關(guān)鍵詞：生成式人工智能；AICG；CiteSpace；知識(shí)圖譜

0 引言

生成式人工智能（AICG） 的興起標(biāo)志著數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域的新浪潮。這場(chǎng)浪潮以人工智能為核心，通過融合機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理等技術(shù)，賦予計(jì)算機(jī)獨(dú)立生成文本、圖像、音頻和視頻的能力[1]。這不僅代表了從決策型AI向生成型AI的技術(shù)轉(zhuǎn)變，也推動(dòng)了從時(shí)空革命到知識(shí)革命的演進(jìn)。近年來，隨著其全球快速發(fā)展，生成式人工智能被視為頂級(jí)戰(zhàn)略技術(shù)，引領(lǐng)了技術(shù)創(chuàng)新的前沿。代表性的模型如OpenAI 的GPT、DALL-E和谷歌的LaMDA，在多方面展示了卓越性能，同時(shí)也帶來了數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)、知識(shí)產(chǎn)權(quán)等一系列挑戰(zhàn)[2]。

1 數(shù)據(jù)來源與研究工具

1.1 數(shù)據(jù)庫的來源和數(shù)據(jù)的規(guī)范化處理

本研究采用的數(shù)據(jù)來自中國知網(wǎng)（CNKI） 數(shù)據(jù)庫，選取“AICG”“生成式人工智能”“生成式AI”作為關(guān)鍵檢索詞。通過設(shè)定檢索條件，包括文獻(xiàn)的主題、題名、關(guān)鍵詞和主題詞，確保全面覆蓋該領(lǐng)域的相關(guān)文獻(xiàn)。從1989年到2023年，共檢索到關(guān)于生成式AI的文獻(xiàn)1 315條。經(jīng)過篩選，選取了2017年到2023年9月18 日之間的751條文獻(xiàn)作為有效數(shù)據(jù)，這一時(shí)間范圍內(nèi)的文獻(xiàn)最具代表性和時(shí)效性，能夠反映生成式人工智能領(lǐng)域的最新研究動(dòng)態(tài)和發(fā)展趨勢(shì)。

1.2 研究工具

為確保對(duì)生成式人工智能領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、核心熱點(diǎn)和發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行客觀和精確的可視化分析，本研究采用了從中國知網(wǎng)（CNKI） 數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)導(dǎo)出格式被設(shè)置為Refworks，隨后在CiteSpace軟件中進(jìn)行了導(dǎo)入、處理和轉(zhuǎn)化。為了初始化CiteSpace的分析設(shè)置，選定了2017年至今為時(shí)間范圍，從主題、摘要、關(guān)鍵詞及關(guān)鍵詞Plus中提取詞匯，以確保數(shù)據(jù)的全面性。分析節(jié)點(diǎn)包括合作作者、機(jī)構(gòu)、國家、關(guān)鍵詞和學(xué)科，以揭示該領(lǐng)域的學(xué)術(shù)網(wǎng)絡(luò)和研究聚焦。鏈接的強(qiáng)度通過Co?sine算法計(jì)算，選擇了在時(shí)間切片內(nèi)的范圍，并采用了Top N%的節(jié)點(diǎn)篩選方式。為優(yōu)化可視化效果，啟用了Pathfinder精簡選項(xiàng)和靜態(tài)聚類視圖。通過這一系列詳細(xì)的設(shè)置，CiteSpace的初步配置完成，旨在深入探索生成式人工智能領(lǐng)域的學(xué)術(shù)脈絡(luò)和關(guān)鍵趨勢(shì)。

2 實(shí)證分析

2.1 生成式人工智能發(fā)文量概況

在生成式人工智能領(lǐng)域，發(fā)表論文量的統(tǒng)計(jì)揭示了其發(fā)展動(dòng)態(tài)與趨勢(shì)。自2008年起至2023年，研究文獻(xiàn)數(shù)量持續(xù)攀升，特別是在2023年，發(fā)文量急劇增長至444篇，較2022年增長了約8.5倍（圖1） 。這一躍升不僅標(biāo)志著生成式人工智能研究熱度的顯著提升，也映射出學(xué)術(shù)界對(duì)此技術(shù)興趣的高度關(guān)注和技術(shù)自身的快速進(jìn)展。

2.2 主要主題和研究層次分析

在生成式人工智能（AICG） 的研究領(lǐng)域中，涉及的主題廣泛而多樣，體現(xiàn)了學(xué)術(shù)界對(duì)該技術(shù)深入探索的熱情。以人工智能為核心，共有366篇文獻(xiàn)，顯示了其作為研究的基石和廣泛應(yīng)用的基礎(chǔ)。ChatGPT作為研究熱點(diǎn)主題，有161篇文獻(xiàn)聚焦于對(duì)話式AI和自然語言處理，凸顯了對(duì)交互式智能系統(tǒng)的興趣。生成式人工智能研究領(lǐng)域主題的多樣性和研究數(shù)量的豐富性，一方面凸顯了該技術(shù)的多維度發(fā)展特性，另一方面也揭示了學(xué)術(shù)界積極應(yīng)對(duì)新興技術(shù)挑戰(zhàn)的態(tài)度。

生成式人工智能領(lǐng)域的研究呈現(xiàn)出多層次的分布，其中應(yīng)用研究與技術(shù)研究占據(jù)主導(dǎo)地位，分別擁有74條和64條相關(guān)文獻(xiàn)。這表明當(dāng)前研究重點(diǎn)不僅聚焦于技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用和創(chuàng)新，也深入探討技術(shù)本身的發(fā)展和優(yōu)化。開發(fā)研究、應(yīng)用基礎(chǔ)研究以及與行業(yè)和管理研究的結(jié)合，雖然文獻(xiàn)數(shù)量相對(duì)較少，但凸顯了基礎(chǔ)理論研究和針對(duì)特定行業(yè)或管理問題的深化探索同樣是該領(lǐng)域不可或缺的一環(huán)。

2.3 高產(chǎn)作者、高產(chǎn)機(jī)構(gòu)分析

在生成式人工智能（AICG） 領(lǐng)域，一批高產(chǎn)作者及其緊密的合作網(wǎng)絡(luò)在推進(jìn)科學(xué)研究和技術(shù)創(chuàng)新方面發(fā)揮了核心作用。王飛躍作為發(fā)文量最高的作者，憑借5篇重要論文在該領(lǐng)域確立了領(lǐng)軍地位，與之緊密合作的包括喻國明、孫山、張欣等杰出學(xué)者。這些合作網(wǎng)絡(luò)不僅加快了研究成果的產(chǎn)出，而且加深了領(lǐng)域內(nèi)的知識(shí)交流和理論創(chuàng)新，為生成式人工智能的發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。這些高產(chǎn)作者和他們之間的合作網(wǎng)絡(luò)是生成式人工智能研究活躍度和成熟度的重要標(biāo)志，預(yù)示著未來有著更加廣闊的發(fā)展空間。

在生成式人工智能（AICG） 的研究領(lǐng)域，多個(gè)高等教育和科研機(jī)構(gòu)通過其豐富的研究成果顯著貢獻(xiàn)于該領(lǐng)域的發(fā)展。華東政法大學(xué)以27篇發(fā)文量位居榜首，成為研究活動(dòng)最為活躍的中心，緊隨其后的分別是北京師范大學(xué)和清華大學(xué)，凸顯了這些頂尖學(xué)府在AICG研究中的領(lǐng)先地位。位于學(xué)術(shù)交叉點(diǎn)的機(jī)構(gòu)如北京師范大學(xué)新聞傳播學(xué)院、南京大學(xué)法學(xué)院、華東政法大學(xué)知識(shí)產(chǎn)權(quán)學(xué)院等，突出了跨學(xué)科合作在推動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新及其應(yīng)用研究方面的重要性。

這種跨學(xué)科、多機(jī)構(gòu)的合作模式不僅推進(jìn)了生成式人工智能技術(shù)的研究，也為該領(lǐng)域帶來了新的思維和方法論，為未來的創(chuàng)新發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

3 研究熱點(diǎn)與發(fā)展趨勢(shì)分析

3.1 關(guān)鍵詞共現(xiàn)與詞頻統(tǒng)計(jì)

關(guān)鍵詞共現(xiàn)與詞頻統(tǒng)計(jì)揭示了生成式人工智能領(lǐng)域的研究焦點(diǎn)及其發(fā)展趨勢(shì)（表1） 。人工智能作為最頻繁出現(xiàn)的關(guān)鍵詞，反映了該技術(shù)的迅猛發(fā)展及其對(duì)社會(huì)各領(lǐng)域的深遠(yuǎn)影響。生成式技術(shù)、獨(dú)創(chuàng)性、著作權(quán)等詞匯的高頻出現(xiàn)，指向了技術(shù)創(chuàng)新與法律倫理問題的交織，尤其是在AI生成內(nèi)容的版權(quán)歸屬和獨(dú)創(chuàng)性認(rèn)定方面的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)安全、風(fēng)險(xiǎn)管理、人機(jī)交互等關(guān)鍵詞的出現(xiàn)，強(qiáng)調(diào)了隨技術(shù)進(jìn)步而來的新型法律和倫理問題，以及對(duì)數(shù)據(jù)保護(hù)和隱私權(quán)的重視。專利法、算法治理、技術(shù)倫理等關(guān)鍵詞的出現(xiàn)，進(jìn)一步展現(xiàn)了對(duì)AI技術(shù)發(fā)展邊界、創(chuàng)新成果保護(hù)及其社會(huì)影響的深入探討。這些關(guān)鍵詞不僅反映了生成式人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，也反映了技術(shù)進(jìn)步帶來的復(fù)雜法律、倫理和社會(huì)問題。

3.2 關(guān)鍵詞聚類分析

關(guān)鍵詞聚類分析展現(xiàn)了生成式人工智能（AICG） 領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)與發(fā)展趨勢(shì)，揭示了該領(lǐng)域的多維度探索路徑（表2） 。這些聚類覆蓋了從技術(shù)創(chuàng)新到社會(huì)應(yīng)用，再到法律倫理等多個(gè)方面，體現(xiàn)了生成式人工智能研究的復(fù)雜性和多樣性。

聚類一：技術(shù)與應(yīng)用交匯

以“人工智能技術(shù)”“深度學(xué)習(xí)”和“大模型”為代表的聚類，凸顯了生成式人工智能技術(shù)的核心和前沿，包括其在倫理困境、新范式、生產(chǎn)力和應(yīng)用場(chǎng)景中的探討，展現(xiàn)了技術(shù)自身的進(jìn)步及其在教育、職業(yè)等領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。

聚類二：法律與倫理框架

“獨(dú)創(chuàng)性”“可版權(quán)性”和“可專利性”聚類揭示了隨著技術(shù)進(jìn)步，特別是在作品創(chuàng)造、版權(quán)歸屬及其法律保護(hù)方面所面臨的新挑戰(zhàn)。這些討論指向了對(duì)現(xiàn)有法律框架的更新需求，以及在保護(hù)創(chuàng)新成果的同時(shí)，確保技術(shù)發(fā)展的合理性和公平性。

聚類三：社會(huì)治理與風(fēng)險(xiǎn)管理

聚類如“教學(xué)”“基層治理”和“風(fēng)險(xiǎn)治理”反映了生成式人工智能技術(shù)對(duì)社會(huì)治理模式的影響，以及在實(shí)現(xiàn)技術(shù)應(yīng)用的過程中對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別、評(píng)估和應(yīng)對(duì)策略的需求。教學(xué)是一個(gè)相對(duì)獨(dú)立的主題。在聚類中，教學(xué)與職業(yè)和教育等概念相關(guān)聯(lián)。這表明教學(xué)是教育領(lǐng)域中的一個(gè)核心問題，同時(shí)也是一個(gè)需要關(guān)注的重要領(lǐng)域，教學(xué)質(zhì)量的提高和教育改革的推進(jìn)對(duì)于培養(yǎng)高素質(zhì)人才和推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步具有重要意義。

聚類四：創(chuàng)新與交互

“人機(jī)協(xié)同”“人機(jī)合作”和“交往行為”聚類顯示了人機(jī)交互技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)和挑戰(zhàn)，強(qiáng)調(diào)了在技術(shù)設(shè)計(jì)和應(yīng)用中人本思想的重要性，以及對(duì)技術(shù)與社會(huì)、技術(shù)與個(gè)體之間相互作用的深入理解。

聚類五：技術(shù)未來與潛能

“元宇宙”“多智能體”和“AI生成”聚類探索了生成式人工智能在未來可能開拓的新領(lǐng)域和新應(yīng)用，從虛擬空間到智能創(chuàng)作，展示了技術(shù)潛能的廣闊前景。

這些聚類不僅為我們提供了一個(gè)全面了解生成式人工智能當(dāng)前研究和未來方向的窗口，也強(qiáng)調(diào)了跨學(xué)科合作在解決技術(shù)、社會(huì)和法律倫理問題中的關(guān)鍵作用，為未來的研究和實(shí)踐提供了指導(dǎo)。

3.3 熱點(diǎn)變化趨勢(shì)分析

通過對(duì)生成式人工智能（AICG） 領(lǐng)域的關(guān)鍵詞突現(xiàn)表進(jìn)行深入分析，我們可以觀察到該領(lǐng)域自技術(shù)哲學(xué)向技術(shù)實(shí)踐的轉(zhuǎn)變，進(jìn)而迎來了人工智能研究的新時(shí)代（表3） 。從最初對(duì)創(chuàng)造性、作者身份以及對(duì)抗學(xué)習(xí)等概念的探索，到版權(quán)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)安全等核心議題的關(guān)注，研究熱點(diǎn)的演變反映了技術(shù)發(fā)展的深刻影響和社會(huì)法律倫理的應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)。

1） 研究初期。這一階段見證了科學(xué)哲學(xué)向技術(shù)哲學(xué)的轉(zhuǎn)變，工程哲學(xué)也應(yīng)運(yùn)而生。這是人工智能技術(shù)從“決策式AI”向“生成式AI”的重大技術(shù)躍遷的初始階段。2018—2019年，研究重點(diǎn)集中在獨(dú)創(chuàng)性、作者、對(duì)抗學(xué)習(xí)、平行智能、作品、圖像識(shí)別、生成模型、對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、對(duì)抗訓(xùn)練、圖像生成等方向。此類研究在2019年后逐漸減退。在研究初期，關(guān)注點(diǎn)集中在技術(shù)的基礎(chǔ)理論和方法上，如對(duì)抗學(xué)習(xí)和平行智能等，這些都是推動(dòng)“決策式AI”向“生成式AI”演變的關(guān)鍵技術(shù)。

2） 研究發(fā)展階段。這個(gè)階段發(fā)生了許多標(biāo)志性的事件，如GPT的誕生。自2019年起，可版權(quán)性、創(chuàng)造性、發(fā)展趨勢(shì)、大數(shù)據(jù)、著作權(quán)、生成內(nèi)容、鄰接權(quán)、著作權(quán)法成為新的研究熱點(diǎn)。2020年后，只有可版權(quán)和著作權(quán)延續(xù)了研究熱度，其他研究熱度減退。整體來說，進(jìn)入研究發(fā)展階段，隨著GPT等劃時(shí)代技術(shù)的出現(xiàn)，生成式AI的應(yīng)用范圍顯著擴(kuò)大，引發(fā)了對(duì)版權(quán)、創(chuàng)造性以及發(fā)展趨勢(shì)的深入討論。這些討論不僅涉及技術(shù)自身的進(jìn)步，也觸及了技術(shù)應(yīng)用所帶來的社會(huì)、法律和倫理問題。

3） 研究整合期。2020年，深度學(xué)習(xí)、權(quán)力歸屬、專利、主體資格、合理使用、可專利性成了新的研究熱點(diǎn)。研究的整合期見證了生成式AI技術(shù)與社會(huì)法律倫理規(guī)范的深度融合。新興技術(shù)如ChatGPT的廣泛應(yīng)用，不僅促進(jìn)了領(lǐng)域內(nèi)的創(chuàng)新和發(fā)展，同時(shí)也帶來了數(shù)據(jù)安全、個(gè)人隱私以及知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵犯等新挑戰(zhàn)。這要求政府、學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界共同努力，構(gòu)建更加完善的法律倫理框架，以促進(jìn)生成式AI技術(shù)的健康發(fā)展和廣泛應(yīng)用。

生成式人工智能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)及其變化趨勢(shì)，不僅揭示了技術(shù)進(jìn)步和社會(huì)應(yīng)用的密切聯(lián)系，也強(qiáng)調(diào)了面對(duì)新技術(shù)挑戰(zhàn)時(shí)，跨學(xué)科合作和全社會(huì)共同參與的重要性。

4 挑戰(zhàn)與建議

4.1 面臨的挑戰(zhàn)

隨著生成式人工智能的普及和應(yīng)用，媒介環(huán)境中數(shù)據(jù)流動(dòng)形式、信息獲取狀態(tài)、人機(jī)合作模式三個(gè)方面將迎來革命性轉(zhuǎn)變[3]。這一過程將帶來新的知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵害問題、偏見和歧視問題等多方面的社會(huì)影響和挑戰(zhàn)，需要人類社會(huì)審慎思考和應(yīng)對(duì)。政府和相關(guān)組織需要制定相應(yīng)的政策和法規(guī)，加強(qiáng)監(jiān)管和管理，以確保生成式人工智能的健康發(fā)展。

生成式人工智能的出現(xiàn)將人類帶入了一個(gè)全新的語言維度，這種技術(shù)有可能改變?nèi)祟悓?duì)世界的認(rèn)知和思考方式。對(duì)于政府、企業(yè)和個(gè)人來說，如何在充分發(fā)揮生成式人工智能的優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，控制其可能帶來的風(fēng)險(xiǎn)和危害，是一項(xiàng)需要重視和解決的重大課題。

4.2 建議

為了促進(jìn)生成式人工智能（AICG） 的健康發(fā)展并有效應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，可以通過國家、社會(huì)、公眾等多層面提供制度政策的保障，形成多方參與的協(xié)同治理局面，從而全面提升公眾的數(shù)字素養(yǎng)。

1） 加強(qiáng)跨國合作與全球治理。生成式人工智能技術(shù)需推動(dòng)國際合作，共同制定全球統(tǒng)一的倫理和法律標(biāo)準(zhǔn)，確保全球治理體系的公平性和有效性，避免監(jiān)管套利和競(jìng)爭(zhēng)不公。

2） 重視對(duì)弱勢(shì)群體的保護(hù)。明確識(shí)別和響應(yīng)生成式AI技術(shù)可能對(duì)弱勢(shì)群體帶來的負(fù)面影響，如數(shù)據(jù)偏見、隱私侵犯和就業(yè)影響等，通過制定特定政策和技術(shù)措施確保所有社會(huì)成員均能公平受益于AI技術(shù)的發(fā)展。

3） 增強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新的社會(huì)責(zé)任意識(shí)。鼓勵(lì)開源共享和技術(shù)審查機(jī)制的建立，以增加技術(shù)發(fā)展的透明度和社會(huì)的參與度，確保技術(shù)創(chuàng)新在倫理和法律框架內(nèi)進(jìn)行。將倫理考量整合入生成式AI的研發(fā)和部署全過程，確保技術(shù)開發(fā)者在追求技術(shù)進(jìn)步的同時(shí)，也承擔(dān)起其社會(huì)責(zé)任，促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新的同時(shí)確保社會(huì)穩(wěn)定和公眾利益的保護(hù)。

4） 建立風(fēng)險(xiǎn)管理體系。通過風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和管理體系，對(duì)生成式人工智能技術(shù)進(jìn)行持續(xù)的安全性、可靠性評(píng)價(jià)，識(shí)別并預(yù)防潛在風(fēng)險(xiǎn)，保障技術(shù)安全可控[4]。

5） 形成多方參與的協(xié)同治理局面。除了政府監(jiān)管，還需企業(yè)的自我約束、學(xué)術(shù)界的引導(dǎo)和公眾的參與，共同構(gòu)建多元共治的局面?？紤]設(shè)立獨(dú)立的倫理審查機(jī)構(gòu)或委員會(huì)，監(jiān)督AI應(yīng)用的倫理實(shí)踐。

6） 培養(yǎng)公眾的數(shù)字素養(yǎng)。在生成式AI日益普及的背景下，需加大對(duì)公眾的教育投入，提高他們的數(shù)字識(shí)讀能力，幫助公眾正確理解和使用AI技術(shù)，同時(shí)增強(qiáng)對(duì)虛假信息的辨識(shí)能力和對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)的保護(hù)意識(shí)。

生成式人工智能成為學(xué)術(shù)界焦點(diǎn)，預(yù)示著未來廣闊的探索領(lǐng)域。然而，數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)和知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵犯等問題亦隨之而來，呈現(xiàn)出緊迫的監(jiān)管需求和倫理考量。為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，加強(qiáng)跨學(xué)科合作、更新法律框架和建立規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)、推進(jìn)技術(shù)開放性和透明度、建立全面的風(fēng)險(xiǎn)管理體系、加強(qiáng)公眾教育，通過這些策略，可以推動(dòng)生成式人工智能技術(shù)的健康發(fā)展，并確保其在帶動(dòng)社會(huì)進(jìn)步的同時(shí)，有效避免潛在的負(fù)面影響[5]。這要求我們?cè)谕苿?dòng)技術(shù)創(chuàng)新的同時(shí)，通過持續(xù)研究和討論，有效管理伴隨而來的風(fēng)險(xiǎn)和挑戰(zhàn)，確保技術(shù)進(jìn)步與社會(huì)倫理和法律框架的和諧共進(jìn)，促進(jìn)人類社會(huì)在AI時(shí)代的健康發(fā)展。