课程主题：AI时代的科技新范式——如何重新定义生产力？

课程时间：2023年4月22日 周六（全天）

地点：上海（报名审核通过后通知您具体地址）


(资料图片仅供参考)

课程背景

AI正在推动第四次工业革命。从判别决策到创造生成，AI技术与应用迎来跨越发展。每一轮人机交互的变革都会带来产业级投资机会。

Gartner将生成式AI列为最有商业前景的人工智能技术。随着2022年11月，ChatGPT引爆AIGC浪潮，全球资本参与热度不断攀升，海外科技巨头争相入局。而早自2021年开始，风投对AIGC的投资金额已出现爆发式的增长，到2022年已超20亿美元。据美国财经媒体报道，微软预计向ChatGPT的开发者OpenAI投资100亿美元，OpenAI投后估值将高达290亿美元。

不仅如此，国内科技巨头也正在积极布局AIGC业务。目前包括百度、腾讯、阿里巴巴、字节、网易等均推出了生成式AI的应用产品，积极布局和参与底层技术研发，以应对市场需求。国内AIGC产业链中哪个环节的机会更值得我们把握？个人与企业又该如何顺利搭上AI时代的列车？为什么说AI技术的升级带来了生产力的革命？

本期见闻大师课特邀人工智能科学家刘志毅，带来对人工智能技术与产业变迁的最新思考。刘志毅先生多年来一直深耕AI领域，现为上海人工智能实验室高级研究员、上海交大安泰AI与营销研究中心特聘研究员、上海交大计算法学与人工智能伦理研究中心执行主任，曾任商汤科技智能产业研究院主任。

在本次课程中，刘志毅老师将通过轻松、便于理解的语言风格，详解AI新范式的演变过程，以及在演变过程中最大的技术难点和突破。除了ChatGPT，还有哪些AI大模型有机会脱颖而出？通用人工智能（AGI）的涌现将在各个领域发挥怎样的作用？AIGC都有哪些应用场景，以及将如何改变人类从学习到工作，从生活到娱乐的方方面面？又会带来哪些产业级的投资机会？

刘志毅老师不仅可以从专业的技术视角为我们分析ChatGPT对于AIGC的发展有怎样的里程碑意义，未来的技术将如何发展；更可以跨学科，从投资的视角解析通用人工智能时代，帮助我们在人机协作的时代，把握机会，适应时代发展的浪潮。

无论你从事什么职业，身处怎样的岗位；无论你做哪方面的研究，学习哪些领域的知识和技能，通用人工智能时代的已经开启，相信这门课程能够带给你更有洞见的全方位解读，助你深刻认识AI的生产力革命，一同抓住时代大机遇！

嘉宾介绍

刘志毅 人工智能科学家

现任上海人工智能实验室高级研究员、上海交大安泰AI与营销研究中心特聘研究员、上海交大计算法学与人工智能伦理研究中心执行主任。曾任商汤科技智能产业研究院主任。主要研究领域包括人工智能、智能经济以及数字经济学等，个人学术专著包括《智能经济》、《数字经济学》、《AI与区块链智能》等，出版多部英文专著并翻译海外学者专著。

作为专家组成员受邀参与多个国家部委与国际专题研究，包括科技部《新一代人工智能报告》 (2020年)、人民网研究院《移动互联网蓝皮书》 (2020年)、联合国《AI可持续发展白皮书》 (2021年)、上海法学会《世界人工智能法法治蓝皮书》 (2021年)等。

【为什么值得学习刘志毅的AI课程？】

1、嘉宾多年AI领域研究的深厚功力：刘志毅先生任职于国内权威的人工智能实验室，深度参与AI领域的技术和产业研究，同时他也是国内多所知名高校的AI研究中心特聘专家，所以在AI领域有扎实和资深的背景。2018年刘志毅先生就曾被同济大学聘为人工智能与区块链智能实验室研究员，近年来更是紧密跟踪技术进步，是当之无愧的人工智能专家。

2、出版过多部重量级中英文著作，包括但不限于：

作为专家组成员受邀参与多个国家部委与国际级专题研究：科技部《新一代人工智能报告》、人民网研究院《移动互联网蓝皮书》、联合国《AI可持续发展白皮书》、上海法学会《世界人工智能法法治蓝皮书》等。 参加多项国家级标准制定：《人工智能产品伦理风险控制指南》（国标），牵头起草人；《人工智能风险评估模型》（国标），主要起草人；《人工智能可信赖白皮书》，主要起草人。 第一本高等院校使用的AI+区块链教材：《AI与区块链智能》。 多次作为中方代表参加国际学术交流：2021年12月作为中方代表专家参加中法人工智能研讨会；2022年3月为英国首相战略组、政府内阁办公室前政策顾问丹尼尔.苏斯金德新书《没有工作的世界》作序。

3、技术大牛+数字经济学家+跨学科综合学者，揭秘刘志毅的三重身份！

除了是一位扎根实验室的技术大牛，刘志毅先生的另一个身份是数字经济学家。二十大对加快建设数字中国作出重要部署，刘志毅先生作为商汤科技政策研究总监，将结合过往在交大法学院的研究经历，从法学、经济学、政策端等多个角度，跨学科为行业投资者展现最新的AI世界。

课程提纲

一、AI技术演进：从判别决策到创造生成

1.1 AI推动的第四次工业革命

1.2 从决策到生成，AI技术是如何迭代演进的？

1.3 决策式AI vs 生成式AI 有哪些不同？

1.4 决策式AI有哪些应用场景？

1.5 通用人工智能（AGI）与大型语言模型是怎样结合的？

1.6 技术路径与要素支持：算力+算法+数据

1.7 技术展望与瓶颈分析

二、AIGC：生产力的革命

2.1 AIGC：“最有商业前景的人工智能技术”

2.2 技术发展历程：为什么说2022年是拐点之年？

2.3 ChatGPT：“大数据+大模型+大算法”成就AIGC发展里程碑

2.4 GPT-4：实现了哪些突破？

三、AIGC的各场景应用

3.1 AIGC应用场景：文本生成、音频生成、图像生成、视频生成

3.2 案例分析：AIGC在游戏开发领域中的应用

3.3 案例分析：AIGC在医疗健康领域中的应用

3.4 其他多行业垂直应用

四、AIGC海内外发展现状

4.1 海外创业公司发布的AIGC大模型有何异同？

4.3 国内AIGC产业链的发展现状

4.5 从产品到游戏，国内互联网大厂是如何布局AIGC的？

五、通用AI时代的未来应用与投资展望

5.1 通用AI产业链各环节发展趋势

5.2 行业未来的商业模式展望

5.3 个人与企业如何抓住AI时代浪潮？

5.4 智能科技的未来影响与投资展望

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