它是机器从数据中“学习”并在没有遵循具体指令或仅仅复制的情况下执行任务或创造内容的能力。

它利用大量数据（例如，莎士比亚的全部作品）来预测对任何请求的最可能正确的回应。

LLM可以计算出单词之间的关系及其重要性，但它们不能像人类那样理解意义或进行推理和计划。

这是生成式人工智能模型中的一个缺陷，可能导致聊天机器人将虚假信息当作事实陈述。例子包括引用不存在的人物、书籍或法庭案例。

去年十二月，欧盟立法者同意新立法的条款，以规范人工智能，创建了监管该技术最严格的体制。

在1月的普华永道民意调查中，媒体和娱乐行业的首席执行官预计由于使用生成式人工智能，其人力减少会超过5%。

据招聘人员报告，懂得如何编写命令或提示以使人工智能执行精确任务的提示工程师需求正在增加。

学者说，如谷歌的NotebookLM等人工智能工具，已经可以用来总结上传的文档中的内容并找出趋势，比如讲座笔记。它还可以创建学习材料，如抽认卡。

两周前，这位演员在人工智能初创公司OpenAI的首席执行官萨姆·奥特曼让其聊天机器人使用了一种与她极其相似的声音后，对OpenAI进行了抨击，而这是未经她许可的。

去年，Pak’nSave的AI驱动的'Savey Meal-bot'推荐了一个顾客制作“香气四溢的水混合物”，这会产生氯气。