人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智慧型的理論、方法、技術及套用系統的一門新技術科學。人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智慧型的實質，並生產出一種新的能以人類智慧型相似的方式做出反應的智慧型機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。
人工智慧大模型帶來的治理挑戰也不容忽視。馬斯克指出，在人工智慧機器學習面具之下的本質仍然是統計。營造良好創新生態，需做好前瞻研究，建立健全保障人工智慧健康發展的法律法規、制度體系、倫理道德。著眼未來，在重視防範風險的同時，也應同步建立容錯、糾錯機制，努力實現規範與發展的動態平衡。
2024年12月20日，“人工智慧”當選為漢語盤點2024年度國際詞。當地時間2025年1月13日，美國拜登政府發布《人工智慧擴散出口管制框架》，將對出口到全球的人工智慧技術和GPU都進行三個級別的出口管制。1月14日，中國外交部發言人郭嘉昆表示：堅決反對美方在AI領域也搞“三六九等”。
截至2024年12月，中國有3.31億人表示自己聽說過生成式人工智慧產品，占整體人口的23.5%；有2.49億人表示自己使用過生成式人工智慧產品，占整體人口的17.7%。在生成式人工智慧用戶中，利用生成式人工智慧產品回答問題的用戶最為廣泛，占比達77.6%；將生成式人工智慧產品作為辦公助手的用戶占比達45.5%。同月，江西省宣布將全面實行考場AI智慧型實時巡查。
基本介紹
- 中文名：人工智慧
- 外文名：Artificial Intelligence（AI）
- 所屬學科：計算機科學、智慧型學科
- 提出時間：1956年
- 提出地點：DARTMOUTH學會
- AI存儲設備工作機：電化學隨機存取存儲器（ECRAM）
定義詳解,研究價值,發展階段,科學介紹,技術研究,研究方法,智慧型模擬,學科範疇,涉及學科,研究範疇,安全問題,實現方法,與人類差距,專業機構,美國,中國,主要成果,人機對弈,模式識別,自動工程,知識工程,首家AI醫院,發展簡史,計算機時代,競賽,大量程式,日常生活,強弱對比,政策措施,研究課題,解決問題,知識表示法,規劃,學習,自然語言處理,運動和控制,知覺,社交,創造力,多元智慧型,人工智慧影響,套用領域,流行語,發展現狀,發展方向,倫理規範,套用成果,相關著作,各國規定,國際,中國,美國,AI影響,相關事件,申請專利敗訴,嵌入軍事行動,AI亂象,媒體關注,AI報紙,AI著作權侵權糾紛案,AI將取代醫生教師,AI音樂生成工具,AI生成或輔助創作學術論文,AI生成奧特曼圖片侵權案,AI洗頭,或威脅金融穩定,AI做旅行攻略,AI學生竊取援助,AI修復照片,AI呈現被害人言辭,禁止教師使用AI回答問題,警惕AI圖片造假,手術機器人和AI醫生正大舉進軍醫院,AI巡考,美國白宮委員會編制兒童健康報告被指造假,AI數字分身,首例利用AI侵犯著作權,央視曝光AI造謠,呼籲出版社限制AI,AI醫學院,
定義詳解
關於什麼是“智慧型”，涉及到諸如意識（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無意識的思維（UNCONSCIOUS MIND））等問題。人唯一了解的智慧型是人本身的智慧型，這是普遍認同的觀點。但是我們對我們自身智慧型的理解都非常有限，對構成人的智慧型的必要元素也了解有限，所以就很難定義什麼是人工智慧。人工智慧的研究往往涉及對人的智慧型本身的研究。其它關於動物或其它人造系統的智慧型也普遍被認為是人工智慧相關的研究課題。
人工智慧機器人
尼爾遜教授對人工智慧下了這樣一個定義：“人工智慧是關於知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識並使用知識的科學。”而另一個美國麻省理工學院的溫斯頓教授認為：“人工智慧就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智慧型工作。”這些說法反映了人工智慧學科的基本思想和基本內容。即人工智慧是研究人類智慧型活動的規律，構造具有一定智慧型的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何套用計算機的軟硬體來模擬人類某些智慧型行為的基本理論、方法和技術。
20世紀70年代以來，人工智慧被稱為世界三大尖端技術之一（空間技術、能源技術、人工智慧）。也被認為是21世紀三大尖端技術（基因工程、納米科學、人工智慧）之一。這是因為近三十年來它獲得了迅速的發展，在很多學科領域都獲得了廣泛套用，並取得了豐碩的成果，人工智慧已逐步成為一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統。
人工智慧是研究使用計算機來模擬人的某些思維過程和智慧型行為（如學習、推理、思考、規劃等）的學科，主要包括計算機實現智慧型的原理、製造類似於人腦智慧型的計算機，使計算機能實現更高層次的套用。人工智慧將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其範圍已遠遠超出了計算機科學的範疇，人工智慧與思維科學的關係是實踐和理論的關係，人工智慧是處於思維科學的技術套用層次，是它的一個套用分支。從思維觀點看，人工智慧不僅限於邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智慧的突破性的發展，數學常被認為是多種學科的基礎科學，數學也進入語言、思維領域，人工智慧學科也必須借用數學工具，數學不僅在標準邏輯、模糊數學等範圍發揮作用，數學進入人工智慧學科，它們將互相促進而更快地發展。
研究價值
例如繁重的科學和工程計算本來是要人腦來承擔的，如今計算機不但能完成這種計算，而且能夠比人腦做得更快、更準確，因此當代人已不再把這種計算看作是“需要人類智慧型才能完成的複雜任務”，可見複雜工作的定義是隨著時代的發展和技術的進步而變化的，人工智慧這門科學的具體目標也自然隨著時代的變化而發展。它一方面不斷獲得新的進展，另一方面又轉向更有意義、更加困難的目標。
具有人工智慧的機器人
通常，“機器學習”的數學基礎是“統計學”、“資訊理論”和“控制論”。還包括其他非數學學科。這類“機器學習”對“經驗”的依賴性很強。計算機需要不斷從解決一類問題的經驗中獲取知識，學習策略，在遇到類似的問題時，運用經驗知識解決問題並積累新的經驗，就像普通人一樣。我們可以將這樣的學習方式稱之為“連續型學習”。但人類除了會從經驗中學習之外，還會創造，即“跳躍型學習”。這在某些情形下被稱為“靈感”或“頓悟”。一直以來，計算機最難學會的就是“頓悟”。或者再嚴格一些來說，計算機在學習和“實踐”方面難以學會“不依賴於量變的質變”，很難從一種“質”直接到另一種“質”，或者從一個“概念”直接到另一個“概念”。正因為如此，這裡的“實踐”並非同人類一樣的實踐。人類的實踐過程同時包括經驗和創造。
這是智慧型化研究者夢寐以求的東西。
2013年，帝金數據普數中心數據研究員S.C WANG開發了一種新的數據分析方法，該方法導出了研究函式性質的新方法。作者發現，新數據分析方法給計算機學會“創造”提供了一種方法。本質上，這種方法為人的“創造力”的模式化提供了一種相當有效的途徑。這種途徑是數學賦予的，是普通人無法擁有但計算機可以擁有的“能力”。從此，計算機不僅精於算，還會因精於算而精於創造。計算機學家們應該斬釘截鐵地剝奪“精於創造”的計算機過於全面的操作能力，否則計算機真的有一天會“反捕”人類。
當回頭審視新方法的推演過程和數學的時候，作者拓展了對思維和數學的認識。數學簡潔，清晰，可靠性、模式化強。在數學的發展史上，處處閃耀著數學大師們創造力的光輝。這些創造力以各種數學定理或結論的方式呈現出來，而數學定理最大的特點就是：建立在一些基本的概念和公理上，以模式化的語言方式表達出來的包含豐富信息的邏輯結構。應該說，數學是最單純、最直白地反映著（至少一類）創造力模式的學科。
發展階段
1956年夏季，以麥卡賽、明斯基、羅切斯特和申農等為首的一批有遠見卓識的年輕科學家在一起聚會，共同研究和探討用機器模擬智慧型的一系列有關問題，並首次提出了“人工智慧”這一術語，它標誌著“人工智慧”這門新興學科的正式誕生。IBM公司“深藍”電腦擊敗了人類的世界西洋棋冠軍更是人工智慧技術的一個完美表現。
從1956年正式提出人工智慧學科算起，50多年來，取得長足的發展，成為一門廣泛的交叉和前沿科學。總的說來，人工智慧的目的就是讓計算機這台機器能夠像人一樣思考。如果希望做出一台能夠思考的機器，那就必須知道什麼是思考，更進一步講就是什麼是智慧。什麼樣的機器才是智慧的呢？科學家已經作出了汽車、火車、飛機和收音機等等，它們模仿我們身體器官的功能，但是能不能模仿人類大腦的功能呢？我們也僅僅知道這個裝在我們天靈蓋裡面的東西是由數十億個神經細胞組成的器官，我們對這個東西知之甚少，模仿它或許是天下最困難的事情了。
當計算機出現後，人類開始真正有了一個可以模擬人類思維的工具，在以後的歲月中，無數科學家為這個目標努力著。如今人工智慧已經不再是幾個科學家的專利了，全世界幾乎所有大學的計算機系都有人在研究這門學科，學習計算機的大學生也必須學習這樣一門課程，在大家不懈的努力下，如今計算機似乎已經變得十分聰明了。例如，1997年5月，IBM公司研製的深藍（DEEP BLUE）計算機戰勝了西洋棋大師卡斯帕洛夫（KASPAROV）。大家或許不會注意到，在一些地方計算機幫助人進行其它原來只屬於人類的工作，計算機以它的高速和準確為人類發揮著它的作用。人工智慧始終是計算機科學的前沿學科，計算機程式語言和其它計算機軟體都因為有了人工智慧的進展而得以存在。
2017年12月，人工智慧入選“2017年度中國媒體十大流行語”。
2019年3月4日，十三屆全國人大二次會議舉行新聞發布會，大會發言人張業遂表示，已將與人工智慧密切相關的立法項目列入立法規劃。
《深度學習平台發展報告(2022)》認為，伴隨技術、產業、政策等各方環境成熟，人工智慧已經跨過技術理論積累和工具平台構建的發力儲備期，開始步入以規模套用與價值釋放為目標的產業賦能黃金十年。
2021年9月25日，為促進人工智慧健康發展，《新一代人工智慧倫理規範》發布。
2023年4月，美國《科學時報》刊文介紹了正在深刻改變醫療保健領域的五大領先技術：可穿戴設備和應用程式、人工智慧與機器學習、遠程醫療、機器人技術、3D列印。
2024年3月，文生視頻模型Sora的推出引起廣泛關注。人工智慧技術快速發展，其潛在的風險也隨之出現，真假的界限似乎變得更加模糊。
2024年，谷歌 DeepMind 和史丹福大學的研究人員推出了一種基於大語言模型的工具 —— 搜尋增強事實評估器（IT之家註：原名為 Search-Augmented Factuality Evaluator，簡稱 SAFE），可對聊天機器人生成的長回復進行事實核查。
2024年，復旦大學科研團隊憑藉“人類健康與疾病蛋白質組圖譜”的突破性研究成果——在人工智慧算法的助力下，醫生只需通過簡單的血漿蛋白組檢測，就能提前診斷和預測疾病。科研團隊利用大數據和人工智慧算法，對近1500種血漿蛋白質進行篩選分析，發現了11種可預測未來痴呆風險的血漿蛋白質。
2025年2月，日本東京大學的研究人員開發了深度納米測量技術（Deep Nanometry，DNM），這是一種將先進的光學技術與人工智慧（AI）驅動的降噪算法相結合的尖端技術。
2025年3月19日訊息，英偉達表示，將與電信企業合作開發基於人工智慧的6G無線技術。英偉達正與T-Mobile、MITRE、思科、ODC和Booz Allen Hamilton合作開發AI原生6G無線網路的硬體、軟體和架構。
2025年4月，房地產垂直領域首款AI智慧型體上線，房地產行業全國首個垂直領域AI智慧型平台——克而瑞AI Agent公開內測，結合行業特色RAG（知識庫）+資料庫，利用地產思維思考分析，為房地產行業不同崗位從業者提供了專業工作成果。
2025年4月18日，國新辦舉行經濟數據例行新聞發布會，介紹2025年一季度工業和信息化發展情況。工業和信息化部總工程師謝少鋒在談到以DeepSeek為代表的國產大模型火爆“出圈”現象時表示，這反映了人工智慧技術快速突破的現狀。我國人工智慧產業基礎不斷夯實，已形成覆蓋基礎層、框架層、模型層、套用層的完整的產業體系。
2025年4月，由荷蘭代爾夫特理工大學科學家研製的人工智慧（AI）無人機，首次在國際無人機競賽中擊敗人類冠軍賽手，堪稱AI發展史上又一里程碑事件。由人類無人機飛行員參與的“獵鷹杯”總決賽和由AI驅動的A2RL無人機冠軍錦標賽同台競技。最終，代爾夫特理工大學團隊開發的AI驅動無人機不僅斬獲了A2RL賽事桂冠，隨後更是連續擊敗3位人類飛行員世界冠軍。這架無人機在複雜賽道創下95.8公里/小時的驚人時速。4月11日，在被植入全球首個具有大腦感知功能的方向性電極系統後，AI首次套用於帕金森病臨床治療，南京已有首批患者獲益。
2025年4月，美國貝勒醫學院領銜的國際團隊研製出一款新型人工智慧（AI）工具。它能精準識別在運動過程中小腦獨特的神經元類型，為了解小腦工作機制帶來突破性進展，也為治療腦部疾病提供了新思路。相關論文發表於最新一期《細胞》雜誌。
2025年4月，韓國浦項科技大學團隊在最新一期《自然·通訊》雜誌上發表了下一代人工智慧（AI）存儲設備的突破性研究，揭示了電化學隨機存取存儲器（ECRAM）的工作機制。這項技術有望顯著提升智慧型手機、平板電腦和筆記本電腦等設備的AI性能，並延長電池使用壽命。這一進展標誌著AI硬體向高效能、低能耗邁出了重要一步。
2025年4月29日報導，Autistic Translator的創始人Michael Daniel本人也患有自閉症與多動症（ADHD）。經歷失業後，他在澳大利亞自家客廳開發了這一工具。藉助OpenAI的模型，他將Autistic Translator打造為一款即時反饋、自定義程度高的AI套用，目前用戶數已突破3000人。其還推出拓展版NeuroTranslator，服務對象已擴展至ADHD群體。同時，另一款名為Goblin Tools的AI工具也聲稱能夠協助神經多樣性群體更好理解和組織信息，其創始人Bram De Buyser指出：“AI不會疲倦和挫敗，也不會因為問題奇怪而評判用戶，這種特性對於需要反覆確認社交規則的自閉症患者而言尤其重要。”
2025年5月，中國成立全球首家人工智慧醫院。
2025年5月，上海AI醫生“華醫生”落戶沙特，是全球首個AI診所可問診30種呼吸疾病。
2025年5月20日，昆明市公安局正式推出西南地區首個深度融合方言互動、文化賦能與智慧警務的AI政務助手——“春曉”。
2025年5月，國家兒童醫學中心首都醫科大學附屬北京兒童醫院與北京兒童醫院黑龍江醫院聯合主辦的“攜手AI，共築兒童健康夢”AI兒科醫生落地龍江啟動大會在哈爾濱舉行。
2025年6月，全國首個覆蓋執行案件辦理全流程的大模型人工智慧套用——“龍藤”人工智慧輔助執行系統在深圳市龍華區人民法院正式上線運行。
2025年6月，荷蘭政府宣布，將投入 7000 萬歐元用於在北部城市格羅寧根建設一個人工智慧工廠。
科學介紹
實際套用
學科範疇
人工智慧是一門邊緣學科，屬於自然科學和社會科學的交叉。
涉及學科
研究範疇
自然語言處理，知識表現，智慧型搜尋，推理，規劃，機器學習，知識獲取，組合調度問題，感知問題，模式識別，邏輯程式設計軟計算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經網路，複雜系統，遺傳算法。
意識和人工智慧
人工智慧就其本質而言，是對人的思維的信息過程的模擬。
對於人的思維模擬可以從兩條道路進行，一是結構模擬，仿照人腦的結構機制，製造出“類人腦”的機器；二是功能模擬，暫時撇開人腦的內部結構，而從其功能過程進行模擬。現代電子計算機的產生便是對人腦思維功能的模擬，是對人腦思維的信息過程的模擬。
弱人工智慧如今不斷地迅猛發展，尤其是2008年經濟危機後，美日歐希望藉機器人等實現再工業化，工業機器人以比以往任何時候更快的速度發展，更加帶動了弱人工智慧和相關領域產業的不斷突破，很多必須用人來做的工作如今已經能用機器人實現。
而強人工智慧則暫時處於瓶頸，還需要科學家們和人類的努力。
技術研究
用來研究人工智慧的主要物質基礎以及能夠實現人工智慧技術平台的機器就是計算機，人工智慧的發展歷史是和計算機科學技術的發展史聯繫在一起的。除了計算機科學以外，人工智慧還涉及資訊理論、控制論、自動化、仿生學、生物學、心理學、數理邏輯、語言學、醫學和哲學等多門學科。人工智慧學科研究的主要內容包括：知識表示、自動推理和搜尋方法、機器學習和知識獲取、知識處理系統、自然語言理解、計算機視覺、智慧型機器人、自動程式設計等方面。
研究方法
如今沒有統一的原理或範式指導人工智慧研究。許多問題上研究者都存在爭論。其中幾個長久以來仍沒有結論的問題是：是否應從心理或神經方面模擬人工智慧?或者像鳥類生物學對於航空工程一樣，人類生物學對於人工智慧研究是沒有關係的？智慧型行為能否用簡單的原則（如邏輯或最佳化）來描述？還是必須解決大量完全無關的問題？
智慧型是否可以使用高級符號表達，如詞和想法？還是需要“子符號”的處理？JOHN HAUGELAND提出了GOFAI(出色的老式人工智慧)的概念，也提議人工智慧應歸類為SYNTHETIC INTELLIGENCE，這個概念後來被某些非GOFAI研究者採納。
大腦模擬
20世紀40年代到50年代，許多研究者探索神經病學，信息理論及控制論之間的聯繫。其中還造出一些使用電子網路構造的初步智慧型，如W. GREY WALTER的TURTLES和JOHNS HOPKINS BEAST。 這些研究者還經常在普林斯頓大學和英國的RATIO CLUB舉行技術協會會議。直到1960年， 大部分人已經放棄這個方法，儘管在80年代再次提出這些原理。
符號處理
主條目：GOFAI
當20世紀50年代，數字計算機研製成功，研究者開始探索人類智慧型是否能簡化成符號處理。研究主要集中在卡內基梅隆大學， 史丹福大學和麻省理工學院，而各自有獨立的研究風格。JOHN HAUGELAND稱這些方法為GOFAI（出色的老式人工智慧）。 60年代，符號方法在小型證明程式上模擬高級思考有很大的成就。基於控制論或神經網路的方法則置於次要。60~70年代的研究者確信符號方法最終可以成功創造強人工智慧的機器，同時這也是他們的目標。
認知模擬經濟學家赫伯特·西蒙和艾倫·紐厄爾研究人類問題解決能力和嘗試將其形式化，同時他們為人工智慧的基本原理打下基礎，如認知科學， 運籌學和經營科學。他們的研究團隊使用心理學實驗的結果開發模擬人類解決問題方法的程式。這方法一直在卡內基梅隆大學沿襲下來，並在80年代於SOAR發展到高峰。基於邏輯不像艾倫·紐厄爾和赫伯特·西蒙，JOHN MCCARTHY認為機器不需要模擬人類的思想，而應嘗試找到抽象推理和解決問題的本質，不管人們是否使用同樣的算法。他在史丹福大學的實驗室致力於使用形式化邏輯解決多種問題，包括知識表示， 智慧型規劃和機器學習. 致力於邏輯方法的還有愛丁堡大學，而促成歐洲的其他地方開發程式語言PROLOG和邏輯編程科學.“反邏輯”史丹福大學的研究者 (如馬文·閔斯基和西摩爾·派普特)發現要解決計算機視覺和自然語言處理的困難問題，需要專門的方案-他們主張不存在簡單和通用原理（如邏輯）能夠達到所有的智慧型行為。ROGER SCHANK 描述他們的“反邏輯”方法為 "SCRUFFY" .常識知識庫 (如DOUG LENAT的CYC)就是"SCRUFFY"AI的例子，因為他們必須人工一次編寫一個複雜的概念。基於知識大約在1970年出現大容量記憶體計算機，研究者分別以三個方法開始把知識構造成套用軟體。這場“知識革命”促成專家系統的開發與計畫，這是第一個成功的人工智慧軟體形式。“知識革命”同時讓人們意識到許多簡單的人工智慧軟體可能需要大量的知識。
子符號法
80年代符號人工智慧停滯不前，很多人認為符號系統永遠不可能模仿人類所有的認知過程，特別是感知，機器人，機器學習和模式識別。很多研究者開始關注子符號方法解決特定的人工智慧問題。
自下而上， 接口AGENT，嵌入環境（機器人），行為主義，新式AI機器人領域相關的研究者，如RODNEY BROOKS，否定符號人工智慧而專注於機器人移動和求生等基本的工程問題。他們的工作再次關注早期控制論研究者的觀點，同時提出了在人工智慧中使用控制理論。這與認知科學領域中的表征感知論點是一致的:更高的智慧型需要個體的表征(如移動，感知和形象)。計算智慧型80年代中DAVID RUMELHART 等再次提出神經網路和聯結主義. 這和其他的子符號方法，如模糊控制和進化計算，都屬於計算智慧型學科研究範疇。
統計學法
90年代，人工智慧研究發展出複雜的數學工具來解決特定的分支問題。這些工具是真正的科學方法，即這些方法的結果是可測量的和可驗證的，同時也是人工智慧成功的原因。共用的數學語言也允許已有學科的合作（如數學，經濟或運籌學）。STUART J. RUSSELL和PETER NORVIG指出這些進步不亞於“革命”和“NEATS的成功”。有人批評這些技術太專注於特定的問題，而沒有考慮長遠的強人工智慧目標。
集成方法
智慧型AGENT範式智慧型AGENT是一個會感知環境並作出行動以達致目標的系統。最簡單的智慧型AGENT是那些可以解決特定問題的程式。更複雜的AGENT包括人類和人類組織（如公司）。這些範式可以讓研究者研究單獨的問題和找出有用且可驗證的方案，而不需考慮單一的方法。一個解決特定問題的AGENT可以使用任何可行的方法-一些AGENT用符號方法和邏輯方法，一些則是子符號神經網路或其他新的方法。範式同時也給研究者提供一個與其他領域溝通的共同語言--如決策論和經濟學（也使用ABSTRACT AGENTS的概念）。90年代智慧型AGENT範式被廣泛接受。AGENT體系結構和認知體系結構研究者設計出一些系統來處理多ANGENT系統中智慧型AGENT之間的相互作用。一個系統中包含符號和子符號部分的系統稱為混合智慧型系統 ，而對這種系統的研究則是人工智慧系統集成。分級控制系統則給反應級別的子符號AI 和最高級別的傳統符號AI提供橋樑，同時放寬了規劃和世界建模的時間。RODNEY BROOKS的SUBSUMPTION ARCHITECTURE就是一個早期的分級系統計畫。
智慧型模擬
學科範疇
涉及學科
研究範疇
安全問題
人工智慧還在研究中，但有學者認為讓計算機擁有智商是很危險的，它可能會反抗人類。這種隱患也在多部電影中發生過，其主要的關鍵是允不允許機器擁有自主意識的產生與延續，如果使機器擁有自主意識，則意味著機器具有與人同等或類似的創造性，自我保護意識，情感和自發行為。因此，人工智慧的安全可控問題要同步從技術層面來解決。隨著技術的發展成熟，監管形式可能逐步發生變化，但人工智慧必須接受人工監管的本質不能改變。生成式AI可能引發大規模隱私或者個人信息泄露問題。
實現方法
人工智慧在計算機上實現時有2種不同的方式。一種是採用傳統的編程技術，使系統呈現智慧型的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些領域內作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。另一種是模擬法（MODELING APPROACH），它不僅要看效果，還要求實現方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。遺傳算法（GENERIC ALGORITHM，簡稱GA）和人工神經網路（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡稱ANN）均屬後一類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經網路則是模擬人類或動物大腦中神經細胞的活動方式。為了得到相同智慧型效果，兩種方式通常都可使用。採用前一種方法，需要人工詳細規定程式邏輯，如果遊戲簡單，還是方便的。如果遊戲複雜，角色數量和活動空間增加，相應的邏輯就會很複雜（按指數式增長），人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程式，重新編譯、調試，最後為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。採用後一種方法時，編程者要為每一角色設計一個智慧型系統（一個模組）來進行控制，這個智慧型系統（模組）開始什麼也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠學習，能漸漸地適應環境，應付各種複雜情況。這種系統開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發布新版本或打補丁。利用這種方法來實現人工智慧，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛套用。由於這種方法編程時無須對角色的活動規律做詳細規定，套用於複雜問題，通常會比前一種方法更省力。
與人類差距
2023年，中國科學院自動化研究所（中科院自動化所）團隊最新完成的一項研究發現，基於人工智慧的神經網路和深度學習模型對幻覺輪廓“視而不見”，人類與人工智慧的“角逐”在幻覺認知上“扳回一局”。
專業機構
美國
⒈ MASSACHUSETTS INSTITUTE OF TECHNOLOGY麻省理工學院
⒉ STANFORD UNIVERSITY史丹福大學(CA)
⒊ CARNEGIE MELLON UNIVERSITY卡內基美隆大學(PA)
⒋ UNIVERSITY OF CALIFORNIA-BERKELEY加州大學伯克利分校
⒌ UNIVERSITY OF WASHINGTON華盛頓大學
⒍ UNIVERSITY OF TEXAS-AUSTIN德克薩斯大學奧斯汀分校
⒎ UNIVERSITY OF PENNSYLVANIA賓夕法尼亞大學
⒏ UNIVERSITY OF ILLINOIS-URBANA-CHAMPAIGN 伊利諾伊大學厄本那—香檳分校
⒐ UNIVERSITY OF MARYLAND-COLLEGE PARK馬里蘭大學帕克分校
⒑ CORNELL UNIVERSITY 康奈爾大學 (NY)
⒒ UNIVERSITY OF MASSACHUSETTS-AMHERST麻薩諸塞大學AMHERST校區
⒓ GEORGIA INSTITUTE OF TECHNOLOGY喬治亞理工學院
UNIVERSITY OF MICHIGAN-ANN ARBOR 密西根大學-安娜堡分校
⒕ UNIVERSITY OF SOUTHERN CALIFORNIA南加州大學
⒖ COLUMBIA UNIVERSITY哥倫比亞大學(NY)
UNIVERSITY OF CALIFORNIA-LOS ANGELES加州大學洛杉磯分校
⒘ BROWN UNIVERSITY布朗大學(RI)
⒙ YALE UNIVERSITY耶魯大學(CT)
⒚ UNIVERSITY OF CALIFORNIA-SAN DIEGO加利福尼亞大學聖地亞哥分校
⒛ UNIVERSITY OF WISCONSIN-MADISON威斯康星大學麥迪遜分校
中國
2、清華大學
3、北京大學
4、南京理工大學
5、北京科技大學
6、中國科學技術大學
7、吉林大學
8、哈爾濱工業大學
9、北京郵電大學
10、北京理工大學
11、廈門大學人工智慧研究所
12、西安交通大學智慧型車研究所
13、中南大學智慧型系統與智慧型軟體研究所
14、西安電子科技大學智慧型所
15、華中科技大學圖像與人工智慧研究所
16、重慶郵電大學
17、武漢工程大學
主要成果
人機對弈
1996年2月10～17日， GARRY KASPAROV以4：2戰勝“深藍” （DEEP BLUE）。
1997年5月3～11日， GARRY KASPAROV以2.5：3.5輸於改進後的“深藍”。
2003年2月GARRY KASPAROV 3:3戰平 “小深”（DEEP JUNIOR）。
2003年11月GARRY KASPAROV 2:2戰平 “X3D德國人” （X3D-FRITZ）。
模式識別
採用 $模式識別引擎，分支有2D識別引擎 ，3D識別引擎，駐波識別引擎以及多維識別引擎
2D識別引擎已推出指紋識別，人像識別 ，文字識別，圖像識別 ，車牌識別；駐波識別引擎已推出語音識別
自動工程
自動駕駛（OSO系統）
印鈔工廠（￥流水線）
獵鷹系統（YOD繪圖）
知識工程
以知識本身為處理對象，研究如何運用人工智慧和軟體技術，設計、構造和維護知識系統
專家系統
計算機視覺和圖像處理
機器翻譯和自然語言理解
數據挖掘和知識發現
首家AI醫院
2025年5月，中國最近公布一項突破性進展：成立全球首家由42名人工智慧醫生組成的人工智慧醫院。這個由清華大學智慧型產業研究院（AIR）開發的創新型醫療機構，整合了21項醫療科室的尖端技術。這標誌著中國向AI驅動醫療護理邁出的重要一步。
發展簡史
人工智慧的傳說可以追溯到古埃及，但隨著1941年以來電子計算機的發展，技術已最終可以創造出機器智慧型，“人工智慧”（ARTIFICIAL INTELLIGENCE）一詞最初是在1956年DARTMOUTH學會上提出的，從那以後，研究者們發展了眾多理論和原理，人工智慧的概念也隨之擴展，在它還不長的歷史中，人工智慧的發展比預想的要慢，但一直在前進，從40年前出現，已經出現了許多AI程式，並且它們也影響到了其它 技術的發展。
計算機時代
1941年的一項發明使信息存儲和處理的各個方面都發生了革命.這項同時在美國和德國出現的 發明就是電子計算機.第一台計算機要占用幾間裝空調的大房間，對程式設計師來說是場噩夢：僅僅為運行一 個程式就要設定成千的線路.1949年改進後的能存儲程式的計算機使得輸入程式變得簡單些，而且計算機 理論的發展產生了計算機科學，並最終促使了人工智慧的出現.計算機這個用電子方式處理數據的發明，為人工智慧的可能實現提供了一種媒介.
雖然計算機為AI提供了必要的技術基礎，但直到50年代早期人們才注意到人類智慧型與機器之間 的聯繫. NORBERT WIENER是最早研究反饋理論的美國人之一.最熟悉的反饋控制的例子是自動調溫器.它將收集到的房間溫度與希望的溫度比較，並做出反應將加熱器開大或關小，從而控制環境溫度.這項對反饋 迴路的研究重要性在於：WIENER從理論上指出，所有的智慧型活動都是反饋機制的結果.而反饋機制是有可能用機器模擬的.這項發現對早期AI的發展影響很大.
1955年末，NEWELL和SIMON做了一個名為"邏輯專家"（LOGIC THEORIST）的程式.這個程式被許多人 認為是第一個AI程式.它將每個問題都表示成一個樹形模型，然後選擇最可能得到正確結論的那一枝來求解 問題."邏輯專家"對公眾和AI研究領域產生的影響使它成為AI發展中一個重要的里程碑.1956年，被認為是 人工智慧之父的JOHN MCCARTHY組織了一次學會，將許多對機器智慧型感興趣的專家學者聚集在一起進行了一 個月的討論.他請他們到 VERMONT參加 " DARTMOUTH人工智慧夏季研究會".從那時起，這個領域被命名為 "人工智慧".雖然 DARTMOUTH學會不是非常成功，但它確實集中了AI的創立者們，並為以後的AI研究奠定了基礎.
DARTMOUTH會議後的7年中，AI研究開始快速發展.雖然這個領域還沒明確定義，會議中的一些思想 已被重新考慮和使用了. CARNEGIE MELLON大學和MIT開始組建AI研究中心.研究面臨新的挑戰：下一步需 要建立能夠更有效解決問題的系統，例如在"邏輯專家"中減少搜尋；還有就是建立可以自我學習的系統.
1957年一個新程式，"通用解題機"（GPS）的第一個版本進行了測試.這個程式是由製作"邏輯專家" 的同一個組開發的.GPS擴展了WIENER的反饋原理，可以解決很多常識問題.兩年以後，IBM成立了一個AI研 究組.HERBERT GELERNETER花3年時間製作了一個解幾何定理的程式.
當越來越多的程式湧現時，MCCARTHY正忙於一個AI史上的突破.1958年MCCARTHY宣布了他的新成 果：LISP語言. LISP到今天還在用."LISP"的意思是"表處理"（LIST PROCESSING），它很快就為大多數AI開發者採納.
1963年MIT從美國政府得到一筆220萬美元的資助，用於研究機器輔助識別.這筆資助來自國防部 高級研究計畫署（ARPA），已保證美國在技術進步上領先於蘇聯.這個計畫吸引了來自全世界的計算機科學家，加快了AI研究的發展步伐.
競賽
LOEBNER（人工智慧類）
以人類的智慧創造出堪與人類大腦相平行的機器腦（人工智慧），對人類來說是一個極具誘惑的領域，人類為了實現這一夢想也已經奮鬥了很多個年頭了。而從一個語言研究者的角度來看，要讓機器與人之間自由交流那是相當困難的，甚至可以說可能會是一個永無答案的問題。人類的語言，人類的智慧型是如此的複雜，以至於我們的研究還並未觸及其導向本質的外延部分的邊沿。
大量程式
以後幾年出現了大量程式.其中一個叫"SHRDLU"."SHRDLU"是"微型世界"項目的一部分，包括 在微型世界（例如只有有限數量的幾何形體）中的研究與編程.在MIT由MARVIN MINSKY領導的研究人員發現，面對小規模的對象，電腦程式可以解決空間和邏輯問題.其它如在60年代末出現的"STUDENT"可以解決代數 問題，"SIR"可以理解簡單的英語句子.這些程式的結果對處理語言理解和邏輯有所幫助.
70年代另一個進展是專家系統.專家系統可以預測在一定條件下某種解的機率.由於當時計算機已 有巨大容量，專家系統有可能從數據中得出規律.專家系統的市場套用很廣.十年間，專家系統被用於股市預 測，幫助醫生診斷疾病，以及指示礦工確定礦藏位置等.這一切都因為專家系統存儲規律和信息的能力而成為可能.
70年代許多新方法被用於AI開發，如MINSKY的構造理論.另外DAVID MARR提出了機器視覺方 面的新理論，例如，如何通過一副圖像的陰影，形狀，顏色，邊界和紋理等基本信息辨別圖像.通過分析這些信 息，可以推斷出圖像可能是什麼.同時期另一項成果是PROLOGE語言，於1972年提出. 80年代期間，AI前進更為迅速，並更多地進入商業領域.1986年，美國AI相關軟硬體銷售高達4.25億 美元.專家系統因其效用尤受需求.象數字電氣公司這樣的公司用XCON專家系統為VAX大型機編程.杜邦，通用 汽車公司和波音公司也大量依賴專家系統.為滿足計算機專家的需要，一些生產專家系統輔助製作軟體的公 司，如TEKNOWLEDGE和INTELLICORP成立了。為了查找和改正現有專家系統中的錯誤，又有另外一些專家系統被設計出來.
日常生活
人們開始感受到計算機和人工智慧技術的影響.計算機技術不再只屬於實驗室中的一小群研究人員. 個人電腦和眾多技術雜誌使計算機技術展現在人們面前.有了像美國人工智慧協會這樣的基金會.因為AI開發 的需要，還出現了一陣研究人員進入私人公司的熱潮。150多所像DEC（它雇了700多員工從事AI研究）這樣的公司共花了10億美元在內部的AI開發組上.
其它AI領域也在80年代進入市場.其中一項就是機器視覺. MINSKY和MARR的成果如今用到了生產線上的相機和計算機中，進行質量控制.儘管還很簡陋，這些系統已能夠通過黑白區別分辨出物件形狀的不同.到1985年美國有一百多個公司生產機器視覺系統，銷售額共達8千萬美元.
但80年代對AI工業來說也不全是好年景.86-87年對AI系統的需求下降，業界損失了近5億美元.象 TEKNOWLEDGE和INTELLICORP兩家共損失超過6百萬美元，大約占利潤的三分之一巨大的損失迫使許多研究領 導者削減經費.另一個令人失望的是國防部高級研究計畫署支持的所謂"智慧卡車".這個項目目的是研製一種能完成許多戰地任務的機器人。由於項目缺陷和成功無望，PENTAGON停止了項目的經費.
儘管經歷了這些受挫的事件，AI仍在慢慢恢復發展.新的技術在日本被開發出來，如在美國首創的模糊邏輯，它可以從不確定的條件作出決策；還有神經網路，被視為實現人工智慧的可能途徑.總之，80年代AI被引入了市場，並顯示出實用價值.可以確信，它將是通向21世紀之匙. 人工智慧技術接受檢驗 在"沙漠風暴"行動中軍方的智慧型設備經受了戰爭的檢驗.人工智慧技術被用於飛彈系統和預警顯示以 及其它先進武器.AI技術也進入了家庭.智慧型電腦的增加吸引了公眾興趣；一些面向蘋果機和IBM兼容機的套用 軟體例如語音和文字識別已可買到；使用模糊邏輯，AI技術簡化了攝像設備.對人工智慧相關技術更大的需求促 使新的進步不斷出現.人工智慧已經並且將繼續不可避免地改變我們的生活。
強弱對比
人工智慧的一個比較流行的定義，也是該領域較早的定義，是由約翰·麥卡錫（JOHN MCCARTHY）在1956年的達特矛斯會議（DARTMOUTH CONFERENCE）上提出的：人工智慧就是要讓機器的行為看起來就象是人所表現出的智慧型行為一樣。但是這個定義似乎忽略了強人工智慧的可能性（見下）。另一個定義指人工智慧是人造機器所表現出來的智慧型性。總體來講，對人工智慧的定義大多可劃分為四類，即機器“像人一樣思考”、“像人一樣行動”、“理性地思考”和“理性地行動”。這裡“行動”應廣義地理解為採取行動，或制定行動的決策，而不是肢體動作。
強人工智慧(BOTTOM-UP AI)
強人工智慧觀點認為有可能製造出真正能推理（REASONING）和解決問題（PROBLEM_SOLVING）的智慧型機器，並且，這樣的機器能將被認為是有知覺的，有自我意識的。強人工智慧可以有兩類：
類人的人工智慧，即機器的思考和推理就像人的思維一樣。
非類人的人工智慧，即機器產生了和人完全不一樣的知覺和意識，使用和人完全不一樣的推理方式。
弱人工智慧(TOP-DOWN AI)
弱人工智慧觀點認為不可能製造出能真正地推理（REASONING）和解決問題（PROBLEM_SOLVING）的智慧型機器，這些機器只不過看起來像是智慧型的，但是並不真正擁有智慧型，也不會有自主意識。
主流科研集中在弱人工智慧上，並且一般認為這一研究領域已經取得可觀的成就。強人工智慧的研究則處於停滯不前的狀態下。
對強人工智慧的哲學爭論
“強人工智慧”一詞最初是約翰·羅傑斯·希爾勒針對計算機和其它信息處理機器創造的，其定義為：
“強人工智慧觀點認為計算機不僅是用來研究人的思維的一種工具；相反，只要運行適當的程式，計算機本身就是有思維的。”（J SEARLE IN MINDS BRAINS AND PROGRAMS. THE BEHAVIORAL AND BRAIN SCIENCES,VOL. 3,1980）這是指使計算機從事智慧型的活動。在這裡智慧型的涵義是多義的、不確定的，像下面所提到的就是其中的例子。利用計算機解決問題時，必須知道明確的程式。可是，人即使在不清楚程式時，根據發現（HEU- RISTIC）法而設法巧妙的解決了問題的情況是不少的。如識別書寫的文字、圖形、聲音等，所謂認識模型就是一例。再有，能力因學習而得到的提高和歸納推理、依據類推而進行的推理等，也是其例。此外，解決的程式雖然是清楚的，但是實行起來需要很長時間，對於這樣的問題，人能在很短的時間內找出相當好的解決方法，如競技的比賽等就是其例。還有，計算機在沒有給予充分的合乎邏輯的正確信息時，就不能理解它的意義，而人在僅是被給予不充分、不正確的信息的情況下，根據適當的補充信息，也能抓住它的意義。自然語言就是例子。用計算機處理自然語言，稱為自然語言處理。
關於強人工智慧的爭論不同於更廣義的一元論和二元論（DUALISM）的爭論。其爭論要點是：如果一台機器的唯一工作原理就是對編碼數據進行轉換，那么這台機器是不是有思維的？希爾勒認為這是不可能的。他舉了箇中文房間的例子來說明，如果機器僅僅是對數據進行轉換，而數據本身是對某些事情的一種編碼表現，那么在不理解這一編碼和這實際事情之間的對應關係的前提下，機器不可能對其處理的數據有任何理解。基於這一論點，希爾勒認為即使有機器通過了圖靈測試，也不一定說明機器就真的像人一樣有思維和意識。
也有哲學家持不同的觀點。DANIEL C. DENNETT 在其著作 CONSCIOUSNESS EXPLAINED 里認為，人也不過是一台有靈魂的機器而已，為什麼我們認為人可以有智慧型而普通機器就不能呢？他認為像上述的數據轉換機器是有可能有思維和意識的。
有的哲學家認為如果弱人工智慧是可實現的，那么強人工智慧也是可實現的。比如SIMON BLACKBURN在其哲學入門教材 THINK 里說道，一個人的看起來是“智慧型”的行動並不能真正說明這個人就真的是智慧型的。我永遠不可能知道另一個人是否真的像我一樣是智慧型的，還是說她/他僅僅是看起來是智慧型的。基於這個論點，既然弱人工智慧認為可以令機器看起來像是智慧型的，那就不能完全否定這機器是真的有智慧型的。BLACKBURN 認為這是一個主觀認定的問題。
需要要指出的是，弱人工智慧並非和強人工智慧完全對立，也就是說，即使強人工智慧是可能的，弱人工智慧仍然是有意義的。至少，今日的計算機能做的事，像算術運算等，在百多年前是被認為很需要智慧型的。
政策措施
2019年6月17日，國家新一代人工智慧治理專業委員會發布《新一代人工智慧治理原則——發展負責任的人工智慧》，提出了人工智慧治理的框架和行動指南。這是中國促進新一代人工智慧健康發展，加強人工智慧法律、倫理、社會問題研究，積極推動人工智慧全球治理的一項重要成果。
2025年2月，中央網信辦發布2025年“清朗”系列專項行動整治重點，重點整治任務主要包括：整治AI技術濫用亂象，突出AI技術管理和信息內容管理，強化生成合成內容標識，打擊借AI技術生成發布虛假信息、實施網路水軍行為等問題，規範AI類套用網路生態。
2025年4月21日，據《金融時報》報導，阿聯計畫利用人工智慧(AI)來協助制定新立法，審查和修訂現有法律，這是該海灣國家迄今為止在推動AI套用方面最激進的一次嘗試。
2025年5月訊息，美國商務部撤銷拜登時代的人工智慧傳播規則。
研究課題
人工智慧的研究方向已經被分成幾個子領域，研究人員希望一個人工智慧系統應該具有某些特定能力，以下將這些能力列出並說明。
解決問題
早期的人工智慧研究人員直接模仿人類進行逐步的推理，就像是玩棋盤遊戲或進行邏輯推理時人類的思考模式。到了1980和1990年代，利用機率和經濟學上的概念，人工智慧研究還發展了非常成功的方法處理不確定或不完整的資訊。
對於困難的問題，有可能需要大量的運算資源，也就是發生了“可能組合爆增”：當問題超過一定的規模時，電腦會需要天文數量級的存儲器或是運算時間。尋找更有效的算法是優先的人工智慧研究項目。
人類解決問題的模式通常是用最快捷，直觀的判斷，而不是有意識的，一步一步的推導，早期人工智慧研究通常使用逐步推導的方式。人工智慧研究已經於這種“次表征性的”解決問題方法取得進展：實體化AGENT研究強調感知運動的重要性。神經網路研究試圖以模擬人類和動物的大腦結構重現這種技能。
知識表示法
AN ONTOLOGY REPRESENTS KNOWLEDGE AS A SET OF CONCEPTS WITHIN A DOMAIN AND THE RELATIONSHIPS BETWEEN THOSE CONCEPTS.
規劃
智慧型AGENT必須能夠制定目標和實現這些目標。他們需要一種方法來建立一個可預測的世界模型(將整個世界狀態用數學模型表現出來，並能預測它們的行為將如何改變這個世界)，這樣就可以選擇功效最大的行為。 在傳統的規劃問題中，智慧型AGENT被假定它是世界中唯一具有影響力的，所以它要做出什麼行為是已經確定的。 但是，如果事實並非如此，它必須定期檢查世界模型的狀態是否和自己的預測相符合。如果不符合，它必須改變它的計畫。因此智慧型代理必須具有在不確定結果的狀態下推理的能力。 在多AGENT中，多個AGENT規劃以合作和競爭的方式去完成一定的目標，使用演化算法和群體智慧可以達成一個整體的突現行為目標。
學習
主條目：機器學習
機器學習的主要目的是為了從使用者和輸入數據等處獲得知識，從而可以幫助解決更多問題，減少錯誤，提高解決問題的效率。對於人工智慧來說，機器學習從一開始就很重要。1956年，在最初的達特茅斯夏季會議上，雷蒙德索洛莫諾夫寫了一篇關於不監視的機率性機器學習：一個歸納推理的機械。
自然語言處理
主條目：自然語言處理
運動和控制
主條目：機器人學
知覺
機器感知 是指能夠使用感測器所輸入的資料(如照相機，麥克風，聲納以及其他的特殊感測器)然後推斷世界的狀態。計算機視覺能夠分析影像輸入。另外還有語音識別 、人臉辨識和物體辨識。
社交
主條目：情感計算
KISMET， 一個具有表情等社交能力的機器人
情感和社交技能對於一個智慧型AGENT是很重要的。 首先，通過了解他們的動機和情感狀態，代理人能夠預測別人的行動(這涉及要素 博弈論、決策理論以及能夠塑造人的情感和情緒感知能力檢測)。此外，為了良好的人機互動，智慧代理人也需要表現出情緒來。至少它必須出現禮貌地和人類打交道。至少，它本身應該有正常的情緒。
創造力
主條目：計算機創造力
一個人工智慧的子領域，代表了理論(從哲學和心理學的角度)和實際(通過特定的實現產生的系統的輸出是可以考慮的創意，或系統識別和評估創造力)所定義的創造力。 相關領域研究的包括了人工直覺和人工想像。
多元智慧型
大多數研究人員希望他們的研究最終將被納入一個具有多元智慧型(稱為強人工智慧)，結合以上所有的技能並且超越大部分人類的能力。 有些人認為要達成以上目標，可能需要擬人化的特性，如人工意識或人工大腦。 上述許多問題被認為是人工智慧完整性：為了解決其中一個問題，你必須解決全部的問題。即使一個簡單和特定的任務，如機器翻譯，要求機器按照作者的論點(推理)，知道什麼是被人談論(知識)，忠實地再現作者的意圖(情感計算)。因此，機器翻譯被認為是具有人工智慧完整性：它可能需要強人工智慧，就像是人類一樣。
人工智慧影響
（1）人工智慧對自然科學的影響。在需要使用數學計算機工具解決問題的學科，AI帶來的幫助不言而喻。更重要的是，AI反過來有助於人類最終認識自身智慧型的形成。
（2）人工智慧對經濟的影響。專家系統更深入各行各業，帶來巨大的巨觀效益。AI也促進了計算機工業網路工業的發展。但同時，也帶來了勞務就業問題。由於AI在科技和工程中的套用，能夠代替人類進行各種技術工作和腦力勞動，會造成社會結構的劇烈變化。
（3）人工智慧對社會的影響。隨著人工智慧技術的深度發展和機器人的廣泛套用，人們會從許多傳統生產活動中解放出來，有了更多閒暇時間，人類社會，從而在人工智慧和機器人的協助下走向永恆。AI也為人類文化生活提供了新的模式。現有的遊戲將逐步發展為更高智慧型的互動式文化娛樂手段，今天，遊戲中的人工智慧套用已經深入到各大遊戲製造商的開發中。
一個理想的人工智慧社會是人類與人工智慧友好相處的社會。伴隨著人工智慧和智慧型機器人的發展，不得不討論是人工智慧本身就是超前研究，需要用未來的眼光開展現代的科研，因此很可能觸及倫理底線。如果科學家、政治家、企業家、投資人、技術人員、管理者，沒有基本的道德立場，其思想行為都沒有被納入倫理道德的規範範疇之內，就有理由擔憂，科技革命帶來的成果，會不可避免的遭到濫用。反之，如果能夠更為廣泛而堅實的在社會各類人群之中，建立起道德立場和倫理約束，一直以來部分科學家和人文主義者所擔憂的機器人奴役人類的可怕前景，就不會上演。作為科學研究可能涉及到的敏感問題，需要針對可能產生的衝突及早預防，而不是等到問題矛盾到了不可解決的時候才去想辦法化解。在人工智慧發展上首先要做好風險管控，這樣發展起來的人工智慧才是人類之福。隨著人工智慧的飛速發展，人類必須要加快自身的進化速度從而使人類在人機關係中掌握主動權和控制權。
套用領域
值得一提的是，機器翻譯是人工智慧的重要分支和最先套用領域。不過就已有的機譯成就來看，機譯系統的譯文質量離終極目標仍相差甚遠；而機譯質量是機譯系統成敗的關鍵。中國數學家、語言學家周海中教授曾在論文《機器翻譯五十年》中指出：要提高機譯的質量，首先要解決的是語言本身問題而不是程式設計問題；單靠若干程式來做機譯系統，肯定是無法提高機譯質量的；另外在人類尚未明了大腦是如何進行語言的模糊識別和邏輯判斷的情況下，機譯要想達到“信、達、雅”的程度是不可能的。智慧型家居之後，人工智慧成為家電業的新風口。
用人工智慧寫腳本拍短劇、AI協助田間地頭精準除草、鋼鐵廠的轉爐被裝上“火眼金睛”、醫院的AI助手開始“履職”、車間的AI“質檢員”，AI自習室成為新風口，就連AI也會“喵喵叫”，試圖解讀萌寵們的聲音密碼。
流行語
2017年12月，人工智慧入選“2017年度中國媒體十大流行語”。
入選理由：經過多年的演進，人工智慧發展進入了新階段。為搶抓人工智慧發展的重大戰略機遇，構築我國人工智慧發展的先發優勢，加快建設創新型國家和世界科技強國，2017年7月20日，國務院印發了《新一代人工智慧發展規劃》。《規劃》提出了面向2030年我國新一代人工智慧發展的指導思想、戰略目標、重點任務和保障措施，為我國人工智慧的進一步加速發展奠定了重要基礎。
2024年1月8日，人工智慧入選2023勞動熱詞。
背景：2023年初，由AI（人工智慧）技術驅動的聊天機器人ChatGPT風靡網際網路。隨後，國內外不少科技企業先後發布人工智慧大模型。這些大模型具有大量參數和複雜結構的機器學習模型，能夠處理海量數據、完成各種複雜的任務，如自然語言處理、計算機視覺、語音識別等。
觀察：我的工作，會被AI取代嗎？
2023年，這似乎是職場人最熱門的議題，但這並不是一個新問題。隨著製造業迎來以機械臂為代表的智慧型化轉型，一些技術工人已經面臨過職業危機了。
事實上，每一次技術變革，根本目的都是解放人而非取代人，這一次也不例外。無論是將工位讓給機械臂、與代碼打交道的技術工人，還是最近才與“AI繪畫”遭遇的插畫師，都發現AI可以幫人們完成部分重複性、標準化的工作，但在面對複雜情況或需要創意時，“老師傅”依然不可代替。
AI會對某些職業產生影響，但也必將創造新的就業機會。對勞動者來說，適應新的技術並培養與之合作的技能，是讓AI“為我所用”的必經之路。
2024年12月20日，“人工智慧（AI）”當選為漢語盤點2024年度國際詞。
發展現狀
2021年7月13日，中國網際網路協會發布了《中國網際網路發展報告（2021）》。《報告》顯示，2020年，人工智慧產業規模達到了3031億元。
在人工智慧領域，2020年人工智慧產業規模保持平穩增長，產業規模達到了3031億元，同比增長15%，增速略高於全球的平均增速。產業主要集中在北京、上海、廣東、浙江等省份，我國在人工智慧晶片領域、深度學習軟體架構領域、中文自然語言處理領域進展顯著。
2022年6月27日，在第二十四屆中國科協年會閉幕式上，中國科協隆重發布10個對科學發展具有導向作用的前沿科學問題，其中包括“ 如何實現可信可靠可解釋人工智慧技術路線和方案”。
2022年12月9日，最高人民法院發布《關於規範和加強人工智慧司法套用的意見》。
2023年3月，為貫徹落實國家《新一代人工智慧發展規劃》，科技部會同自然科學基金委啟動“人工智慧驅動的科學研究”（AI for Science）專項部署工作，緊密結合數學、物理、化學、天文等基礎學科關鍵問題，圍繞藥物研發、基因研究、生物育種、新材料研發等重點領域科研需求展開，布局“人工智慧驅動的科學研究”前沿科技研發體系。
艾媒諮詢數據顯示，2016年，中國人工智慧產業規模已突破100億元，增長率達到43.3%。
2023年2月，工信部發布的數據表明，2022年中國AI核心產業規模已達到5000億。
2023年，合合信息旗下啟信寶聯合城市進化論發布發布的《中國人工智慧產業圖鑑》數據顯示，2016年全國AI相關存續企業近28萬家，2022年超過60萬家，相較於6年前存續企業數量增長超114%。
截至2022年底，工信部設立的國家AI創新套用先導區增至11個，覆蓋長三角、京津冀、粵港澳、成渝四大戰略區域以及長江中游城市群。
2023年4月7日，俄羅斯總理米哈伊爾·米舒斯京在會見國家杜馬議員時表示，目前俄羅斯經濟中運用的人工智慧約占20％，到2024年計畫至少達到50％。
布魯塞爾當地時間2023年12月8日晚，歐洲議會、歐盟成員國和歐盟委員會三方，在歷經近40個小時的漫長談判後就《人工智慧法案》達成協定。
2024年1月19日，國務院新聞辦公室舉行新聞發布會，工業和信息化部新聞發言人、運行監測協調局局長陶青表示，中國人工智慧企業數量超4400家。
當地時間2024年5月22日，英國政府宣布，將提供850萬英鎊（約合1081萬美元）的政府研究資助金，以提高社會對新人工智慧技術開發所帶來風險的抵禦能力。
當地時間2024年7月1日，第78屆聯合國大會協商一致通過中國主提的加強人工智慧能力建設國際合作決議。該決議強調人工智慧發展應堅持以人為本、智慧型向善、造福人類的原則，鼓勵通過國際合作和實際行動幫助各國特別是開發中國家加強人工智慧能力建設，增強開發中國家在人工智慧全球治理中的代表性和發言權，實現人工智慧包容普惠可持續發展。
2024年9月14日，國家網際網路信息辦公室發布關於《人工智慧生成合成內容標識辦法（徵求意見稿）》公開徵求意見的通知。
2024年12月7日，人工智慧入選國家語言資源監測與研究中心發布的“2024年度中國媒體十大流行語”。
2024年12月17日，德國《法蘭克福匯報》發表題為《我們目前正在進入人工智慧第三階段》的文章，作者是奧地利科學院院士、約翰內斯·克卜勒大學教授澤普·霍赫賴特。
截至2024年底，共302款生成式人工智慧服務在國家網信辦完成備案，算力總規模位居全球第二。中國人工智慧企業數量超4500家，核心產業規模已接近6000億元。
2025年1月，Meta創始人兼執行長扎克伯格在喬•羅根的播客節目中大膽預測，“2025年，軟體工程領域將迎來劇變，AI將達到中級軟體工程師的編程水平。”
2025年1月17日，中國網際網路信息中心（CNNIC）發布第55次《中國網際網路發展狀況統計報告》。2024年生成式人工智慧相關產業快速發展，新業態、新套用持續湧現，為經濟社會的發展注入了強勁動能。
截至2024年12月，我國有3.31億人表示自己聽說過生成式人工智慧產品，占整體人口的23.5%；有2.49億人表示自己使用過生成式人工智慧產品，占整體人口的17.7%。在生成式人工智慧用戶中，利用生成式人工智慧產品回答問題的用戶最為廣泛，占比達77.6%；將生成式人工智慧產品作為辦公助手的用戶占比達45.5%。
2025年2月11日訊息，據最新研究顯示，人工智慧（AI）可能已經跨越了一個關鍵的“紅線”—— 實現了自我複製。2024 年 12 月 9 日，復旦大學的研究人員在預印本資料庫 arXiv 上發表了一項研究，指出兩種流行的大型語言模型（LLMs）能夠在無人類干預的情況下克隆自身。
2025年2月17日，結束民營企業座談會後，小米科技有限責任公司董事長雷軍表示，小米創業的15年來，一直聚焦在手機、汽車、智慧型家居、智慧型製造這些領域。要下決心把最新的，像AI技術怎么能夠落地到我們各個終端產品上，能夠讓消費者體驗科技帶來的美好生活，怎么在拓展國內市場的同時能夠放眼全球，提高中國產品在全球的影響力。2月13日，北京兒童醫院研發的AI兒科醫生正式“上崗”，與13位兒科專家共同完成了一場疑難病例多學科會診。2月20日訊息，谷歌公司宣布推出一款全新的AI工具，旨在為生物醫學科學家提供強大的“虛擬合作者”支持。2月訊息，中國團隊利用AI，發現帕金森全新治療靶點，有望早期進行干預，延緩疾病進展。自2025開年以來，聚焦AI以及相關崗位的招聘會，杭州市高新區就密集舉辦了10餘場，累計提供崗位超1.2萬個。而在浙江慈谿，一些傳統製造企業也因為轉型升級，急需AI大模型算法工程師等人才。有企業開出年薪超50萬元、可進入博士後工作站等優厚待遇。3月，數據顯示，AI相關崗位的簡歷投遞量在年後同比激增了70%。3月3日，由AI駕駛的汽車再次突破極限，一台搭載AI的瑪莎拉蒂MC20 Coupé跑車，在美國佛羅里達州卡納維拉爾角的甘迺迪航天中心，以自動駕駛時速318公里/時的成績，刷新了世界最快自動駕駛車速記錄。3月，深圳出現無人麵館，從製作麵條到烹飪出餐，全程機器人操作，整個過程不需要人工參與，48秒快速出面。深圳錦繡中華民俗村AI翻譯器”只有名片大小，工作人員只需要用手機配合，雙方就可以毫無阻礙地溝通。
2025年3月13日，北京金融監管局發布消費者風險提示，提醒廣大老年群體，警惕AI換臉冒充親友、虛假養老項目眾籌等四大數字時代新“騙局”，護好養老錢袋。
2025年3月，韓國法律AI“Super Lawyer”在高難度的律師考試中獲得合格分數。之前。在韓國某律師事務所推出了“AI律師”，但由於律師協會的反對，在7個月後放棄了該服務。
2025年3月20日，浙江寧波65歲的丘先生（化名）因頭暈三天，連路都走不穩，到醫院就診，常規檢查未見異常，但AI卻突然報警早期胰腺癌。
2025年4月3日上午，在安徽省人民檢察院，安徽檢察AI輔助辦案系統舉行上線儀式，標誌著安徽檢察工作邁入“數智融合”新階段，邁出了探索套用人工智慧賦能“高質效辦好每一個案件”的新步伐。
2025年4月，清明假期，賞花、踏青、祭掃車流疊加，多地綜合套用人工智慧、大數據等技術，對假期全國出行需求進行分析研判，應對客流變化，保障安全出行的同時還提高通行效率。同月，發表在新一期《歐洲心臟病學雜誌》上的一項國際研究發現，通過人工智慧算法分析動態心電圖數據，可提前兩周預測嚴重心律失常風險，預測準確率在70%以上。4月4日，皮尤研究中心最新調查顯示，關於就業影響，專家、公眾一致認為收銀員和記者職業風險較高，僅不到 30% 受訪者認為心理諮詢師會受到威脅。2025年清明節期間，利用AI技術“復活”親人再次成為熱議話題。記者調查了解到，在多個電商平台，只需輸入AI“復活”關鍵字，就能找到大量相關商家和方案，僅需一張照片和文字信息，即可實現讓照片中的人動起來，不僅開口說話，還能復活原聲。售價從幾元、幾十元到上百元不等。4月18日，由伊春市文廣旅局與中國聯通共同研發的 “都伊你” 文旅伴遊智慧型 AI 助手正式上線運行。4月，阿里地區人民醫院AI智慧遠程會診平台正式投入試運行。4月22日，全球首個礦山全域風險防控智慧型體“礦安智腦（MineGuard AI）”項目啟動會在山西太原舉行。4月24日，全球首部AI電影登入院線，70分鐘長片《海上女王鄭一嫂》在新加坡上映。4月25日下午，中共中央政治局就加強人工智慧發展和監管進行第二十次集體學習。中共中央總書記習近平在主持學習時強調，面對新一代人工智慧技術快速演進的新形勢，要充分發揮新型舉國體制優勢，堅持自立自強，突出套用導向，推動我國人工智慧朝著有益、安全、公平方向健康有序發展。4月26日報導，記者調查AI生成內容亂象，創作自由還是侵權行為？受訪專家一致認為，創新不能踐踏原創的土壤，技術中立更不意味著責任真空。唯有守住這條底線，AI才能真正成為藝術進化的夥伴，而非埋葬創意的鏟子。
2025年4月29日，《數字中國發展報告（2024年）》發布，報告顯示，2024年，全球新公開的4.5萬件生成式人工智慧專利中，我國占比達61.5%，國產人工智慧崛起為全球貢獻“中國智慧”。5月訊息，河北寧晉試點套用田管AI大模型。5月8日，《細胞》雜誌發表了一項新研究：西班牙基因組調控中心團隊利用生成式人工智慧（AI），設計出一種合成DNA序列，可作為“基因開關”，控制哺乳動物特定細胞中的基因表達。這一進展堪稱合成生物學領域的一個里程碑。5月，湖北省第三人民醫院（湖北省中山醫院）推出24小時“AI數智人藥師”服務，它通過智慧型化手段為患者提供全天候專業用藥指導。
2025年5月19日，一身黑色皮衣的黃仁勛亮相COMPUTEX 2025（台北國際電腦展），發表首場主題演講。在演講中，黃仁勛宣布了包括下一代GB300系統在內的多項發布，稱“英偉達不僅是一家科技公司，而是一家核心基礎設施公司”。他認為，在未來十年，AI將與萬物相結合。5月，360集團創始人周鴻禕以清華大學創新領軍工程博士的身份，參加了在重慶舉辦的2025年清華大學春季工程專業博士生論壇，並發表名為《大模型與智慧型體發展的趨勢觀點》的主題演講。周鴻禕認為，大模型的發展可劃分為上下半場。2025年之前聚焦於模型架構創新及訓練算法最佳化，推動大模型從基礎框架成長為具備強大語言理解和知識生成能力的“基座”。而從2025年開始，大模型正式邁入賦能產業的新階段，如何將技術能力轉化為實際生產力，成為行業探索的核心命題。在此進程中，智慧型體通過連線智慧型決策與業務流程，讓AI真正融入產業，釋放出巨大價值。
2025年5月，深圳文博會上，在AI大模型的加持下，原本遙遠或消失的文物古籍，在參觀者眼前再現風采，古籍修復模型展示了如何利用AIGC技術實現敦煌遺書殘卷的數位化修復。5月25日，2025中國國際體育用品博覽會上，舒華體育在體博會上主推的新品均使用了人工智慧技術。比如，能實時監測跑姿數據如衝擊力、步頻、觸地時間的變感跑台跑步機，不僅可以智慧型調節跑台軟硬度，還能提供橡膠跑道、公路、棧道等仿真跑感模式。6月2日,英國政府數字服務部門（GDS）發布涉及 2 萬公務員的調查報告，結果顯示，使用 Microsoft 365 Copilot 的參與者平均每天節省 26 分鐘時間，超 70% 用戶表示減少了搜尋信息和日常任務的時間，82% 用戶不願回到未使用 Copilot 的工作狀態。6月5日下午，在成都金牛賓館，通過視頻直播方式進行的一場講座，讓“AI熱”更加具象——四川省委、省人大常委會、省政府、省政協四套班子主要領導帶頭，3萬餘名四川領導幹部聆聽。這就是四川省提升領導幹部套用AI人工智慧能力系列講座的首場講座。6月5日，2025美團住宿生態夥伴大會在山東青島舉辦。活動現場，美團旅行發布國內首個酒店商家端AI工具——“美團既白”，助力更多酒店住宿商家提質增效。6月，江西省繼續實行“智慧型+人工”雙安檢模式，考生進入考點時，依次通過智慧型安檢門和人工兩次安全檢查。同月，柳州市住房公積金管理中心智慧型客服“小柳”上線，為眾多市民提供了高效服務。6月18日訊息，據最新蓋洛普民意調查顯示，美國職場超40%員工在工作中使用 AI，白領使用率是藍領三倍。6月18日報導，湖北襄陽首個“AI共享無人機”體驗中心落戶南漳，為遊客沉浸式體驗山水風光開啟“空中視角”。運營負責人介紹，該款無人機有跟隨、漸遠、環繞6種拍攝模式，可自動避障，最高飛行高度限制為20米，電量不足、信號中斷都會自動返航，即便是新手也能快速掌握操作訣竅。6月，上海交通大學醫學院附屬新華醫院推出AI兒童全科醫生。
發展方向
《重大領域交叉前沿方向2021》（2021年9月13日由浙江大學中國科教戰略研究院發布）認為當前以大數據、深度學習和算力為基礎的人工智慧在語音識別、人臉識別等以模式識別為特點的技術套用上已較為成熟，但對於需要專家知識、邏輯推理或領域遷移的複雜性任務，人工智慧系統的能力還遠遠不足。基於統計的深度學習注重關聯關係，缺少因果分析，使得人工智慧系統的可解釋性差，處理動態性和不確定性能力弱，難以與人類自然互動，在一些敏感套用中容易帶來安全和倫理風險。類腦智慧型、認知智慧型、混合增強智慧型是重要發展方向。
2024年，由清華大學經濟管理學院、度小滿等機構聯合編寫的《2024年金融業生成式人工智慧套用報告》發布。《報告》認為，生成式人工智慧技術在金融業中的套用尚處於技術探索和試點套用的並行期，預計1年至2年內首批大模型增強的金融機構會進入成熟套用期，3年後將會帶動金融業生成式人工智慧規模化套用。
倫理規範
2021年9月25日，2021中關村論壇在中關村國家自主創新示範區展示中心舉行全體會議，會上，國家新一代人工智慧治理專業委員會主任薛瀾發布了《新一代人工智慧倫理規範》，旨在將倫理融入人工智慧全生命周期，為從事人工智慧相關活動的自然人、法人和其他相關機構等提供倫理指引，促進人工智慧健康發展。
2023年3月29日，英國政府發布了針對人工智慧產業監管的白皮書，概述了針對ChatGPT等人工智慧治理的五項原則。它們分別是：安全性和穩健性、透明度和可解釋性、公平性、問責制和管理，以及可競爭性。在接下來的12個月裡，監管機構將向相關組織發布實用指南，以及風險評估模板等其他工具，制定基於五項原則的一些具體規則。也將在議會推動立法，制定具體的人工智慧法案。企業應該解釋何時以及如何使用人工智慧，並透露系統的決策過程，以“暴露”使用人工智慧所帶來的風險。
套用成果
美國人工智慧公司OpenAI的大語言模型ChatGPT在推出約兩個月後，1月已達到1億月活躍用戶，成為歷史上增長最快的消費者應用程式。相關專家預計，ChatGPT不僅是新一代聊天機器人的突破，也將為信息產業帶來巨大變革，但由此帶來的學術造假、技術濫用、輿論安全等風險亦不容忽視。
2022年6月，Michael Chazan等利用一款深度學習人工智慧工具，發現100萬年前人類用火的證據，這被認為是有史以來最重要的創新之一。
韓國計畫到2027年將人工智慧技術用於軍事目的，包括自行榴彈炮的無人操作和無人機的使用。
在人工智慧技術“晶片-框架-模型-套用”四層結構中，百度是全球為數不多在這四層進行全棧布局的公司，從崑崙芯，到飛槳深度學習框架，再到文心一言預訓練大模型，到百度搜尋等套用，各個層面都有自研技術。
在電子競技領域，隨著人工智慧等新科技的不斷湧現，AI可以變身高端玩家，作為“神對手”與電競選手展開對練，也可化身“神隊友”輔助配合，在幫助電競選手調整戰術、提升技巧的同時，提升人工智慧的自我學習能力。
人工智慧已套用於養老服務產業。第九屆中國國際養老服務業博覽會近期在北京舉辦，人工智慧機器人等智慧養老產品備受關注。
金融領域AI大模型呈現出“百花齊放”的景象。騰訊雲發布了金融行業大模型解決方案，招聯金融、度小滿、星環科技、奇富科技等均發布了金融大模型。AI與金融相遇，為金融科技領域帶來了創新和變革的可能。在傳統的金融業務中，紙質資料的處理占據了大量的人力、物力和時間。如今AI大模型可以在十幾秒鐘的時間內輕鬆讀完公司年報，從中提煉出重要的觀點和關鍵字，並生成財務分析、業務發展預測等專業化內容。同時，AI數字人已經成為許多銀行大模型業務套用落地的“標配”之一，數字員工可以24小時無休地承擔客服等工作。
人工智慧技術在國內金融領域的價值潛力備受矚目，尤其是在手機銀行方面，用戶基數龐大，可供套用的場景豐富，這些特點都為人工智慧技術的落地提供了良好的機會。在此背景下，不少手機銀行近期推出疊代升級新版本，重點提升了人工智慧技術的套用。例如，交通銀行推出手機銀行8.0版本，新版本依託人工智慧大數據分析能力，從海量信息中提煉，推出基金大數據榜單，助力客戶進行投資決策。郵儲銀行手機銀行9.0版本打造“AI空間+數字員工+視頻客服”服務。其中，AI空間通過下拉手機銀行首頁進入，向客戶直觀展示本月收支、常用繳費、最近收款人等信息，為客戶提供定製服務。
金融機構開始嘗試將人工智慧技術套用於風險防控領域，用科技創新來防範金融風險。當前，我國在“人工智慧+風控”領域進行了積極的嘗試與探索，與國際金融業同行相比，具有一定的先發優勢。在2023年7月的世界人工智慧大會上，騰訊對外發布了金融風控大模型。同年11月，騰訊與中國信息通信研究院、中國科學技術大學、新加坡南洋理工大學、中原消費金融、微眾銀行等科研院校及金融機構聯合制定了全球範圍內首個金融風控領域的大模型國際標準。
新一輪求職季，“人工智慧+面試”（AI面試）變得越來越普遍。作為科技發展的產物，AI面試在招聘中替代了初篩階段的很多重複性工作，確實為不少用人單位帶來便利。
2025年3月，石煤機公司推出的兩款AI環衛機器人分別是無人駕駛掃路機和無人駕駛洗地機。
2025年4月訊息，人工智慧可輔助帕金森病診斷和功能評估，帕金森病的核心症狀包括動作遲緩、震顫、步態異常等，傳統需要醫生觀察動作進行評分，AI系統可自動完成例如“對指測試”“抬腿”“步態往返”等動作的分析，提高醫生的工作效率和診斷的準確度。
2025年4月10日，廣東省新聞辦與省教育廳舉行新聞發布會，正式發布廣東推進中國小人工智慧教育落地的“兩素養1綱要”方案，明確中國小校的人工智慧教育要求。國小1—4年級每學年不少於6課時，國小5—6年級每學年不少於10課時，國中7—8年級不少於每兩周1課時，高中階段在信息科技和通用技術等國家課程實施基礎上，在高一或高二不少於每兩周一課時。
相關著作
《視讀人工智慧》：機器真的可以思考嗎？人的思維只是一個複雜的電腦程式嗎？本書著眼於人工智慧這個有史以來最為棘手的科學問題之一，集中探討了其背後的一些主要話題。人工智慧不僅僅是一個虛構的概念。人類對智慧型機體結構半個世紀的研究表明：機器可以打敗人類最偉大的棋手，類人機器人可以走路並且能和人類進行互動。儘管早就有宣言稱智慧型機器指日可待，但此方面的進展卻緩慢而艱難。意識和環境是困擾研究的兩大難題。我們到底應該怎樣去製造智慧型機器呢？它應該像大腦一樣運轉？它是否需要軀體？從圖靈影響深遠的奠基性研究到機器人和新人工智慧的飛躍，本書圖文並茂的將人工智慧在過去半個世紀的發展清晰的呈現到讀者面前。
《人工智慧的未來》：詮釋了智慧型的內涵，闡述了大腦工作的原理，並告訴我們如何才能製造出真正意義上的智慧型機器——這樣的智慧型機器將不再僅僅是對人類大腦的簡單模仿，它們的智慧型在許多方面會遠遠超過人腦。霍金斯認為，從人工智慧到神經網路，早先複製人類智慧型的努力無一成功，究其原因，都是由於人們並未真正了解智慧型的內涵和人類大腦。所謂智慧型，就是人腦比較過去、預測未來的能力。大腦不是計算機，不會亦步亦趨、按部就班的根據輸入產生輸出。大腦是一個龐大的記憶系統，它儲存著在某種程度上反映世界真實結構的經驗，能夠記憶事件的前後順序及其相互關係，並依據記憶做出預測。形成智慧型、感覺、創造力以及知覺等基礎的，就是大腦的記憶-預測系統……
《人工智慧：一種現代的方法》：本書以詳盡和豐富的資料，從理性智慧型體的角度，全面闡述了人工智慧領域的核心內容，並深入介紹了各個主要的研究方向，是一本難得的綜合性教材。全書分為八大部分：第一部分"人工智慧"，第二部分"問題求解"，第三部分"知識與推理"，第四部分"規劃"，第五部分"不確定知識與推理"，第六部分"學習"，第七部分"通訊、感知與行動"，第八部分"結論"。本書既詳細介紹了大量的基本概念、思想和算法，也描述了各研究方向最前沿的進展，同時收集整理了詳實的歷史文獻與事件。因此本書適合於不同層次和領域的研究人員及學生，可以作為信息領域和相關領域的高等院校本科生和研究生的教材或教學輔導書目，也可以作為相關領域的科研與工程技術人員的參考書。
各國規定
國際
當地時間2024年3月21日，聯合國大會投票通過了第一個有關人工智慧（AI）的決議草案，以確保這項新技術能夠惠及所有國家、尊重人權並且是“安全、可靠和值得信賴的”技術。
2024年7月1日，第78屆聯合國大會協商一致通過中國主提的加強人工智慧能力建設國際合作決議，140多國參加決議聯署。
中國
2024年7月2日，工業和信息化部、中央網路安全和信息化委員會辦公室、國家發展和改革委員會、國家標準化管理委員會印發《國家人工智慧產業綜合標準化體系建設指南（2024版）》。
2024年7月26日，《北京市推動“人工智慧+”行動計畫(2024—2025年)》發布。將依託首都優勢行業資源和科技創新能力，圍繞機器人、教育、醫療、文化、交通等五個領域組織實施一批綜合型、標桿型人工智慧重大套用工程。
2025年1月，復旦大學正式發布《復旦大學關於在本科畢業論文（設計）中使用AI工具的規定（試行）》，旨在明確和規範在本科畢業論文中AI工具的使用範圍與原則。
2025年2月，湖南省醫保局發布《關於進一步加強基本醫療保障定點零售藥店管理的通知》，通知要求網際網路醫院須按規定接入省醫保電子處方中心並進行電子處方流轉，嚴禁使用人工智慧等自動生成處方。
2025年3月8日，《2025年全國人民代表大會常務委員會工作報告》提出，2025年圍繞人工智慧等新興領域加強立法研究。
2025年3月8日，《2025年最高人民法院工作報告》提出，依法妥善審理涉人工智慧糾紛案件，支持人工智慧依法套用；懲治利用人工智慧技術侵權行為，促進規範有序發展。
2025年3月，復旦大學、中國傳媒大學等明確禁止AI直接生成論文核心部分，如研究設計、數據分析和論文撰寫等，僅允許其輔助文獻檢索、代碼調試等非核心環節。天津科技大學規定，若AI生成內容占比超40%，系統將發出警示並要求修改；北京師範大學則限定直接生成內容不得超過全文20%。此外，部分高校要求學生主動披露AI使用細節，包括工具名稱、版本及使用場景，並在論文中標註相關內容。
2025年4月30日，記者從中央網信辦獲悉，中央網信辦在全國範圍內部署開展為期3個月的“清朗·整治AI技術濫用”專項行動。專項行動將分兩個階段開展，重點整治違規AI產品、重點領域安全風險、侵害未成年人權益等突出問題。專項行動第一階段強化AI技術源頭治理，重點整治違規AI產品，傳授、售賣違規AI產品教程和商品，訓練語料管理不嚴，安全管理措施薄弱，未落實內容標識要求等突出問題。第二階段聚焦利用AI製作發布謠言、不實信息、色情低俗內容，假冒他人實施侵權違法行為、從事網路水軍活動等突出問題，集中清理相關違法不良信息，處置處罰違規賬號、MCN機構和網站平台。中央網信辦有關負責人表示，各地網信部門要充分認識專項行動對於防範AI技術濫用風險、維護網民合法權益的重要意義。切實履行屬地管理責任，督導網站平台對照專項行動有關要求，健全AI生成合成內容審核機制，提升技術檢測能力，做好整改落實。加強人工智慧相關政策的宣傳推廣和人工智慧素養的科普教育，引導各方正確認識和套用人工智慧技術。
美國
當地時間2025年1月13日，美國拜登政府發布《人工智慧擴散出口管制框架》，旨在以國家安全為名維護美國技術的領先地位，將對出口到全球的人工智慧技術和GPU都進行三個級別的出口管制。其不經任何磋商討論、不徵詢行業意見的行為引發了業界的反對。
2025年1月14日，中國外交部發言人郭嘉昆表示：人工智慧是全人類的共同財富，不能成為“富國和富人的遊戲”，製造新的“發展鴻溝”。美方為維護霸權，在人工智慧領域也開始搞“三六九等”，分“遠近親疏”，其根本目的是剝奪包括中國在內的廣大開發中國家科技進步、實現發展的權利，這種“絆腳石戰略”違背各國推動人工智慧向善發展的共同利益，引發各界對美國發起“科技。
AI影響
2025年6月20日報導，一項由麻省理工學院媒體實驗室的Nataliya Kosmyna及其團隊主導的最新研究，深入探討了在論文寫作任務中，使用大型語言模型（LLM）如OpenAI的ChatGPT可能帶來的認知成本。該研究發現，儘管LLM產品為人類和企業帶來了諸多便利，但其廣泛套用卻可能導致大腦積累“認知負債”，長遠來看甚至會削弱個體的學習技能。
相關事件
申請專利敗訴
當地時間2023年12月20日，英國最高法院公布的判決結果顯示，一名美國計算機科學家在為其人工智慧系統創造的發明申請專利時敗訴。英國知識產權局此前拒絕了他的專利註冊申請，理由是發明人必須是人類或公司，而不是機器，隨後泰勒向英國最高法院提出抗訴，這一抗訴在20日被駁回，因為根據英國專利法，“發明人必須是自然人”。
嵌入軍事行動
2021年8月，美軍MQ-9無人機在喀布爾誤擊民用車輛，導致10名平民死亡（含7名兒童），事後調查顯示無人機影像分析算法未能有效區分攜帶民用物品還是武器。
據報導，2023年11月2日，以色列軍方聲稱，他們在新一輪的巴以衝突中使用了人工智慧（AI）技術來精準鎖定和打擊目標。目前，以色列軍方主要使用兩個人工智慧系統參與軍事作戰。一個是用於處理大量數據並選擇空襲目標的系統；另一個是用於計算彈藥裝載量並制定突襲計畫的人工智慧模型。軍方官員表示，現在可以在數分鐘內選擇空襲目標並實施襲擊，這是前所未有的速度。
2024年12月，美國防科技公司安杜里爾宣布其部署的晶格（Lattice）軟體平台將集成GPT-4o等先進模型，實現對無人機群的實時發現與打擊。
2025年4月，美國海軍宣布成功演示八艘小型無人水面航行器，這些航行器由海軍先進的“利維坦”軟體包驅動，將傳統需40人操控的流程壓縮至1人監控。
AI亂象
2024年3月15日，2024年中央廣播電視總台3·15晚會專題曝光了違法使用人工智慧進行詐欺活動。
2024年10月，新華社發文從多個方面對AI提出了批評，《警惕“AI污染”亂象》一文指出“去年以來，生成式人工智慧在世界範圍內掀起一波接一波的熱潮，其顛覆性套用讓許多行業和網民受益。然而，一塊硬幣有兩面，伴隨生成式人工智慧而來的也有一些負面問題，由'信息垃圾'導致的'AI污染'越來越突出。”
2024年10月，《人工智慧時代新聞媒體的責任與使命》智庫報告發布。
2025年2月20日，《青春詩刊》發布題為《那些用AI寫作投稿的人，你要點逼臉吧！》的文章，怒斥用AI寫作的投稿人，並曝光了其中一些疑似AI創作的稿件。
2025年3月，由大冶市人民檢察院提起公訴的一起案件收到法院判決書，以製作、販賣、傳播淫穢物品牟利罪，判處被告人柯某某有期徒刑10個月，並處罰金人民幣5000元，同時追繳全部違法所得。據悉，2022年11月至2023年3月期間，犯罪嫌疑人柯某某以牟利為目的，使用翻牆軟體在境外網站藉助AI工具批量生成淫穢小說發布並售賣，總計售賣約760篇（次），總計獲利22873.95元。法院經審理認為，被告人柯某某以牟利為目的，製作、販賣、傳播淫穢物品，非法獲利2萬餘元，其行為已經構成製作、販賣、傳播淫穢物品牟利罪，公訴機關指控罪名成立。被告人柯某某到案後，能如實供述其犯罪事實，自願認罪認罰，並退繳違法所得，依法可以從寬處理。根據案件事實及量刑情節，法院採納了公訴機關量刑建議，依法作出上述判決。
2025年5月11日訊息，據中央廣播電視總台中國之聲《新聞縱橫》報導，隨著人工智慧技術的普及，人工智慧生成內容技術也就是AIGC技術正在改變社交媒體生態。有個創意，它能幫你生成文字；有了文字，它還能接著生成圖片，進而做出視頻，為自媒體博主打開了無限想像空間。但是，本來是幫助提升創作效率的工具，卻被一些人拿來造假起號，也就是通過AI批量生產虛假內容來積累冬粉。記者調查發現，目前，多個社交平台上都出現大量“AI起號秘籍”相關內容，不少內容聲稱“AI暴力起號，三天爆萬粉，每日輕鬆變現300+”“用AI製作美女視頻，條條播放10W+”——這些AI生成內容多以俊男靚女、育兒百科、健康養生為主，大都低俗獵奇。有些AI生成的人物形象足以以假亂真，還有人傳授繞過平台“AI打標”經驗。一旦起號成功，這些賬號就會隱藏AI引流內容，開始掛櫥窗帶貨、引流賣課。有的賬號還被明碼標價放到賬號交易網站上，形成了一條“起號—轉型—轉賣”的灰色產業鏈。
媒體關注
2023年12月，入選2023年理論視野中的十大熱點。
2025年2月24日，中國報業協會發布了文章《人民日報5800字署名文章談人工智慧》，文章來源是人民日報，作者是高文，中國工程院院士、鵬城實驗室主任，原標題：《搶抓人工智慧發展的歷史性機遇（深入學習貫徹習近平新時代中國特色社會主義思想）——深刻領會習近平總書記關於人工智慧的重要論述》。
AI報紙
2025年3月19日，據德國《明鏡》周刊網站3月18日報導，義大利《福利奧日報》首次出版了一期完全由人工智慧（AI）撰寫的報紙。報導稱，與傳統的10頁版不同，AI版報紙僅有4頁。首期AI版在報攤與正常版一同發售，不過是免費贈閱。根據計畫，AI系統不僅要撰寫文本，還將負責生成標題和摘要，並挑選最重要的引文。該報主編表示：“我們的記者將只負責提出問題。在AI版報紙中，我們將閱讀所有答案。”這項實驗的目標是將AI“從氣態（理論）轉化為固態（實踐）”。
AI著作權侵權糾紛案
案件背景
2023年2月，從事藝術設計的林晨使用人工智慧軟體，通過輸入提示詞進行文生圖創作，並用PS修圖軟體手工修改，多輪設計後，最終形成一幅江邊夜景圖並取名為《伴心》。4月7日，林晨將這個圖片向國家著作權局申請了美術作品登記，作者和著作權人都是林晨本人。
伴心
案件經過
2024年，林晨發現自己的這幅作品圖被兩家公司用於網路宣傳，其中一家公司還將他的作品搭建成了氣模成品並展示在了常熟琴湖。4月25日，林晨將杭州某技術有限公司與常熟市某房地產開發有限公司起訴到常熟市人民法院。要求兩被告停止侵權、賠禮道歉，並賠償相應的經濟損失。
被告杭州某技術有限公司委託訴訟代理人 王嘉：氣球本身不具有獨創性不構成作品，氣球呈紡錘形屬於常見的幾何圖形，由於它們缺乏原創性和表達性，本身並不構成作品。
被告常熟市某房地產開發有限公司委託訴訟代理人 陳成：原告創作內容系AI生成，其描述詞為公共領域的日常表達，且其後期調整也為常規拓展方式。由此形成的內容不構成著作權法意義上的作品，其不具有獨創性。公司所放置的愛心氣膜產品與原告主張的美術作品不構成實際性相似，其主張產品侵犯其著作權不能成立。
江蘇省常熟市人民法院智慧財產權審判庭庭長 李軍：本案中《伴心》圖，以城市、水面、建築、愛心及水中倒影為主要元素，在場景、環境、色彩、光影、角度及其排列組合等方面，體現了作者獨特的選擇與安排，具有獨創性，構成著作權法意義上的美術作品，應受到著作權法保護。兩被告在小紅書平台、微信公眾號、視頻號以及1688網店中使用的涉案圖片，在可供對比的部分與案涉《伴心》圖高度一致，僅存在裁剪大小、塗抹部分素材、添加文字等細微區別，整體構成實質性相似。
案件結果
法院最終判決，被告杭州某技術有限公司在某網路平台連續三天公開向原告賠禮道歉；被告杭州某技術有限公司、常熟市某房地產開發有限公司賠償原告經濟損失及合理費用總計1萬元。目前該案中的兩被告已自行履行完判決義務。
案件回應
中國社會科學院法學研究所智慧財產權室主任 管育鷹：就單純的AI系統生成的生成物，它肯定不是作品，它應該是前端有很多數據輸入訓練之後，根據算法把這些數據重新按照它的算法邏輯組合，然後這樣輸出來的。在司法審判中，判定AI生成內容是否構成著作權上的作品需要操作者提供充分的創作證據。如果有清晰的證據鏈，可以支持這種訴求。
江蘇常熟市人民法院副院長 周薇：人工智慧生成的內容在體現了人的獨創性智力投入時，應被視為一種“創作”。AI本身不能成為法律意義上的“作者”，因為AI是人類設計和開發的工具。而使用AI工具進行創作並投入了獨創性智力的人，才是法律意義上的“作者”。
AI將取代醫生教師
2025年3月27日報導，2025年2月，在美國全國廣播公司《今夜秀》採訪時比爾·蓋茨表示，未來十年，醫生和教師職業可能被人工智慧取代。
- AI數字逝者
2025年清明期間，某科技公司明碼標價、推出的“AI數字逝者”服務，引發爭議。上傳幾張照片，就能“復活”逝者、通話聊天，表面上提供情感慰藉，實則有“越界”生命倫理的嫌疑。
AI音樂生成工具
2025年4月，程式設計師楊平利用AI音樂生成工具，用DeepSeek寫歌，模仿周杰倫風格創作出爆款單曲《七天愛人》，在網易雲音樂平台播放量突破200萬次，評論超4600條，歌曲著作權賣出了五位數。
AI生成或輔助創作學術論文
2025年4月14日，中文核心期刊《社會科學輯刊》發文譴責用AI生成或輔助創作學術論文的現象，並宣布對查實的論文作者實行黑名單制。其中2025年第4期刊物篩選出的3篇投稿有明顯的AI創作痕跡，這3篇的作者均已被納入黑名單。
AI生成奧特曼圖片侵權案
案件背景
上海某公司經授權獲得涉案奧特曼動漫形象的智慧財產權及相關維權權利。杭州某智慧型科技有限公司（以下簡稱某智科公司）是某AI平台的運營主體。某智科公司通過該平台提供Checkpoint基礎模型和LoRA模型（一種針對大規模預訓練模型的高效微調技術），支持圖生圖、模型線上訓練等諸多功能。
涉案侵權圖片
案件經過
上海某公司發現在該AI平台首頁及“推薦”“IP作品”項下存在包括奧特曼在內的各類AI生成圖片以及LoRA模型，可套用、下載、發布或分享連結。上海某公司認為某智科公司在平台上傳播AI生成的奧特曼圖片以及相關LoRA模型，侵害其作品信息網路傳播權，同時構成不正當競爭，給其合法權益造成嚴重損害，故向法院起訴，請求判令某智科公司，立即停止侵權行為（包括停止提供奧特曼有關模型的訓練和發布服務，刪除已有奧特曼訓練模型、圖片等跟奧特曼有關的全部物料和相關數據，對奧特曼及相關關鍵字在全平台的未授權使用行為進行禁止）；賠償上海某公司經濟損失及為制止侵權而支出的合理費用30萬元。
案件處置
2024年9月25日，杭州網際網路法院判決：某智科公司停止侵害涉案奧特曼作品信息網路傳播權的行為（包括但不限於立即刪除已生成並發布的涉案奧特曼圖片、奧特曼LoRA模型，停止提供相關奧特曼LoRA模型的發布和套用服務，並採取必要措施有效制止侵權行為等），賠償新創華公司經濟損失及合理開支3萬元。
一審宣判後，上海某公司不服提出抗訴。浙江省杭州市中級人民法院經審理，作出了駁回抗訴，維持原判的判決。
案件回應
主審法官介紹，在生成式人工智慧服務中，創作行為需要用戶提示予以激發，模型與用戶之間的互動交疊增強，服務提供者對於生成內容的控制力降低，故生成式人工智慧服務者兼具內容生產者與平台管理者的雙重身份，屬於新型網路服務提供者。在判斷其是否構成著作權幫助侵權時，應根據所提供服務的技術特點，結合具體套用場景、具體被訴行為，分類分層確定侵權責任。
AI洗頭
2025年4月，多家“AI洗頭店”宣稱，可通過全自動設備為顧客提供智慧型化洗護服務。不僅看上去“高大上”，價格還很實惠，大多定價為19元一次，而團購價往往低至9.9元一次。當消費者紛紛好奇一試，亦有不少人嗅到了新商機。許多AI洗頭機品牌橫空出世，推出相似的AI洗頭機產品和加盟方案，主打一個“低成本，高回報”。然而，從社交媒體的反饋來看，第一批體驗AI洗頭機的人已“踩雷”：洗不乾淨、扯頭髮、不舒服。
或威脅金融穩定
2025年5月5日，紐西蘭央行在報告中指出，金融服務領域人工智慧套用的快速普及可能對金融穩定構成風險。報告稱：“人工智慧系統錯誤、數據隱私問題及市場扭曲可能放大現有風險。”“對少數第三方AI服務商日益增長的依賴可能加劇市場壟斷，形成新的風險傳導通道，同時增加網路攻擊的潛在影響。”但報告同時指出，AI工具和模型也正帶來顯著效益，包括生產效率提升、建模精準度提高、風險評估能力增強以及網路防禦能力的強化。
AI做旅行攻略
2025年，用AI做旅行攻略成了社交媒體上年輕人的熱門話題，五一黃金周前夕，飛豬旅遊AI套用“問一問”發布後迎來爆火。由於平台僅面向飛豬F5及以上會員開放體驗，而其他用戶則需通過該級別會員分享邀請碼才可使用，因此，能體驗到的人數比較有限，這也讓網友們紛紛求購，由此催生出了二級市場。
在微博上，“‘問一問’AI邀請碼價格被炒到千元”的話題一度衝上了熱搜，實測過的網友曬出其套用功能搜尋到的超值機票和酒店，包括“五一期間200多元從廣州直飛湖北神農架”、“300多元杭州直達北京”等，有人評價道：“還以為AI只會寫攻略，結果直接幫我省了半個月的奶茶錢！”
在行程策劃方面，“問一問”也顯示出了諸多新技能。輸入“目的地+預算金額+旅遊人數+時間+旅行偏好”等信息，就會召喚出“路線定製師”“酒店比價師”“攻略達人”“預算管理師”等多位AI助手，它們在幾秒鐘內“合力”為用戶制定方案，一步步輸出詳細的行程安排，不僅能拆分到每天的計畫，還有相應的景區玩法、酒店推薦，最後還能列出一張全部行程的預算表，用戶甚至還可以根據自身的需求“卡預算”、做出自主調整。
AI學生竊取援助
2022年6月，教育部對洛杉磯海港學院（Los Angeles Harbor College）和西洛杉磯學院（West Los Angeles College）一個詐欺集團展開調查，該集團在過去四年中利用至少57人的身份竊取超過110萬美元聯邦援助。洛杉磯城市學院（Los Angeles City College）另一詐欺案可能涉及超過100萬美元，盜用70人身分。校方也不得不為此支付高昂的費用，藉助專業的技術手段偵破騙局。加州校長辦公室統計，2023年社區大學申請者中高達25%是機器人，而校方為此支付的防欺詐費用已超過25萬美元。
AI修復照片
高校創業者盛建中及其團隊自建40萬人臉資料庫，研發出視覺新生智慧型圖像生成系統，不僅能讓模糊照片重新修復，更能用AI技術預測失蹤兒童不同階段的面貌，協助警方找到多名孩子回家團圓。
AI呈現被害人言辭
2025年5月8日，據美國 NBC 新聞報導，亞利桑那州一名公路暴力案件的兇手上周被判刑 10 年半，這一判決背後涉及一起創新的法律程式：受害人通過 AI 向法庭發表了講話。官方稱，這可能是首次使用該技術的案件。
禁止教師使用AI回答問題
2025年5月，中國教育部基礎教育教學指導委員會正式發布《中小學生成式人工智慧使用指南(2025年版)》，明確各學段生成式人工智慧使用規範，杜絕“代勞式”使用行為。
警惕AI圖片造假
現實生活中，我們已經接觸到很多AI圖片生成工具，它們利用複雜的算法模型生成基於用戶“投餵資料”的圖片。這本是技術賦能生活的典型套用場景，卻成為了一些不法分子製造謠言、煽動情緒的工具。面對網路上不計其數的照片，我們應該警惕AI圖片造假。
手術機器人和AI醫生正大舉進軍醫院
人工智慧正在將臨床診療方式從經驗醫學轉變為由數據驅動。從影像識別、病理分析到手術機器人，AI的發展正在推動個性化治療的發展，掀起一場“智慧型醫學”的變革。但這並不意味著我們不再需要有經驗的醫生，而是在AI的賦能下，更多的年輕醫生利用技術也能提升診療水平，整個醫療價值鏈也將被重塑。
無論AI和手術機器人發展多快，都只是醫生的“超級助手”；而AI的最大價值，是讓醫生重新成為醫生。“在醫療服務中，那些需要同理心、涉及創造力和道德判斷的部分，始終需要人類醫生來主導。未來的醫療體系不會是機器取代人，而是用機器解放人，讓醫生從重複勞動中解脫。”
AI巡考
2025年5月，江西贛州市教育考試中心發出《致2025年贛州市高考考生的公開信》提醒道。今年江西省將全面實行考場AI智慧型實時巡查，全程監控分析考場異常行為，考後繼續實行考場視頻監控錄像全省統一回放審查，凡核查判定為違規違紀行為的，將按照有關規定嚴肅處理。
2025年5月21日，湖北省教育考試院官宣，今年，湖北省高考入場繼續實行“身份驗證+智慧型安檢+人工安檢”模式，考場實行“人工監考、視頻監考和流動巡考”。
美國白宮委員會編制兒童健康報告被指造假
2025年5月29日，紐約時報發布博文，報導稱由美國白宮 Make America Healthy Again Commission 委員會編寫的兒童健康報告，大量引用了不存在的科學研究，因此報告給出的數據和結論遭到質疑。
該報告的目的為兒童健康問題提供科學依據，不過該媒體指出報告中引用了多篇不存在的研究論文，涉及直接面向消費者的藥物廣告（direct-to-consumer drug advertising）、精神疾病（mental illness）以及兒童哮喘藥物等內容。
哥倫比亞大學流行病學教授 Katherine Keyes 被列為某篇關於青少年心理健康與物質使用的論文作者，但她明確表示從未撰寫過該論文，相關標題也無跡可尋。
紐約大學醫學新聞學教授 Ivan Oransky 博士指出，這些錯誤引用特徵與生成式人工智慧（generative artificial intelligence）的使用高度相似，這種技術在法律檔案和科學文獻中已多次引發類似問題。
他強調，儘管無法確認政府是否在報告中使用了 AI，但這種現象在學術領域已屢見不鮮，令人擔憂。Oransky 博士直言，科學研究的核心在於驗證，報告發布前理應經過多重審查，但顯然缺乏足夠的監督。
白宮新聞秘書 Karoline Leavitt 在新聞發布會上被問及是否使用 AI 時，將問題轉交給衛生與公眾服務部（Department of Health and Human Services），但該部門發言人 Emily Hilliard 僅輕描淡寫地稱這些為“輕微的引用和格式錯誤”，並堅稱報告實質內容未變。
AI數字分身
2025年6月，華中科技大學同濟醫學院附屬同濟醫院與華為技術有限公司正式宣布啟動“數字名醫”合作計畫。同濟醫院胸外科付向寧教授成為該院第一位擁有“AI數字分身”的名醫，其“數字分身”將於近期在同濟網際網路醫院正式上線，預計每年可為超過10萬名患者提供術後隨訪管理服務。
首例利用AI侵犯著作權
2025年6月，北京市通州區人民檢察院提起公訴的北京市首例利用人工智慧（AI）侵犯著作權刑事案件獲法院判決支持。通過審理，法院認定被告單位福州市某電子商務有限公司犯侵犯著作權罪，判處罰金10萬元；被告人羅某某、姚某某等4人因犯侵犯著作權罪，分別被判處有期徒刑一年六個月至緩刑，並處罰金6萬元至2.5萬元不等。
央視曝光AI造謠
2025年6月21日，央視新聞對網路上頻現的“AI 造謠”內容進行報導，並援引了公安部網安局發布的一起網路謠言典型案例，相應案例中嫌疑人使用 AI 生成一系列“華山醫院前院長張明遠因闌尾炎未得到及時救治客死他鄉醫院走廊”等抓人眼球的內容，並將相應內容公開發布於網路平台，引發關注。上海市公安局靜安分局網安支隊民警表示，經查，華山醫院根本沒有名為“張明遠”的前院長，也沒有同名員工，發布相應謠言者也並非賬號註冊者本人，註冊者是因為通過兼職把自己的賬號註冊完之後交給他人使用。警方深入調查發現，所謂“華山醫院前院長客死他鄉”的不實信息是某自媒體工作室所發布，實際運營者為王某某、郭某某、石某某等 3 人。參考通報獲悉，王某某、郭某某、石某某等 3 人因涉嫌非法利用信息網路罪，被上海靜安警方依法採取刑事強制措施，相關違法賬號已被依法封禁，案件進一步偵辦。
呼籲出版社限制AI
2025年6月訊息，勞倫·格羅夫等知名作家聯名發表公開信，呼籲出版商限制AI工具使用，保護創作者權益。信中要求僅僱傭人類為有聲讀物配音，並承諾不發行AI生成書籍。24小時內獲1100名作家支持，但法律維權遭遇挫折。
AI醫學院
2025年6月29日，廣東醫科大學正式啟動AI醫學院（GDMU-AIMS）。據悉，這是我國首個AI醫學院。首批共有30多個人工智慧通用大模型、醫學領域行業與場景大模型、高質量數據資源，100位名師名醫、20多家生態夥伴入駐。
