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研讨文章:从ChatGPT看人工智能变革下的税收现代化.docx

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研讨文章:从ChatGPT看人工智能变革下的税收现代化.docx简介:
 研讨文章:从ChatGPT看人工智能变革下的税收现代化党的XX大报告对推进中国式现代化作出了战略部署,税收现代化服务中国式现代化成为税务工作的重要课题。现代化进程离不开科技创新、思维创新,只有大力推进数字化升级和智能化改造,建设智慧税务,才能大幅提高税收征收率、降低税制运行成本,全面提升税收治理现代化能力。在信息化技术发展日新月异、突破式创新不断涌现、跨界融合应用越来越多的时代,只有主动变革才能迎接挑战。为让广大税务干部更好地了解信息化技术的发展趋势和应用成果,开拓创新工作思路,市局信息中心对热点技术进行初探简介,希望能启发思维、激发共鸣。2022年底开始,XXX以ChatGPT为代表的接近人类水平的对话机器人不断刷爆网络,其强大的内容生成能力给人们带来了巨大的震撼,人工智能技术逐步迈向从感知、理解世界到生成、创造世界的跃迁。随着人工智能底层技术和产业生态新格局的形成,将会催生大量新业态和新服务,也会给管理者带来新手段和新思维。如何迎接技术变革浪潮、应对新领域挑战、提升税收现代化治理能力,成为每个税务人都需要思考的问题。一、ChatGPT是什么?ChatGPT是由位于美国旧金山的人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型。它是一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具,能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。ChatGPT是Chat(聊天)和GPT(generativeXXXpre-trainedXXXtransformerXXX生成预训练转换模型)的结合,实际上是用人工智能技术支撑的聊天工具,主要使用了transformer神经网络架构用于处理序列数据,从而使得计算机模型拥有对自然语言的理解能力。目前的模型主要是基于GPT-3.5进行开发,其本质上还是一种人工智能自动生成内容的场景应用。二、ChatGPT为什么如此火爆?ChatGPT一经推出,迅速在社交媒体上走红,短短5天,注册用户数就超过100万,推出仅两个多月,用户就达到了1亿,创造了新的用户增长速度纪录,相比之下,当年火爆的Instagram用户数达到1亿用了两年半时间。现在,大学生用ChatGPT写论文,美国国会议员已经开始通过ChatGPT写演讲稿,中小学生用ChatGPT完成作业,公司职员用ChatGPT写文案、写邮件,甚至写代码,每一次新的尝试,都引起了人们广泛的讨论和关注。ChatGPT之所以如此火爆,是源于其两方面的特殊性。第一,ChatGPT使用了更为通用的NLP(自然语言处理)模型,训练过的话题包罗万象,涵盖人类社会信息的各个方面。而以往智能化应答程度能达到如此高水平的应用,大多只聚焦在有限的垂直领域;第二,ChatGPT依靠巨大算力,实现了全内容和实时性的平衡。一般来说,以往大部分聊天机器人使用的是轻量化的语言模型,可保证反应的即时性,完成快速的你问我答,但内容的质量也相应有所下降,而ChatGPT的推理时间可能延长至几十秒甚至几分钟,大型语言模型让输出内容的质量得到极大提升。实际上,这两点都对聊天机器人的算法模型和训练数据样本提出了极高的要求。ChatGPT使用的GPT-3.5语言预测模型是此前模型GPT-3的迭代版本。模型包含的参数量达X亿,训练所用的数据量达45TB。正是因为有强大的数据和算力支持,ChatGPT才具备以假乱真的对话能力,实现超越以往的信息总结能力,再加上其互动感十足的交互设计,引起用户极大兴趣,最终引爆消费市场。三、ChatGPT怎么实现的?支撑ChatGPT的首先是AIGC(人工智能生成内容)技术的发展,主要涉及三个方面:一是算法模型。比如为人熟知的GAN、Transformer、扩散模型等,这些模型的性能、稳定性、生成内容质量等不断提升都得益于生成算法的进步,AIGC现在已经能够生成文字、代码、图像、语音、视频、3D物体等各种类型的内容和数据。二是预训练模型。虽然过去各类生成模型层出不穷,但使用门槛高、训练成本高、内容生成简单且质量偏低,远远不能满足真实内容消费场景中的灵活多变、高精度、高质量等需求。而预训练模型能够适用于多任务、多场景、多功能需求,能够解决以上诸多痛点,同时,预训练模型技术也显著提升了AIGC模型的通用化能力和工业化水平,同一个AIGC模型可以高质量地完成多种多样的内容输出任务,让其成为自动化内容生产的工厂和流水线。正因如此,谷歌、微软、OpenAI等企业纷纷抢占先机,推动人工智能进入预训练模型时代。三是多模态技术。多模态技术使得语言文字、图像、音视频等多种类型数据可以互相转化和生成,推动了AIGC的内容多样性,进一步增强了AIGC模型的通用化能力 展开>>

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