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近日，2024年世界科技与发展论坛主题会议“人工智能治理创新为培育科技治理生态构建国际信任基础”在京举办，世界机器人合作组织理事长、中国科学院院士乔红在会议上发布了2024人工智能（AI）十大前沿技术趋势展望。
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在这一点上，德国学者本雅明关于“灵韵”（Aura，出自本雅明著作《机械复制时代的艺术作品》）的论述，可以帮助我们理解艺术及其原创价值。在机械复制技术出现之前，艺术创作主要依靠个体艺术家的手工技艺，那时的艺术作品是独一无二的。同时，艺术作品主要用于尊道重孝等礼仪活动，这使其被赋予神圣的膜拜价值。随着摄影术的发明，对于有些形式的艺术作品，机械生产代替了手工制作，无限的可复制性代替了作品的独一无二性。此外，艺术作品也更多被用作娱乐宣传等世俗的展示活动，展示价值取代了膜拜价值。但是，无论艺术的主要生产方式与社会功能随着时代发生了多大转变，原创性艺术作品的“原真性”始终没有改变。原作最初诞生时的特定历史瞬间与存在境遇，是无法被机械复制的。这正是赝品和目前致力于模仿的AI绘画无法被赋予艺术原创价值的根本原因。
精准一精深度神经网络（DNN）是一种模仿人脑神经结构的机器学习技术，专门处理复杂数据。你可以把它想象成一个“多层级加工厂”：比如识别猫的照片，第一层先看像素点，第二层组合成线条，第三层拼出猫耳、胡须等特征，最后一层综合判断这是猫。每层由大量“神经元”（数学计算单元）组成，层与层之间通过可调节的“连接强度”传递信息。
