在数字化浪潮中，生成式人工智能迅猛发展。从早期理论探索到如今广泛应用，人工智能技术已深度嵌入知识生产流程。其基于复杂算法与大规模数据，能生成多元知识形式，但也容易引发诸多伦理问题，亟待深入剖析与探讨，使其朝着“安全、可靠、可控”的方向健康发展。

从理论到应用：生成式AI演进史

生成式人工智能（Generative Artificial Intelligence）是人工智能领域关键分支，能基于算法、模型、规则生成文本、图片、声音、视频、代码等内容，别称GAI、GenAi。其发展历程丰富，早期（20世纪50—80年代）确立生成模型基础理论，聚焦概率模型等算法研究，如马尔可夫链和隐马尔可夫模型等。2014年生成对抗网络（GAN）提出，通过生成器与判别器对抗训练生成真实图像数据，为关键突破。2018年大语言模型兴起，OpenAI发布GPT模型，借大规模数据预训练和自回归生成推动自然语言生成发展。2020年GPT-3和多模态生成模型出现，GPT-3参数强大，DALL-E展示图像生成多模态能力。2022年底ChatGPT上线普及，标志进入大规模商业化应用阶段。2023—2024年全球标准逐步确立，中国工信部、国家网信办等出台政策，联合国科技大会发布相关国际标准规范行业。

生成式人工智能在知识生产中的作用

提升知识生产效率。生成式人工智能凭借其强大的运算与学习能力，能够快速处理海量数据，进而生成各类知识载体。在学术研究场景下，它能够高效地梳理和整合相关文献，为学者生成条理清晰、内容全面的文献综述。这一功能极大地助力学者迅速把握研究领域的现状与趋势，为后续的深入研究奠定坚实基础。在科普领域，生成式人工智能同样发挥着重要作用。它能够协助创作者快速生成高质量的科普文本、视频脚本和插图等素材，大幅缩短创作周期，显著提升科普内容的产出速度。这种高效的知识生成能力为科普工作的高效开展提供了有力支撑，使得科普内容能够以更丰富、更生动的形式呈现给大众，进一步推动知识的广泛传播与普及。

推动知识创新融合。生成式人工智能可学习并融会贯通不同领域海量知识，挖掘其中潜藏关联与规律。多模态人工智能模型能够同时处理文本、图像、音频、视频等多种类型数据，打破传统知识获取与处理的单一局限。通过综合分析多源数据，为科研、创意设计等提供全新视角与思路，打破学科壁垒，促进跨学科知识创新。例如在科研中，助力科研人员从不同领域知识碰撞中，发现新的研究方向与突破点；在创意设计方面，激发设计师灵感，创造出融合多元元素的新颖作品，推动知识创新迈向新高度。

生成式人工智能在知识生产中的伦理考量

知识产权与责任界定模糊。生成式人工智能在知识生产中的知识产权归属错综复杂。其训练数据来源广泛，常涉及未经授权使用他人作品的情况，极易引发版权侵权争议。同时，生成内容究竟归属于开发者、使用者，还是模型本身，尚无定论。在学术、创作等领域，一旦出现知识产权纠纷，责任界定困难重重，传统知识产权体系难以应对这一新兴挑战。例如在学术出版中，若使用生成式人工智能辅助创作，论文署名及责任认定缺乏明确规则，易造成学术不端行为认定的模糊地带，破坏学术诚信生态。

隐私安全与信息质量隐患。生成式人工智能训练依赖大量数据，其中不乏个人隐私信息。数据收集、存储、使用环节稍有不慎，便可能导致隐私泄露，对个人权益构成严重威胁。并且，因其认知理解和逻辑推理存在局限，生成的知识内容可能包含事实性错误、虚假信息或误导性表述。在知识生产场景中，这些低质量信息若传播扩散，将误导受众，干扰正常的知识传播与应用，尤其在对信息准确性要求极高的医疗、金融等专业领域，可能引发严重后果，阻碍知识的有效传承与发展。

生成式人工智能为知识生产带来效率与创新，却也容易引发知识产权、隐私等伦理困境。面对挑战，需通过完善法规、优化技术等方式，规范其应用，保障知识生产的健康生态，促使生成式人工智能更好地服务于知识创造与传播。

（作者单位：西安科技大学马克思主义学院；本文系教育部重点研究课题“发挥高校思想政治理论课教师师德楷模的示范引领作用研究”〈19JDSZK028〉研究成果）