□ 刘亦洋 李金勇 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， ...