生成式人工智能（Generative artificial intelligence）是人工智能的一个分支，是基于算法、模型、规则生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术。这种技术能够针对用户需求，依托事先训练好的多模态基础大模型等，利用用户输入的相关资料，生成具有一定逻辑性和连贯性的内容。与传统人工智能不同，生成式人工智能不仅能够对输入数据进行处理，更能学习和模拟事物内在规律，自主创造出新的内容。 [19]

2022年末，OpenAI推出的ChatGPT标志着这一技术在文本生成领域取得了显著进展，2023年被称为生成式人工智能的突破之年。2023年12月26日，生成式人工智能入选“2023年度十大科技名词”。2024年4月，在瑞士举行的第27届联合国科技大会上，世界数字技术院（WDTA）发布了《生成式人工智能应用安全测试标准》和《大语言模型安全测试方法》两项国际标准，是由OpenAI、蚂蚁集团、科大讯飞、谷歌、微软、英伟达、百度、腾讯等数十家单位的多名专家学者共同编制而成。 

截至2024年10月，中国已完成备案并上线的生成式人工智能服务大模型数量已超200个，注册用户超6亿。

aigc+智能体

多智能体

随着人工智能(ai)的发展，越来越多的ai系统被应用于各种领域，如游戏、机器人、交通、医疗、教育、军事等。这些ai系统往往不是孤立的，而是需要与其他ai系统或人类进行交互和协作，形成一个多智能体系统(multi-agentsystem, mas)。

多智能体协作系统(multi-agentcollaboration systems,macs)是一种特殊的多智能体系统，其目标是使多个智能体能够有效地协作，以实现一些超出单个智能体能力范围的任务。

多智能体系统具有以下特点：

多智能体系统由多个自治的、互动的、异构的智能体组成，每个智能体都有自己的目标、行为、信念和偏好，同时也受到环境的影响和约束。

多智能体系统的目标是实现智能体之间的协作和竞争的平衡，使得每个智能体都能达到自己的目标，同时也能促进整个系统的性能和效益。

智能体系统的难点是如何处理智能体之间的复杂的交互和协调，如何解决智能体之间的冲突和矛盾，如何评估智能体的表现和进步，如何接受人类的反馈和指导，如何遵守人类的伦理和法律等。

camel框架是一种基于chatgpt的大模型心智交互框架，它可以让多个ai智能体扮演不同的角色，通过聊天的方式进行协作和竞争，完成各种复杂的任务。camel框架的设计思路是利用角色扮演（role-playing）的方式，来赋予智能体不同的领域和专业知识，从而让它们能够根据不同的任务和场景，进行自适应的协作和竞争。

教育：多智能体协作框架可以使教育系统能够实现更高的效果和满意度，提高教育的个性化和适应性。例如，在一个智能教育系统中，每个教师、学生、课程和资源都是一个智能体，它们需要根据学习的目标和进度，制定合适的教学和学习计划，同时也需要与其他智能体进行反馈和评估，以提高教育的效果和满意度。在一个智能游戏系统中，每个游戏角色和场景都是一个智能体，它们需要根据游戏的规则和目标，选择合适的动作和策略，同时也需要与其他游戏角色和场景进行协作和竞争，以提高游戏的可玩性和挑战性。多智能体协作框架可以使教育系统能够根据学习者的特征和需求，自动地调整自己的内容和方式，能够与其他教育系统或人类进行有效的交互和协作，能够遵守人类的伦理和法律等。

gai内容与人类生成内容：

研究人员认为，内容词和虚词都起着互补的作用，内容词传达我们所说的话，虚词传达我们说话的方式。

论文分析：alinguistic comparison between human and chatgpt-generatedconversations

背景：

这些模型的文本生成是基于数据的统计模型，而不是基于真实的经验和知识，因此它们可能生成一些不准确、不恰当或不道德的文本，从而误导、欺骗或伤害读者。此外，由于这些模型的文本生成是基于人类的文本数据，而人类的文本数据可能存在一些偏见、歧视或错误，因此这些模型可能无意中继承或放大了这些问题，从而影响了语言的公平性和质量。动机是探讨人类和ai生成的对话在语言特征上的差异，以及这些差异对于语言能力的评估和提升的意义

方法和数据：

论文的方法是使用语言探索与词数分析（liwc）工具，对人类和ai生成的对话进行语言特征的分析。liwc是一种广泛使用的计算语言学工具，它可以对文本进行词汇、语法、语义、情感等方面的分析，从而揭示文本的心理和社会特征。

数据是由两个对话数据集组成的，一个是人类生成的对话数据集，另一个是ai生成的对话数据集。

主要发现和结论：

在社会行为方面，chatgpt对话比人类对话更具社会敏感性、同理心和礼貌性，也更少出现人际冲突。这表明chatgpt可以通过语言的策略性使用，展现出对他人的关注和支持，这对于提升人机交互的效果和体验是有益的。

在注意力焦点方面，chatgpt对话比人类对话更具注意力，更频繁地使用第二人称代词（你）和第一人称复数代词（我们），而更少地使用第一人称单数代词（我）。这表明chatgpt可以通过代词的选择，展现出对他人的兴趣和倾听，这对于建立人机关系和信任是有益的。

在真实性方面，人类对话比chatgpt对话更具真实性和简洁性，而chatgpt对话则更具复杂性和冗长性。这表明人类对话可以通过语言的直接和简单的方式，展现出自己的个性和风格，而chatgpt对话则可能缺乏这种个性化和真诚性，这对于提升人机交流的质量和效率是有益的。

在分析思维方面，chatgpt对话比人类对话更具分析性、逻辑性和层次性，而人类对话则更具叙述性和个人化。这表明chatgpt可以通过语言的形式和结构，展现出自己的推理和判断能力，而人类对话则可能更多地依赖于自己的经验和情感，这对于提升人机解决问题的能力和效果是有益的。

在情感方面，人类对话和chatgpt对话在积极和消极情感的表达上没有显著差异，但对话的嵌入中隐含地编码了情感的价值，即使没有直接提及情感。这表明chatgpt可以通过语言的隐喻和暗示，展现出自己的情感智能，而不是仅仅依赖于情感词汇，这对于提升人机交流的深度和广度是有益的。