AIGC通识课

AIGC的应用非常广泛，能够生成文本、图像、音频、视频等多种类型的内容，显著提高了内容生产的效率和多样性。学习AIGC变得日益重要，它不仅能够帮助个人和组织在人工智能时代保持竞争力，还能激发创造力，探索技术与艺术、商业无限融合的可能性。 本书针对本科院校、职业院校各专业学生的人工智能通识教育需求，系统、全面地介绍了关于AIGC技术与应用的基本知识和技能，主要包括人工智能基础、大语言模型（LLM）、人工智能生成内容（AIGC）、智能体、提示工程与技巧、AIGC高效工作、AIGC助力学习、AIGC拓展设计、AIGC成就艺术、AIGC安全问题、AIGC伦理与限制、迈向通用人工智能（AGI）等内容，具有较强的系统性、可读性和实用性。

周苏，1958年出生，苏州人。浙江大学城市学院教授，清华大学访问学者，科技部相关机构认证创新工程师（二级），清华大学《计算机教育》杂志“周苏专栏”作者。周苏教授的主要教学和研究方向为软件工程、操作系统和多媒体技术等，仅从自1999年参加独立学院工作以来，潜心体验大众化教育背景下的教学活动并探索其规律，认真踏实地进行教改研究，在教材研究与建设，教学方法改革与创新等方面积累了丰富的经验。

前言 课程教学进度表 第1章 人工智能基础1 1.1 计算的渊源1 1.1.1 为战争而发展的计算机器1 1.1.2 通用计算机2 1.1.3 计算思维3 1.2 大数据基础4 1.2.1 信息爆炸的社会4 1.2.2 大数据的定义5 1.2.3 大数据的3V特征5 1.3 人工智能时代6 1.3.1 图灵测试及其发展7 1.3.2 人工智能定义7 1.3.3 强人工智能与弱人工智能8 1.3.4 大数据与人工智能10 1.4 从LLM、AIGC到AGI11 【作业】12 【研究性学习】进入人工智能新时代14 第2章 大语言模型（LLM）16 2.1 Blockhead思维实验16 2.2 从NLP起步17 2.2.1 NLP研究内容17 2.2.2 深度学习革命18 2.3 LLM定义18 2.4 LLM工作原理19 2.4.1 词元及其标记化19 2.4.2 基础模型20 2.4.3 词嵌入及其含义21 2.4.4 基于Transformer模型21 2.4.5 注意力机制22 2.4.6 生成和理解23 2.4.7 预训练过程与微调23 【作业】24 【研究性学习】腾讯元宝：3D角色梦工厂25 第3章 人工智能生成内容（AIGC）29 3.1 生成式人工智能（GAI）29 3.1.1 定义GAI29 3.1.2 GAI与AIGC的关系30 3.2 定义AIGC30 3.2.1 内容孪生31 3.2.2 内容编辑和生成31 3.2.3 内容理解32 3.3 AIGC多模态生成技术32 3.4 AIGC的应用场景34 3.4.1 典型应用场景34 3.4.2 Web 3.035 3.4.3 元宇宙37 3.5 AIGC常用工具（平台）38 3.6 AIGC使用方法39 3.7 案例：国内10个LLM测评40 3.7.1 模型选择40 3.7.2 分析规则40 3.7.3 调研维度41 3.7.4 测评分析41 【作业】42 【研究性学习】熟悉国内主流LLM44 第4章 智能体45 4.1 什么是智能体45 4.1.1 智能体的定义46 4.1.2 性能度量46 4.1.3 智能体的理性46 4.1.4 AIGC与智能体的联系47 4.2 环境的本质48 4.2.1 指定任务环境48 4.2.2 任务环境的属性49 4.3 智能体的结构51 4.3.1 智能体程序51 4.3.2 学习型智能体52 4.3.3 智能体组件的工作53 4.4 构建LLM智能体54 4.5 智能体驱动的商业模式55 4.5.1 软件即服务56 4.5.2 智能体即服务57 4.5.3 LLM即服务57 4.5.4 机器人即服务58 4.5.5 智能体商店58 4.5.6 消费者服务59 4.5.7 企业解决方案60 4.5.8 按需平台60 4.5.9 数据和分析61 4.5.10 技术许可61 4.5.11 众包和协作62 【作业】62 【研究性学习】人形机器人创业独角兽Figure AI64 第5章 提示工程与技巧67 5.1 提示工程的定义67 5.2 提示的原理68 5.2.1 提示词的分类69 5.2.2 提示构成70 5.2.3 提示调优70 5.3 提示工程技术71 5.3.1 链式思考提示71 5.3.2 生成知识提示72 5.3.3 少样本提示72 5.3.4 自一致提示73 5.3.5 思维树提示73 5.4 提示学习和语境学习74 5.4.1 提示学习75 5.4.2 语境学习76 5.5 提示词写作技巧77 5.5.1 提示词框架推荐77 5.5.2 提示词实践技巧79 【作业】80 【研究性学习】练习撰写提示词82 第6章 AIGC高效工作85 6.1 AIGC促进OA流程85 6.1.1 机器人流程自动化85 6.1.2 AIGC与RPA结合85 6.2 重新定义个人助理86 6.3 AIGC赋能个人工作87 6.3.1 弥补非专业知识87 6.3.2 创作省时或验证88 6.3.3 构思拒绝平庸88 6.3.4 物料制作“最后一公里”88 6.4 案例：AIGC助力Excel图形化技巧89 6.4.1 构建图形化思维与目标90 6.4.2 聚焦业务价值与主题聚焦91 6.4.3 Excel饼图可视化91 6.4.4 Excel帕累托图可视化92 6.5 案例：AIGC打造电商文案94 6.5.1 新品牌的建立94 6.5.2 品牌心智概念设定95 6.5.3 品牌心智刻入96 【作业】98 【研究性学习】熟悉讯飞公文写作工具—讯飞绘文100 第7章 AIGC助力学习102 7.1 AIGC助力学习进步102 7.2 人工智能教育工具（平台）103 7.2.1 QuillBot103 7.2.2 Owlift104 7.2.3 Grammarly105 7.2.4 Gradescope105 7.2.5 Fireflies.ai106 7.2.6 Otter.ai106 7.2.7 Google Scholar107 7.2.8 Copy.ai108 7.2.9 Google Bard109 7.3 输入法加持人工智能109 7.4 智能程序代码生成工具110 7.4.1 GitHub Copilot111 7.4.2 通义灵码111 7.4.3 代码小浣熊112 7.4.4 CodeWhisperer112 7.4.5 MarsCode113 7.4.6 CodeGeeX113 7.4.7 Cody114 7.4.8 CodeFuse114 7.4.9 Project IDX114 7.4.10 Codeium115 7.4.11 CodiumAI115 7.4.12 AskCodi116 7.5 案例：AIGC生成程序代码116 【作业】117 【研究性学习】熟悉阿里云大模型—通义千问119 第8章 AIGC拓展设计123 8.1 AIGC与设计师的协同模式123 8.1.1 嵌入模式124 8.1.2 助手模式124 8.1.3 代理模式125 8.2 AIGC加速药物发现126 8.2.1 AIGC在药物发现中的作用126 8.2.2 为流程各个阶段增加价值126 8.2.3 人工智能药物开发案例研究127 8.2.4 药物开发的未来127 8.3 AIGC与搜索技术127 8.4 案例：用AIGC绘制UML设计图128 8.4.1 用ChatGPT生成PlantUML代码128 8.4.2 用Drawio绘制流程图130 【作业】132 【研究性学习】利用AIGC完成人机交互界面设计134 第9章 AIGC成就艺术139 9.1 人工智能绘图工具140 9.1.1 Stable Diffusion141 9.1.2 MidJourney141 9.1.3 文心一格142 9.1.4 “稿定”AI142 9.2 AIGC颠覆用户音乐体验143 9.2.1 AIGC改变音乐体验143 9.2.2 AIGC打开音乐想象空间145 9.3 AIGC生成视频145 9.3.1 原理145 9.3.2 工具146 9.3.3 应用领域146 9.4 AIGC用在营销创意中147 9.4.1 AIGC推动营销升级147 9.4.2 AIGC的独特视觉效果148 9.4.3 AIGC创意的灵魂149 【作业】149 【研究性学习】文生图：注册使用MidJourney绘图工具151 第10章 AIGC安全问题155 10.1 AIGC的主要安全问题155 10.2 LLM的幻觉156 10.2.1 幻觉的分类156 10.2.2 产生幻觉的原因156 10.2.3 检测LLM幻觉157 10.2.4 减轻幻觉158 10.3 “超人”AI的不堪一击158 10.3.1 AI“围棋冠军”的不堪一击159 10.3.2 实现“超人”人工智能不简单160 10.4 警惕AI“智能体风险”160 10.5 案例：AIGC与“欺骗”161 10.5.1 人工智能学会的欺骗162 10.5.2 人工智能欺骗可能导致的风险163 10.5.3 对人类防止被骗所做的努力164 【作业】164 【研究性学习】熟悉科大讯飞大模型—讯飞星火认知166 第11章 AIGC伦理与限制170 11.1 AIGC面临的伦理挑战170 11.2 数据隐私保护对策171 11.2.1 数据主权和数据权问题171 11.2.2 数据利用失衡问题172 11.2.3 构建隐私保护伦理准则172 11.2.4 健全道德伦理约束机制172 11.3 人工智能伦理原则173 11.3.1 职业伦理准则的目标173 11.3.2 创新发展道德伦理宣言174 11.3.3 欧盟可信赖的伦理准则175 11.4 LLM的知识产权保护176 11.4.1 LLM的诉讼案例176 11.4.2 尊重隐私，保障安全，促进开放180 11.4.3 边缘群体的数字平等180 11.5 案例：AIGC抢了谁的饭碗180 【作业】181 【研究性学习】人工智能独立完成的视觉艺术品无法获得版权184 第12章 迈向通用人工智能（AGI）186 12.1 GAI的层次186 12.1.1 应用层186 12.1.2 平台层187 12.1.3 模型层187 12.1.4 基础设施层188 12.2 人工智能发展愿景188 12.2.1 LLM用于智能制造188 12.2.2 预测人类行为的新模型189 12.3 AGI涌现191 12.3.1 AGI的定义191 12.3.2 LLM与AGI192 12.3.3 AGI的关键特性192 12.4 从AIGC迈向AGI193 12.4.1 通往AGI的分级系统193 12.4.2 迈向AGI的关键步骤194 【作业】195 【课程学习与实践总结】197 附录 作业参考答案200 参考文献202