生成式人工智能(AICG) 研究前沿及热点可视化分析

关键词：生成式人工智能；AICG；CiteSpace；知识图谱

0 引言

生成式人工智能（AICG） 的兴起标志着数字技术创新领域的新浪潮。这场浪潮以人工智能为核心，通过融合机器学习和自然语言处理等技术，赋予计算机独立生成文本、图像、音频和视频的能力[1]。这不仅代表了从决策型AI向生成型AI的技术转变，也推动了从时空革命到知识革命的演进。近年来，随着其全球快速发展，生成式人工智能被视为顶级战略技术，引领了技术创新的前沿。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，同时也带来了数据安全、隐私保护、知识产权等一系列挑战[2]。

1 数据来源与研究工具

1.1 数据库的来源和数据的规范化处理

本研究采用的数据来自中国知网（CNKI） 数据库，选取“AICG”“生成式人工智能”“生成式AI”作为关键检索词。通过设定检索条件，包括文献的主题、题名、关键词和主题词，确保全面覆盖该领域的相关文献。从1989年到2023年，共检索到关于生成式AI的文献1 315条。经过筛选，选取了2017年到2023年9月18 日之间的751条文献作为有效数据，这一时间范围内的文献最具代表性和时效性，能够反映生成式人工智能领域的最新研究动态和发展趋势。

1.2 研究工具

为确保对生成式人工智能领域的研究现状、核心热点和发展趋势进行客观和精确的可视化分析，本研究采用了从中国知网（CNKI） 数据库导出的数据。数据导出格式被设置为Refworks，随后在CiteSpace软件中进行了导入、处理和转化。为了初始化CiteSpace的分析设置，选定了2017年至今为时间范围，从主题、摘要、关键词及关键词Plus中提取词汇，以确保数据的全面性。分析节点包括合作作者、机构、国家、关键词和学科，以揭示该领域的学术网络和研究聚焦。链接的强度通过Co⁃sine算法计算，选择了在时间切片内的范围，并采用了Top N%的节点筛选方式。为优化可视化效果，启用了Pathfinder精简选项和静态聚类视图。通过这一系列详细的设置，CiteSpace的初步配置完成，旨在深入探索生成式人工智能领域的学术脉络和关键趋势。

2 实证分析

2.1 生成式人工智能发文量概况

在生成式人工智能领域，发表论文量的统计揭示了其发展动态与趋势。自2008年起至2023年，研究文献数量持续攀升，特别是在2023年，发文量急剧增长至444篇，较2022年增长了约8.5倍（图1） 。这一跃升不仅标志着生成式人工智能研究热度的显著提升，也映射出学术界对此技术兴趣的高度关注和技术自身的快速进展。

2.2 主要主题和研究层次分析

在生成式人工智能（AICG） 的研究领域中，涉及的主题广泛而多样，体现了学术界对该技术深入探索的热情。以人工智能为核心，共有366篇文献，显示了其作为研究的基石和广泛应用的基础。ChatGPT作为研究热点主题，有161篇文献聚焦于对话式AI和自然语言处理，凸显了对交互式智能系统的兴趣。生成式人工智能研究领域主题的多样性和研究数量的丰富性，一方面凸显了该技术的多维度发展特性，另一方面也揭示了学术界积极应对新兴技术挑战的态度。

生成式人工智能领域的研究呈现出多层次的分布，其中应用研究与技术研究占据主导地位，分别拥有74条和64条相关文献。这表明当前研究重点不仅聚焦于技术的实际应用和创新，也深入探讨技术本身的发展和优化。开发研究、应用基础研究以及与行业和管理研究的结合，虽然文献数量相对较少，但凸显了基础理论研究和针对特定行业或管理问题的深化探索同样是该领域不可或缺的一环。

2.3 高产作者、高产机构分析

在生成式人工智能（AICG） 领域，一批高产作者及其紧密的合作网络在推进科学研究和技术创新方面发挥了核心作用。王飞跃作为发文量最高的作者，凭借5篇重要论文在该领域确立了领军地位，与之紧密合作的包括喻国明、孙山、张欣等杰出学者。这些合作网络不仅加快了研究成果的产出，而且加深了领域内的知识交流和理论创新，为生成式人工智能的发展奠定了坚实的基础。这些高产作者和他们之间的合作网络是生成式人工智能研究活跃度和成熟度的重要标志，预示着未来有着更加广阔的发展空间。

在生成式人工智能（AICG） 的研究领域，多个高等教育和科研机构通过其丰富的研究成果显著贡献于该领域的发展。华东政法大学以27篇发文量位居榜首，成为研究活动最为活跃的中心，紧随其后的分别是北京师范大学和清华大学，凸显了这些顶尖学府在AICG研究中的领先地位。位于学术交叉点的机构如北京师范大学新闻传播学院、南京大学法学院、华东政法大学知识产权学院等，突出了跨学科合作在推动技术创新及其应用研究方面的重要性。

这种跨学科、多机构的合作模式不仅推进了生成式人工智能技术的研究，也为该领域带来了新的思维和方法论，为未来的创新发展奠定了坚实基础。

3 研究热点与发展趋势分析

3.1 关键词共现与词频统计

关键词共现与词频统计揭示了生成式人工智能领域的研究焦点及其发展趋势（表1） 。人工智能作为最频繁出现的关键词，反映了该技术的迅猛发展及其对社会各领域的深远影响。生成式技术、独创性、著作权等词汇的高频出现，指向了技术创新与法律伦理问题的交织，尤其是在AI生成内容的版权归属和独创性认定方面的挑战。数据安全、风险管理、人机交互等关键词的出现，强调了随技术进步而来的新型法律和伦理问题，以及对数据保护和隐私权的重视。专利法、算法治理、技术伦理等关键词的出现，进一步展现了对AI技术发展边界、创新成果保护及其社会影响的深入探讨。这些关键词不仅反映了生成式人工智能领域的研究热点，也反映了技术进步带来的复杂法律、伦理和社会问题。

3.2 关键词聚类分析

关键词聚类分析展现了生成式人工智能（AICG） 领域的研究热点与发展趋势，揭示了该领域的多维度探索路径（表2） 。这些聚类覆盖了从技术创新到社会应用，再到法律伦理等多个方面，体现了生成式人工智能研究的复杂性和多样性。

聚类一：技术与应用交汇

以“人工智能技术”“深度学习”和“大模型”为代表的聚类，凸显了生成式人工智能技术的核心和前沿，包括其在伦理困境、新范式、生产力和应用场景中的探讨，展现了技术自身的进步及其在教育、职业等领域的应用潜力。

聚类二：法律与伦理框架

“独创性”“可版权性”和“可专利性”聚类揭示了随着技术进步，特别是在作品创造、版权归属及其法律保护方面所面临的新挑战。这些讨论指向了对现有法律框架的更新需求，以及在保护创新成果的同时，确保技术发展的合理性和公平性。

聚类三：社会治理与风险管理

聚类如“教学”“基层治理”和“风险治理”反映了生成式人工智能技术对社会治理模式的影响，以及在实现技术应用的过程中对风险的识别、评估和应对策略的需求。教学是一个相对独立的主题。在聚类中，教学与职业和教育等概念相关联。这表明教学是教育领域中的一个核心问题，同时也是一个需要关注的重要领域，教学质量的提高和教育改革的推进对于培养高素质人才和推动社会进步具有重要意义。

聚类四：创新与交互

“人机协同”“人机合作”和“交往行为”聚类显示了人机交互技术的发展趋势和挑战，强调了在技术设计和应用中人本思想的重要性，以及对技术与社会、技术与个体之间相互作用的深入理解。

聚类五：技术未来与潜能

“元宇宙”“多智能体”和“AI生成”聚类探索了生成式人工智能在未来可能开拓的新领域和新应用，从虚拟空间到智能创作，展示了技术潜能的广阔前景。

这些聚类不仅为我们提供了一个全面了解生成式人工智能当前研究和未来方向的窗口，也强调了跨学科合作在解决技术、社会和法律伦理问题中的关键作用，为未来的研究和实践提供了指导。

3.3 热点变化趋势分析

通过对生成式人工智能（AICG） 领域的关键词突现表进行深入分析，我们可以观察到该领域自技术哲学向技术实践的转变，进而迎来了人工智能研究的新时代（表3） 。从最初对创造性、作者身份以及对抗学习等概念的探索，到版权、深度学习、数据安全等核心议题的关注，研究热点的演变反映了技术发展的深刻影响和社会法律伦理的应对挑战。

1） 研究初期。这一阶段见证了科学哲学向技术哲学的转变，工程哲学也应运而生。这是人工智能技术从“决策式AI”向“生成式AI”的重大技术跃迁的初始阶段。2018—2019年，研究重点集中在独创性、作者、对抗学习、平行智能、作品、图像识别、生成模型、对抗网络、对抗训练、图像生成等方向。此类研究在2019年后逐渐减退。在研究初期，关注点集中在技术的基础理论和方法上，如对抗学习和平行智能等，这些都是推动“决策式AI”向“生成式AI”演变的关键技术。

2） 研究发展阶段。这个阶段发生了许多标志性的事件，如GPT的诞生。自2019年起，可版权性、创造性、发展趋势、大数据、著作权、生成内容、邻接权、著作权法成为新的研究热点。2020年后，只有可版权和著作权延续了研究热度，其他研究热度减退。整体来说，进入研究发展阶段，随着GPT等划时代技术的出现，生成式AI的应用范围显著扩大，引发了对版权、创造性以及发展趋势的深入讨论。这些讨论不仅涉及技术自身的进步，也触及了技术应用所带来的社会、法律和伦理问题。

3） 研究整合期。2020年，深度学习、权力归属、专利、主体资格、合理使用、可专利性成了新的研究热点。研究的整合期见证了生成式AI技术与社会法律伦理规范的深度融合。新兴技术如ChatGPT的广泛应用，不仅促进了领域内的创新和发展，同时也带来了数据安全、个人隐私以及知识产权侵犯等新挑战。这要求政府、学术界和产业界共同努力，构建更加完善的法律伦理框架，以促进生成式AI技术的健康发展和广泛应用。

生成式人工智能领域的研究热点及其变化趋势，不仅揭示了技术进步和社会应用的密切联系，也强调了面对新技术挑战时，跨学科合作和全社会共同参与的重要性。

4 挑战与建议

4.1 面临的挑战

随着生成式人工智能的普及和应用，媒介环境中数据流动形式、信息获取状态、人机合作模式三个方面将迎来革命性转变[3]。这一过程将带来新的知识产权侵害问题、偏见和歧视问题等多方面的社会影响和挑战，需要人类社会审慎思考和应对。政府和相关组织需要制定相应的政策和法规，加强监管和管理，以确保生成式人工智能的健康发展。

生成式人工智能的出现将人类带入了一个全新的语言维度，这种技术有可能改变人类对世界的认知和思考方式。对于政府、企业和个人来说，如何在充分发挥生成式人工智能的优势的同时，控制其可能带来的风险和危害，是一项需要重视和解决的重大课题。

4.2 建议

为了促进生成式人工智能（AICG） 的健康发展并有效应对挑战，可以通过国家、社会、公众等多层面提供制度政策的保障，形成多方参与的协同治理局面，从而全面提升公众的数字素养。

1） 加强跨国合作与全球治理。生成式人工智能技术需推动国际合作，共同制定全球统一的伦理和法律标准，确保全球治理体系的公平性和有效性，避免监管套利和竞争不公。

2） 重视对弱势群体的保护。明确识别和响应生成式AI技术可能对弱势群体带来的负面影响，如数据偏见、隐私侵犯和就业影响等，通过制定特定政策和技术措施确保所有社会成员均能公平受益于AI技术的发展。

3） 增强技术创新的社会责任意识。鼓励开源共享和技术审查机制的建立，以增加技术发展的透明度和社会的参与度，确保技术创新在伦理和法律框架内进行。将伦理考量整合入生成式AI的研发和部署全过程，确保技术开发者在追求技术进步的同时，也承担起其社会责任，促进技术创新的同时确保社会稳定和公众利益的保护。

4） 建立风险管理体系。通过风险评估和管理体系，对生成式人工智能技术进行持续的安全性、可靠性评价，识别并预防潜在风险，保障技术安全可控[4]。

5） 形成多方参与的协同治理局面。除了政府监管，还需企业的自我约束、学术界的引导和公众的参与，共同构建多元共治的局面。考虑设立独立的伦理审查机构或委员会，监督AI应用的伦理实践。

6） 培养公众的数字素养。在生成式AI日益普及的背景下，需加大对公众的教育投入，提高他们的数字识读能力，帮助公众正确理解和使用AI技术，同时增强对虚假信息的辨识能力和对个人数据的保护意识。

生成式人工智能成为学术界焦点，预示着未来广阔的探索领域。然而，数据安全、隐私保护和知识产权侵犯等问题亦随之而来，呈现出紧迫的监管需求和伦理考量。为应对这些挑战，加强跨学科合作、更新法律框架和建立规范标准、推进技术开放性和透明度、建立全面的风险管理体系、加强公众教育，通过这些策略，可以推动生成式人工智能技术的健康发展，并确保其在带动社会进步的同时，有效避免潜在的负面影响[5]。这要求我们在推动技术创新的同时，通过持续研究和讨论，有效管理伴随而来的风险和挑战，确保技术进步与社会伦理和法律框架的和谐共进，促进人类社会在AI时代的健康发展。