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Transformer能够有效捕捉序列信息中长距离依赖关系,相比于以往的RNNs,在处理长序列时的表现更好。自注意力机制的另一个特点是并行计算,因此Transformer结构让模型的计算效率更高,加速训练和推理速度。


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我们先来看一下第一个负面效应。以学术研究为例,人工智能技术在学术领域已经进行了广泛应用,人工智能就如之前的搜索引擎,可以极大地提高研究效率。但这里面也存在一个边界问题,利用人工智能协助研究在何种程度上是合适的?如果什么工作都让人工智能来完成,那么对于研究者来说,其存在的意义将逐渐削减。尤其是完全依靠人工智能来完成论文写作等任务,实际上就是学术造假。英国剑桥大学已经在2023年出台了一份关于学术性的指导文件,文件指出,学生可以利用AI帮助进行某项研究,但不能利用AI代替自主思考以及将AI生成的内容直接用于论文写作。包括我国很多高校在内的高等教育机构都已经对AI协助研究做出了类似的规定。这是人工智能带来副作用的一个非常实际的例子。


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