生成式AI原理与应用分析教学文档

一、机器学习基础概念

1. 机器学习分类

• 监督学习：通过大量正确样本进行训练（类比：母亲教孩子数学）
• 无监督学习：系统自动发现数据模式（类比：短视频推荐系统）
• 强化学习：通过环境互动和试错完成训练（如华为M9智能驾驶）

2. 深度学习

• 层次化学习过程：从基础运算到复杂推理
• 类比：加减法→乘除法→微分几何代数

二、自然语言处理(NLP)

• 使计算机理解人类语言的技术
• 应用实例：谷歌翻译、AI助手(Siri等)

三、生成式AI基本原理

1. 核心组成要素

• 数据
• 算法
• 框架
• 基础模型

2. 训练流程

1. 基础架构：

   • 内容选择
   • 数据收集
   • 数据预处理
   • 模型选择

2. 架构深化：

   • 模型训练
   • 评估与优化
   • 生产应用
   • 迭代更新

3. 模型选择

• 文本生成：RNN(循环神经网络)或Transformer(如GPT系列)
• 图像生成：GAN(生成对抗网络)或扩散模型(如Sora)

4. GAN原理

• 生成器：生成高质量图像，避免被判别器识别
• 判别器：区分真实与生成图像
• 两者对抗提升生成质量

四、生成式AI安全风险

1. 语料安全

• 语料分类：

  • 开源数据
  • 自采数据
  • 商业数据
  • 用户输入数据

• 安全措施：

  • 提高来源追溯性
  • 确保多来源性
  • 控制危害数据比例(<5%)

2. 模型安全

1. 训练时将内容安全性作为主要评价指标
2. 对话时进行输入安全性检测
3. 建立常态化监测测评机制

3. 法律风险

• 不良信息与歧视性内容
• 商业违法与知识产权违规
• 特定服务风险（如AI医疗误诊）
• 模型与数据泄露
• 服务透明度不足

五、AI在网络安全中的应用

1. 防御应用

• 入侵检测（识别异常行为）
• 风险评估与响应
• 自动化漏洞测试
• 减少误报的模式识别
• 网络钓鱼培训场景生成

2. 攻击风险

• 2023年统计数据：

  • 深度伪造欺诈增长3000%
  • AI钓鱼邮件增长1000%
  • 多个APT组织利用AI实施攻击

• 攻击类型：

  • 自动化恶意软件攻击
  • 高级网络钓鱼（高度个性化）
  • 深度伪造（图片/音频/视频）
  • 数据隐私泄露（如ChatGPT历史泄露）

• 恶意AI工具：

  • WormGPT：无道德限制的黑产工具
  • FraudGPT：专门用于攻击性活动的AI机器人

六、AI时代的发展与应对

1. 当前AI局限性

• 缺乏人类情感、直觉和创造力
• 无法实现真正的图灵人工智能（无法模拟人类情感对话）
• 本质是"幻觉智能"，无法自主学习
• 知识更新需重新训练，成本高昂

2. 保持竞争力的策略

1. 拥抱技术变革：AI是历史发展的必然趋势
2. 终身学习：培养创新和跨学科思维
3. 发挥人类优势：
   • 情感交流能力
   • 复杂决策能力
   • 创新能力
4. 人机协作：利用AI增强而非替代人类能力

3. 核心观点

• "人应该更像人"：避免被物化和异化
• AI是工具，无法替代人类情感和创造力
• 未来竞争核心：灵活性、创新性和情感智能

七、技术发展现状

• 从G3到G4已突破多项技术壁垒（如AI绘画、换脸等）
• 学术派与工业派的各自担忧：
  • 学术派：研究方向是否正确
  • 工业派：是否会被降维打击
• 真正的AI时代尚未完全到来，但变革速度将呈指数级增长