基于文献关联的生成式人工智能技术演化分析

作     者：赛秋玥 徐峰 雷孝平 SAI Qiuyue;XU Feng;LEI Xiaoping

作者机构：中国科学技术信息研究所北京100038 

基　　金：科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目、“新一代人工智能风险防范与治理手段研究”课题、“新一代人工智能伦理风险评估与应对策略研究”(2023ZD0121701) 

出 版 物：《情报工程》 (Technology Intelligence Engineering)

年 卷 期：2024年第10卷第5期

页      码：18-28页

摘      要：[目的/意义]生成式人工智能(AIGC)作为一种前沿技术带来了新的工业革命,全球竞相推进AIGC技术的发展。深入理解AIGC的内涵是把握其发展趋势的关键。[方法/过程]从多维视角进行AIGC技术分析,针对前沿技术的识别和路径演化设计了YAKE-Apriori算法展示领域内技术发展规律和路径。首先,基于YAKE算法对AIGC相关技术进行识别和可视化;其次,基于Apriori算法分析AIGC关键技术的关联技术,揭示技术发展规律;最后,基于关键技术—技术基础分析刻画技术演化路径,识别技术发展层级关系。[结论/结果]以AIGC为对象,成功识别出GAN、Transformer和Diffusion等AIGC相关技术和4个主要发展阶段,研究有助于厘清AIGC的演化路径,同时验证了YAKE-Apriori算法对前沿技术的识别和路径演化分析的有效性。

主 题 词：生成式人工智能 技术特征 发展脉络 路径演化 热点分析 

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理类] 12[管理学] 1204[管理学-公共管理类] 03[法学] 120502[120502] 0306[法学-公安学类] 

D　O　I：10.3772/j.issn.2095-915x.2024.05.002

馆 藏 号：203156540...