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生成式AI的技术脉络与社会治理应式用模

 

【编者按】写作中心秉承“以学生为中心”、“以写促学”(Writing to Learn)的服务理念和宗旨,以提高“学生的竞争力”为核心,以学生学术能力提升为目标,辅助第一课堂,加强对学生学术写作的实践指导,充分挖掘学生学术自觉、学术自律到学术诚信的良好学术潜力。

十一月六日晚七时,学生中心邀请到我校社会学院梁耀东老师,举办了“生成式AI的技术脉络与社会治理应用模式”的专题讲座。梁老师深入浅出地向同学们介绍了生成式AI的相关知识,并探讨了其与城市治理、政务服务深度融合的创新实践,让现场的同学们获益良多。


    活动中,梁耀东老师简要介绍了人工智能发展史。从1956年成功举办的达特茅斯会议首次明确界定人工智能的研究领域开始,早期以规则驱动为核心的人工智能技术就迎来了蓬勃发展。2017年,随着Transformer架构引入自注意力机制,数据驱动范式逐步取代了传统的规则编写方式,模型的性能随着数据量的增加呈指数级增长。而今,凭借自然语言处理、机器学习与深度学习、大数据分析等核心技术的应用更是催生了如DeepSeek等兼具高性能、低成本和强可控性的新一代治理型技术栈。
   随后,梁耀东老师系统地阐述了治理型技术栈的核心框架。技术栈基于部署形态与合规级别划分为四象限场景:直接问答场景、代码生成结合工具链场景、外部工具调用场景和API深度集成场景,根据技术依赖度和复杂度的不同,部署不同的模型和方案,应用于不同场景。针对生成式AI的幻觉、偏见、隐私泄露和内容安全四大核心风险,他指出,治理型技术栈需通过配备最低合规集,包括模型卡、数据卡、调用日志(需保留至少180天)以及复盘模板,确保治理过程可追溯、可审计,才能实现城市治理、政务服务的健康、高效运行。


最后,梁耀东老师在总结时强调,生成式AI的治理本质在于业务、法务、伦理、运维四维协同的新分工体系,只有将AI服务纳入可审计、可追溯的绩效框架,才能实现技术革新与社会治理的良性互动。这场跨越技术与治理的深度对话,为同学们对未来生成式AI在公共领域的规范发展拓宽了新视野,为如何拥抱AI技术更好服务个人和社会提供了新思路。

文字:刁妍竹      

图片:屠婧斐      

编辑:陈献花      

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二审二校:汪腾   

三审三校:牟晅   

 

 
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