智东西
编译陈骏达
编辑Panken
智东西7月31日消息，根据顶级学术期刊《自然》（Nature）昨日报道，生成式AI在学术写作中的使用已迎来爆发式增长。相关研究显示生物医学领域最大数据库PubMed上10%的论文摘要都有AI写作嫌疑，相当于每年15万篇论文中都有AI的参与。
德国柏林应用科技大学的研究表明，主流AIGC检测工具的平均准确率仅有50%，还很容易将人类写作内容判定为AI生成。而不少AI生成的论文却能轻易地通过转述、同义词替换等方式瞒天过海。此外，英语母语者的AI工具使用更难被检测出来。
虽然AI工具此前就在学术界广泛应用，但利用生成式AI直接输出论文或者代笔写作仍引起争议。AI工具让剽窃行为更容易了，还有可能造成版权内容的滥用。
AI辅助写作并非一无是处，不少学者因为使用生成式AI辅助写作而避免了用不熟悉的语言发表论文的麻烦，能将精力专注于科研本身。有不少期刊都允许了生成式AI工具的使用，但要求作者必须在论文中详细披露使用情况。
一、AI可能参与15万篇摘要写作，非英语母语者更易被发现
自ChatGPT于2022年底发布以来，AI在学术写作中的使用呈爆发式增长。来自德国图宾根大学的研究显示，2024年上半年生物医学论文中至少有10%的摘要使用了AI进行写作，按年计算约为每年15万篇论文。
这一研究团队分析了2010年-2024年生物医学领域数据库PubMed中1400万篇论文的摘要，他们发现以ChatGPT为代表的生成式AI工具的出现后，特定修饰性文体词汇的使用量出现异常的激增。研究团队用这些词汇的出现频率估计了使用AI写作的摘要的比例。
研究人员还发现，AI写作工具的使用在不同国家间也有差异。他们的数据显示，来自中国和韩国等国家的论文使用AI写作工具的频率比英语国家的论文更高。
▲学术写作中文体词汇使用量激增（图源：《自然》）
据该研究团队分析，英语国家的论文作者使用AI的频率可能也和其它国家接近，但他们的使用方式可能更难以发现。
其实在这波生成式AI浪潮出现之前，AI已经在药物发现、蛋白质结构预测等领域投入使用，这些使用并未引起过大的争议，其背后原因可能是在这类应用中，AI很明显扮演的还是辅助的角色。
生成式AI在学术写作中的应用带来了两大问题。一方面，剽窃因生成式AI而变得更容易了。剽窃者可以让生成式AI用学术期刊的风格转述他人研究，而转述后的文本与原文相似程度一般都较低，因此很难被判定为抄袭。
二、猫鼠游戏中检测工具落败，可轻易规避还容易误判
为应对日益泛滥的AI工具使用，有不少企业推出了AIGC内容检测工具，但这些工具在和生成式AI的“猫鼠游戏”中纷纷落败。
去年年底，德国柏林应用科技大学的几名学者发表研究，他们发现学术界中经常使用的14种AI检测工具中只有5个实现超过70%的正确率。而平均识别正确率仅有50%-60%。
▲市面上主流AIGC检测工具表现不佳（图源：Weber‑Wulf et al. ）
这些AIGC检测工具在面对人工编辑、机器转述后的AI生成内容时表现更差。仅需经过同义词替换和调整语序等简单操作，AIGC检测工具的正确率就将降低至50%以下。研究认为AIGC检测工具的综合识别准确率仅有50%。
▲图中05、06分别为AI生成后人类编辑和机器转述后的文本，AIGC检测工具在这两类文本上的表现很差（图源：Weber‑Wulf et al. ）
数据显示，市面上的AIGC识别工具在识别人类写作论文时的准确率很高。但如果作者先用自己熟悉的语言撰写原创论文，然后让翻译软件翻译为另外一个语言，就有可能被识别工具误判为AIGC。这可能对学者和学生的学术声誉造成极为负面的影响。
三、辅助写作与学术不端界限模糊，AI写作工具也有其价值
不过，生成式AI工具的使用确实给部分研究者带来了便利。利雅得沙特国王大学（King Saud University）的信息技术研究员亨德·哈利法（Hend Al-Khalifa）分享道，在生成式AI工具出现前，许多不精通英语的同事在论文写作时都面临很大的障碍，而现在，这些学者可以专注于研究本身，不必再写作上耗费太多时间。
AI辅助写作与学术不端行为之间的界限很难划定。马里兰大学计算机科学家索海尔·费兹（Soheil Feizi）认为，使用生成式AI来转述现有论文的内容显然是抄袭。
但使用AI工具来辅助表达观点的行为不应该受到惩罚。在主动披露AI工具使用的前提下，研究者可以使用详细的提示词生成文本，或是利用AI工具编辑草稿。
多本期刊也规范了AI工具在学术写作中的使用，并未直接禁止。顶级学术期刊《科学》（Science）规定AI不可被列为合著者，而作者应披露所使用的AI系统和提示词，并对内容准确性和是否涉嫌抄袭负责。
▲学术期刊《科学》对AI使用的相关规定（图源：学术期刊《科学》官网）
学术期刊《自然》则规定研究者应该在“研究方法”部分记录生成式AI工具的使用。统计数据显示，截至2023年10月，100本排名靠前的期刊中，有87本都制定了使用生成式AI工具的指南。
结语：AI工具并非洪水猛兽，改变学术导向才能治本
在刚刚过去的大学毕业季中，有不少国内高校也在毕业论文答辩和评审过程中引入了AIGC检测工具。然而，这一指标的引入并未有效遏制与AI工具相关的学术不端行为。市面上还出现了专门降AI率的各种服务，在被误判为AI生成后，不少学生的论文因降AI率而变得面目全非。
对学术研究中的生成式AI工具采取对抗性态度或许很难根治这一问题。来自德国柏林应用科技大学的学者在总结研究时也强调，AI在学术写作中的滥用问题光靠AIGC检测很难完成，调整以论文和结果为导向的学术风气才是解决这一问题的关键。
AI时代，哪三个专业必然会火？
有编程能力和数据挖掘能力的工程师最火，包括：数据挖掘工程师、机器学习工程师，算法工程师。 今年3月份时，谷歌开发的人工智能AlphaGo打败了全球最顶尖的围棋高手，轰动全世界，AI时代正式拉开序幕。 实际上，人工智能这一概念早在上世纪一大批科幻小说陆续发表时，就已被人们接受，而随着科技的发展，人工智能的发展前景更是日益清晰。 一个人工智能的诞生需要无数个工程师挥洒汗水。 其中，负责开发学习算法、使机器能像人类一样思考问题的数据挖掘工程师更是无比重要。 什么人能完成人工智能的开发任务呢？必须指出，人工智能和一般的计算机程序有极大的差别，它应当具有“能够自主学习知识”这一特点，这一特点也被称为“机器学习”。 而自学习模型(或者说机器学习能力开发)正是数据挖掘工程师的强项，人工智能的诞生和普及需要一大批数据挖掘工程师。
美国留学 2024全美本科人工智能排名！
自ChatGPT问世以来，它几乎堪称“无所不能”。
从数据收集到文案写作、编写代码……应有尽有。 仅仅上线2个月，就吸引了超过10亿的活跃用户。 据统计， 在过去的4年中，社会对AI人才的需求每年增长74%。
优秀的发展前景和可观的就业薪资，吸引了一批又一批的AI爱好者。
在科技领先、教育完备的美国院校中，人工智能专业的历史并不算长，且专门开设这一专业的大学也并不多，可这丝毫不会影响人工智能专业广阔的“钱景”。
据猎聘大数据研究院发布的《全国高校趋势与展望2023》报告可知， 2023年各细分行业的应届生新职位平均月薪， 人工智能行业以18,592元的薪酬排名第一！
在未来，随着科学技术的不断迭代和升级，人工智能的发展，以及融入大众生活的速度将会越来越快。
因此，处于发展蓬勃期的 人工智能专业， 将成为 相当炙手可热的“顶流专业” ，申请人数也会逐年递增 ！
那么接下来就来看看，在 「2024U.S. News全美本科人工智能排名」 中，这些 深耕于AI的美国大学，谁是实力卓越的“佼佼者”！
全美最佳本科人工智能强校排名
排名亮点
在这份榜单中， 卡耐基梅隆大学 “力压群雄”，以出众的科研实力荣获第一！
素来在计算机领域领先全美的 斯坦福大学 和 加州大学伯克利分校 ，也进入了前五的行列。
而有着“美国三大理工学院”之称的 麻省理工学院 、 加州理工学院 和 佐治亚理工学院 不负众望，皆跻身TOP10，分别位列第3、第9和第5。
此外，一向代表着美国学术圈“半壁江山”的藤校仅有1所位列前十—— 康奈尔大学 （#8）。而进入TOP20的藤校也仅有4所：
哥伦比亚大学 ：#13哈佛大学 ：#16普林斯顿大学 ：#16宾夕法尼亚大学 ：#18值得一提的是，还有部分在全美综合大学排名中较为“低调”，但在人工智能领域“崭露头角”，强势位列TOP20的院校：
华盛顿大学 ：综排#40；AI专排#7马里兰大学帕克分校 ：综排#46；AI专排#15马萨诸塞大学阿默斯特分校 ：综排#67；AI专排#20卡耐基梅隆大学
2024U.S. News全美最佳大学排名：#24
录取率：11%
毕业生起薪中位数：$86,423作为计算机科学领域的重要研究机构， 自人工智能领域发展以来， 卡耐基梅隆大学一直处于人工智能教育和创新的前沿。 其计算机科学学院也是 全美第一个设立人工智能学士学位的院校 。 CMU的人工智能专业课程设置非常全面，涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个重要领域。 学生不仅可以学习理论知识，还可以通过 各种项目和研究， 培养实践能力和创新思维。
需要关注的是，CMU人工智能专业的录取难度非常高，每年只有 30-35名学生 能被录取。 这也反映了该专业的竞争激烈程度和学院对学生素质的高度认可。
佐治亚理工学院
2024U.S. News全美最佳大学排名：#33录取率：17%
毕业生起薪中位数：$80,777 作为“理工三巨头”之一的佐治亚理工学院，在理工科方面名声显赫，特别是在 跨学科研究方面 走在时代前沿，为人工智能的发展做出了巨大贡献。
佐治亚理工学院的人工智能课程开设在计算机学院，共 提供3个本科学位，包括计算机科学、计算媒体（与文 学、媒体与传播学院和音乐学院合作），以及计算机工程（与电气与计算机工程学院合作）。 学生可以根据自己的兴趣和目标选择适合自己的学位。 此外，学院还提供了一系列实践机会，让学生在实际的项目操作中巩固所学知识并提高技能，从而更好地掌握最前沿的人工智能技术，为未来发展打下坚实基础。
华盛顿大学
2024U.S. News全美最佳大学排名：#40
录取率：48%
毕业生起薪中位数：$50,704
尽管华盛顿大学的综合排名相对低调，但其在计算机科学领域的实力却备受行业认可。 特别是自从开设人工智能本科课程以来，华盛顿大学在CS领域的综合实力更上了一个新台阶。
华盛顿大学的人工智能课程作为高级课程在计算机科学与工程学院中开设。 该学院在人工智能研究和教学方面享有盛誉，并且师资力量雄厚，多位出众的研究学者、院士 将为学生提供丰富的学术指导和支持。
华盛顿大学拥有世界领先的人工智能研究中心 。 这使得华盛顿大学的学生有机会与世界级的研究人员和专家一起学习和合作，深入研究人工智能领域的前沿技术和应用。
AI实验被叫停？百度：别怕有我在
撰文 / 吴 静
编辑 / 张 南
设计 / 师 超
热火朝天的人工智能赛道，被泼了一盆冷水。
3月29日，未来生命研究所（Future of Life Institute）公布了一封题为“暂停巨型AI实验”的公开信，呼吁所有AI实验室立即暂停训练比GPT-4更强大的AI系统，暂停时间至少6个月。 马斯克、苹果联合创始人Steve Wozniak、Stability AI创始人Emad Mostaque等上千名科技届知名人物和AI专家已经签署公开信。
该公开信写道，广泛的研究表明，具有与人类竞争智能的人工智能系统可能对社会和人类构成深远的风险。 这一观点得到了顶级人工智能实验室的承认。
这和360集团创始人周鸿祎在3月25日2023中国发展高层论坛上的发言如出一辙。
“当人工智能自己修改自己的代码，自我升级、自我进化时，这种进化速度恐怕用指数级都很难描述。 我觉得，留给人类的时间不多了，我认为GPT一定会产生意识，只是差别是在GPT-6还是GPT-8还是GPT-10。 ”
周鸿祎表示，随着大脑、神经元数目的增加，大脑与神经网络连接的数目的增加，到一定时候系统就出现了一种功能叫涌现。 就是很多智能功能就出现了，那么意识也随之出现。 所以现在大语言模型的所谓的参数，你就可以看成是脑容量里的神经网络的连接数，这个参数现在是千亿万亿，可能人脑至少有100万亿，可能人工智能到达10万亿，可能这个时候意识就会自动产生。
在AI热潮涌动之时，猝不及防，却遭遇伦理的挑战。
ChatGPT于2022年11月30日发布。 2023年1月末，ChatGPT的月活用户已突破1亿，成为史上增长最快的消费者应用。
3月15日，OpenAI正式推出GPT-4。 GPT-4是多模态大模型，即支持图像和文本输入以及文本输出，拥有强大的识图能力，文字输入限制提升到了2.5万字。 GPT-4的特点在于它的训练数量更大、支持多元的输出输入形式、在专业领域的学习能力更强。
次日，网络创始人、董事长兼首席执行官李彦宏携网络文心一言亮相。 发布会现场，李彦宏坦言，“不能说我们完全准备好了，文心一言对标ChatGPT、甚至是对标GPT-4，门槛是很高的，全球大厂还没有一个做出来的，网络是第一个。 我自己测试感觉还是有很多不完美的地方。 ”
此言一出，当天，网络港股盘中跌幅一度超过10%。 但次日，网络股票再度拉升，涨幅超13%。
作为国内第一家公开对标ChatGPT产品的企业，网络近日备受外界争议，但这丝毫不影响其商业化变现。
据不完全统计，截至目前，集度、东风日产、红旗、海马、长城、岚图、长安等多家车企宣布已成为网络文心一言首批生态合作伙伴。 后续，这些车企将全面体验并在汽车生态领域接入文心一言的能力，推进智能汽车交互的再升级。
汽车x文心一言，到底有多大的想象空间？
文心一言 VS ChatGPT
“文心一言确实不如现在最好的ChatGPT版本，但差距也不是很大，可能就是一两个月的差别。 目前差不多是ChatGPT今年1月份的水平。 但大家早就忘了1月份它是什么样子，今天大家已经习惯GPT-4，GPT-4的技术跟我们只差一天出来，是一个其他大厂也很难去拿出一个东西相比的技术。 ”
近日，面对外界对文心一言的一些负面评价，李彦宏在一场极客公园的直播中如是表示。
诚然，如李彦宏所言，无论是哪家公司，都不可能靠突击几个月就能做出这样的大语言模型。 深度学习、自然语言处理，需要多年的坚持和积累，没法速成。
深耕AI领域十余年，网络确实是全球为数不多、在芯片层、框架层、模型层和应用层这四层进行全栈布局的人工智能公司，从高端芯片昆仑芯，到飞桨深度学习框架，再到文心预训练大模型，到搜索、智能云、自动驾驶、小度等应用，各个层面都有自研技术。
但和ChatGPT仅仅只是有一两个月的差距，部分业内人士并不能同意这一观点。
3月25日，2023中国发展高层论坛开幕，360集团创始人周鸿祎在演讲中表示，中国大语言模型技术水平和GPT-4的差距在2到3年时间，目前GPT的技术方向已经明确，不存在难以逾越的技术障碍，中国应当坚持长期主义精神，迎头赶上。
十月怀胎，一朝分娩。 但在部分业内人士看来，文心一言还属于半成品，还没到能推出的程度，甚至将其定义为“早产儿”。 “但好在通过迭代进步也会很快，只要知道原理并且有事实证明能行之有效的时候，在应用领域很快就能追上去，甚至在规模应用这块比国外走得更快。 ”业内人士对汽车商业评论如是说，
“文心一言被迅速推出，是因为市场有需求，大家都有需要，更重要的是我们的客户需要，合作伙伴需要。 ”在发布会上，李彦宏透露，从我们承认文心一言的存在，短短一个月的时间，就有超过650家合作伙伴宣布加入文心一言生态。
这一数字目前还在持续攀升。
汽车X文心一言
车企x文心一言，到底能给车本身带来怎样的变化？两者的结合，到底有多大可能性和空间，文心一言之于汽车，将带来“量”的变化，还是“质”的改变？
如果你把上述提问给到文心一言，你会得到以下回答：
文心一言在汽车上使用，可能会带来以下改变：
更高的安全性能：文心一言可以通过语言理解和生成，帮助汽车识别和预测道路上的危险情况，从而提高驾驶安全性能。
更好的语音交互：文心一言可以通过语音交互，让驾驶者更加方便地控制车内系统，例如播放音乐、调节空调温度等。
更准确的导航系统：文心一言可以通过语音识别和自然语言处理技术，更准确地理解驾驶者的指令，从而更好地导航到目的地。
更高效的能源利用：文心一言可以通过人工智能技术，优化车载系统的能源利用，例如自动启停、智能空调控制等，从而更加高效地使用汽车能源。
更好的车载娱乐体验：文心一言可以通过语音识别和自然语言处理技术，为驾驶者提供更好的车载娱乐体验，例如音乐、电台、天气等信息的实时推送。
总之，文心一言在汽车上的使用，将会带来更高的安全性能、更好的语音交互、更准确的导航系统、更高效的能源利用和更好的车载娱乐体验。
我们还可以参考通用车企对引入ChatGPT之后，对汽车的期许。
作为国外第一家正式宣布引入ChatGPT的车企，据外媒报道，通用正在使用微软的Azure云服务和OpenAI的技术来开发一款新的虚拟汽车助手。 OpenAI的ChatGPT背后的人工智能语言模型可能很快就会为通用汽车的虚拟助手提供技术支持。
通用汽车副总裁 Scott Miller 表示，一旦ChatGPT 正式上车，通用汽车的智能化水平或将提升至另一个台阶。
在他的预想中，ChatGPT不仅可以帮助车主获取车辆使用的相关信息，还可以从日历中整合日程安排提醒车主待办事项。 例如，聊天机器人可以在仪表板上出现诊断灯时建议驾驶员采取什么行动，或在车辆信息娱乐系统上通过视频展示来指导用户如何更换爆胎。 这样便比目前车辆中使用的机械语音命令功能更优化。
另外，ChatGPT不仅可以极大地改善汽车本身的语音命令功能，而且还可用于汽车功能以外的语音控制。 当ChatGPT与家庭智能系统和手机集成使用时，它还可以执行更广泛的命令。 从“打开我的车库门”到“计划一条去医生办公室的路”，再到“为我预留一个充电点”，诸如此类语音控制都可以实现。
由于目前文心一言还未真正实现“上车”，处于内测阶段。 如果参照通用和ChatGPT的合作方式，综合此前车企官宣与文心一言合作的方向，重点仍然集中在智能座舱的人机交互领域。
当外界都对文心一言云服务及应用产品发布会翘首以待时，3月27日，传闻原定于当天下午举行的文心一言云服务及应用产品发布会临时取消，当天，网络股价一度下跌超4%。
当天，网络智能云公众号便澄清消息，称文心一言云服务受到了企业伙伴的广泛关注，已经收到12万家企业的申请测试。 为更好地满足现有客户的旺盛需求，网络智能云原定于3月27日举办的发布会改为面向首批邀约测试企业的闭门沟通会，进行深度充分的技术交流互动。 3月27日之后，网络智能云将于多地启动客户闭门沟通会议。
最早宣布加入文心一言生态圈的车企是集度。 2月14日，集度宣布，将融合网络文心一言的全面能力，打造全球首个针对智能汽车场景的大模型人工智能交互体验，支持汽车实现自然交流的再进阶，打响车企与类ChatGPT技术合作第一枪。
虽然诸多车企都纷纷表示与网络“文心一言”合作，但长安汽车动作最为迅速。 3月18日，长安汽车官宣“质美智省新家轿”——逸达，将成为国内首款搭载“文心一言”的量产车型，后续将通过软件升级的形式搭载到新车上。
也有业内人士表示，对于车企而言，汽车X文心一言是噱头大过实际功能。 截至目前，汽车X文心一言，最为频繁提到的就是能提升车机的智能化水平，就目前来看，这些都属于量的变化，短期内文心一言能否给汽车智能化体验本身带来质的改变，还有待进一步观察。
但笔者认为，如果人工智能都能发展到自己有意识的程度，汽车X 最先进的人工智能应用后，其发展前景也或许将远超大家想象。
被点燃的大模型竞赛
遭疯抢的不仅仅是文心一言，还有网络文心一言员工。
ChatGPT带动人工智能领域再度爆火，网络文心一言发布后，将 AI 浪潮推向高峰。 而与之相关的人工智能人才也备受追捧。
最近，谷歌主要AI团队——谷歌大脑的研究人员，纷纷跳槽到了OpenAI，谷歌大脑至少失去4名核心成员。 有消息称，国内，部分科技公司也把目光投向了网络，盯上了文心一言的内部开发人员。
人才争夺的背后是人工智能的争夺战，而这最后还是大模型之争。 IDC（国际数据公司）中国副总裁兼首席分析师武连峰曾表示，“大模型的背后蕴藏着一场人工智能落地模式的变革。 如今火爆全球的ChatGPT背后的技术支撑正是大模型。 没有对大模型的长期投入，就不会诞生ChatGPT这样的应用。 ”
德邦在一份研究报告中称，自ChatGPT推出以来，国内学术界和科技企业相继宣布或将推出类似机器人对话模型，有望推动大模型发展，而国产大模型也有望在这一波浪潮中迎来爆发式成长。
国内科技企业巨头在人才储备、集成能力、数据领域都遥遥领先。 “最核心的是数据，到了一定程度高校的研究只能是做做算法然后发几篇论文，因为像ChatGPT这类后续的验证阶段必须要通过海量的数据来证明，这也是大型商业化科技企业的核心优势。 ”一位智能网联电动汽车领域专家对汽车商业评论表示。
目前，国内大模型厂商主要包括网络（文心大模型）、腾讯（HunYuan大模型）、阿里（通义大模型）、华为（盘古大模型）等企业。 在德邦的一份关于国内大模型概览的研究报告中，其称文心大模型在市场格局中处于第一梯队。
其中，网络以文心大模型+飞桨PaddlePaddle深度学习平台；腾讯以HunYuan大模型+太极机器学习平台；阿里以通义大模型+M6-OFA；华为以盘古大模型+ModelArts，都打造了自然语言处理大模型、计算机视觉大模型以及多模态大模型方面。
2019年3月，网络率先在发布预训练模型ERNIE1.0，文心大模型构建了“基础+任务+行业”的三级模型体系，基础大模型支撑任务与行业大模型的建设，任务和行业大模型结合真实场景与数据反哺基础大模型优化，目前已有36个大模型。
此前，IDC评估结果显示，网络文心大模型处于第一梯队，产品能力、生态能力达到L4水平，应用能力达到L3水平。
2022年4月，腾讯首次对外披露HunYuan大模型，协同了腾讯预训练研发力量，完整覆盖NLP大模型、CV大模型、多模态大模型及众多行业/领域任务模型。
HunYuan先后支持了包括微信、QQ、游戏、腾讯广告、腾讯云等众多产品和业务，降本增效。 依靠HunYuan的多模态理解能力，在广告内容理解、行业特征挖掘、文案创意生成等方面的应用，在为腾讯广告带来大幅GMV提升的同时，也初步验证了大模型的商业化潜力。
2022年9月，在阿里巴巴达摩院主办的世界人工智能大会“大规模预训练模型”主题论坛上，发布 “通义”大模型系列，并宣布相关核心模型向全球开发者开源开放。 目前，主要应用方向是为下游任务提质增效，例如在淘宝服饰类搜索场景中实现了以文搜图的跨模态搜索。
华为云团队于2020年立项AI大模型，并且于2021 年4 月发布“盘古大模型”。 目前，盘古语音语义与视觉大模型广泛应用到金融、电商、物流等多个行业。 华为云官网近期显示，盘古大模型“即将上线”。
天风证券研报表示，盘古大模型是业界首个千亿参数中文语言预训练模型，在预训练阶段学习了40TB中文文本数据，被视为最接近人类中文理解能力的AI大模型。
显然，大模型竞赛是属于巨头间的比拼，较量才刚刚开始。
参考研究报告：AIGC专题：国内大模型概览 德邦证券
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