾病传播风险。

05. 供应链

人工智能可应用于供应链管理的不同领域，例如路线优化、预测性维护、订单发货、数据分析、订购流程、自动化发票、劳动力培训和指导等，对降低成本和改善供应链绩效有显著影响[8]。

人工智能大大提高了数据科学工作的生产效率和准确性，协助数据科学中的各种自然语言处理任务，未来可能成为数据科学领域智能增强的重要工具[9]。然而也有不同的声音，有的人认为AI技术的发展或将颠覆人们的生活并带来负面影响。

威胁

历史上，许多新兴的科技产品都曾在初面世时遭到人们的质疑和抵触。18世纪时，机器被引入生产车间，扩大了生产规模、缩短了生产时间。然而，自动化生产淘汰了部分工人的工作，引起巨大的风波和争议。AI也不例外，在给人们提供了便利的同时，也伴随着种种威胁。

01. 学术伦理道德

聊天机器人的实时对话功能增加了学生在考试或其他评估中作弊的可能性，并且能躲避抄袭探测器的检测[4]。这破坏了考试和评估的完整性，同时违背了考试公平性的原则。

此外，人工智能系统的无偏性取决于它们所接受的训练数据。若用于训练聊天机器人的数据是有偏向性的，那么聊天机器人也会基于数据偏向性给予反应，这可能使教育领域的歧视和不平等永久化[5]。

人工智能同时也为出版商带来了新的挑战。使用人工智能工具生成的数据和图像无法追溯其来源，因此准确性和真实性也难以评估。使用或引用现有作品时，必须注明出处，这是科学和艺术的核心原则，而使用AI工具生成的图像及数据并不符合这一期望[10]。

02. 侵犯用户隐私

AI拥有庞大的数据库，从观影习惯到购买行为和食物偏好，人们的私人信息在这个大数据时代“无所遁形”。许多应用程序会使用人工智能算法计算用户偏好，据此来推送更多个性化信息。个人信息的泄露不仅会造成财产损失，甚至会危害个人安全和声誉。

“深度造假 (Deepfake)”，指使用AI技术生成的图像、视频或虚拟人形象，将已有的真实照片加工为新的图像。生成式AI系统在未经用户同意的情况下创建看起来像照片或视频的内容[10]，如使用明星照片实现“换脸”的视频生成工具，都对用户的隐私造成了威胁。

03. 准确度的局限性

AI所生成的文本并非完全真实可信。最近，一位记者使用ChatGPT为特斯拉的收益撰写了一份季度报告，报告中没有任何语法错误。然而，其中的数据则被发现是完全随机的，与特斯拉的任何真实报告都不相符。AI会生成听起来似乎合理但实际上不正确的说法[11]。

在传感器研发领域，人工智能可以给传感器单元的硬件和软件设计给出合适的建议，但却无法提供更加深入的分析。此外，文献调查结果显示，一些其他信息，包括作者名单、标题、期刊详细信息和doi标识符等，AI甚至会给出错误的信息[12]。

使用人工智能研发的程序和机器人能够执行一系列复杂任务，并从其经验中学习，未来或将在部分岗位替代人类。然而，AI仍缺乏创造力，精准度也有限。即使可以帮助人类做一些工作，但是始终不可能代替人类思考。例如ChatGPT所生成的“作品”，它是数据信息的整合，但不具有人类的情感和思维。如同18世纪的工业革命，机器替代了部分工人的工作，但创造了新的岗位；人工智能作为新兴产业，也会为人们创造其他的工作机会。

聚焦AI对话机器人

ChatGPT等人工智能聊天机器人对一系列实践和学科都造成了影响，也包括我们日常生活和互动的许多方面。基于此，MDPI多个期刊联合相关领域学者共同创建专题“AI Chatbots: Threat or Opportunity?”，旨在探讨AI聊天机器人进步背后的相关技术，以及将它们用于社会、技术和教育环境中所产生的更广泛影响，欢迎相关领域的学者们关注投稿！

点击链接，了解专题详情：https://www.mdpi.com/topics/375Y315904

人工智能技术的发展依旧任重而道远，未来还会给我们的生活带来何种的变化？欢迎在评论区留下你的想法。

引用文献

[1] Barberio, M.; Collins, T.; Bencteux, V.; Nkusi, R.; Felli, E.; Viola, M.G.; Marescaux, J.; Hostettler, A.; Diana, M. Deep Learning Analysis of In Vivo Hyperspectral Images for Automated Intraoperative Nerve Detection. Diagnostics 2021, 11, 1508. https://doi.org/10.3390/diagnostics11081508

[2] Hirosawa, T.; Harada, Y.; Yokose, M.; Sakamoto, T.; Kawamura, R.; Shimizu, T. Diagnostic Accuracy of Differential-Diagnosis Lists Generated by Generative Pretrained Transformer 3 Chatbot for Clinical Vignettes with Common Chief Complaints: A Pilot Study. Int. J. Environ. Res. Public Health 2023, 20, 3378. https://doi.org/10.3390/ijerph20043378

[3] Ma, Y.; Xu, W. How Does the Intelligent Monitoring System Influence the Sense of Security of the Elderly in Home Care? A Case Study of the Hubin Community in Ningde City. Buildings 2023, 13, 1255. https://doi.org/10.3390/buildings13051255

[4] Lo, C.K. What Is the Impact of ChatGPT on Education? A Rapid Review of the Literature. Educ. Sci. 2023, 13, 410. https://doi.org/10.3390/educsci13040410

[5] Kooli, C. Chatbots in Education and Research: A Critical Examination of Ethical Implications and Solutions. Sustainability 2023, 15, 5614. https://doi.org/10.3390/su15075614

[6] Samak, T.; Samak, C.; Kandhasamy, S.; Krovi, V.; Xie, M. AutoDRIVE: A Comprehensive, Flexible and Integrated Digital Twin Ecosystem for Autonomous Driving Research & Education. Robotics 2023, 12, 77. https://doi.org/10.3390/robotics12030077

[7] Franzo, G.; Legnardi, M.; Faustini, G.; Tucciarone, C.M.; Cecchinato, M. When Everything Becomes Bigger: Big Data for Big Poultry Production. Animals 2023, 13, 1804. https://doi.org/10.3390/ani13111804

[8] Frederico, G.F. ChatGPT in Supply Chains: Initial Evidence of Applications and Potential Research Agenda. Logistics 2023, 7, 26. https://doi.org/10.3390/logistics7020026

[9] Hassani, H.; Silva, E.S. The Role of ChatGPT in Data Science: How AI-Assisted Conversational Interfaces Are Revolutionizing the Field. Big Data Cogn. Comput. 2023, 7, 62. https://doi.org/10.3390/bdcc7020062

[10] Medvediev, A. Why Nature Will not Allow The Use of Generative AI in Images and Video. Nature 618, 214 (2023) https://www.nature.com/articles/d41586-023-01546-4

[11] Lin, C. How to trick OpenAI’s ChatGPT. 5 Dec. 2022. Fastcompany. https://www.fastcompany.com/90819887/how-to-trick-openai-chat-gpt

[12] Tafferner, Z.; Balázs, I.; Krammer, O.; Géczy, A. Can ChatGPT Help in Electronics Research and Development? A Case Study with Applied Sensors. Sensors 2023, 23, 4879. https://doi.org/10.3390/s23104879