自我评价与反思

本报告围绕 GAI 前沿技术与应用场景展开，数据支撑充分，系统呈现了技术原理与发展趋势

但仍存在不足：

1   是技术原理部分缺乏可视化拆解，对非专业读者友好度不足；

2   是应用场景的区域差异分析较为薄弱，未充分覆盖新兴市场实践；

3   是伦理风险的解决方案探讨偏宏观，缺乏落地性建议。

后续可优化技术通俗性，补充案例，强化对策分析

生成式人工智能前沿技术及应用 任务拆解

‌一、任务拆解框架

全面梳理生成式AI的伦理风险点，形成分类清单。

二、关键注意事项

通过提示词设计、使用说明，引导用户合规使用AI。

‌三、实施工具推荐

区块链存证工具（如蚂蚁链）、版权数据库（如CC0素材库）。

生成式人工智能前沿技术及应用 思维过程

第1步：在网上寻找有关生成式”人工智能前沿技术及应用”的资料，将相关图片与资料下载下来

第2步：将“输入-理解-创造-输出”分类归纳学习

第3步：将找到的资料，按“背景”“技术简介”“应用场景”“优势与局限”“未来的发展趋势”“结论与参考等部分”进行排版