科创项目基本情况调查-学伴组
本问卷用于调查大家对于AI的了解情况，不与成绩挂钩，不透露给学校，请放心填答！请勿在填写过程中检索或使用AI，谢谢配合！
1. 以下哪项对“生成式人工智能”描述最为准确？
通过学习现有数据来创建文本、图像或音乐等新内容的人工智能。
一种旨在提高搜索引擎中数据检索速度和准确性的人工智能系统。
一种专注于实时翻译语言的人工智能形式。
主要用于管理和组织大型数据库的人工智能技术。
2. 以下哪一个选项最能描述「大型语言模型 (LLM)」？
它通过分析和总结大量网络内容来生成文本。
它根据前文语境预测下一个单词来生成文本。
它通过同时将输入文本翻译成多种语言来生成文本。
它通过使用预定义模板并填空来生成文本。
3. 生成式人工智能可以在以下哪项任务中达到较高的准确率？
预测股市走势
在复杂情境中做出道德决策
诊断罕见疾病
根据提示生成类似人类风格的文本
4. 在生成式人工智能的语境中，“零样本学习”是什么？
在没有任何数据的情况下训练模型。
模型在没有针对特定任务进行训练的情况下完成该任务的能力。
一种将模型训练时间缩短为零的方法。
用来生成合成训练数据的一种技术。
5. 以下哪一项是基于提示进行文本生成时可能遇到的挑战？
语言模型只能生成二元输出。
需要大量标注过的数据来训练模型。
如何撰写能准确捕捉所需上下文和细微差别的提示。
需要复杂的特征工程。
6. 在大语言模型（LLM）的语境中，“词元（token）”一词指的是什么？
词元是文本的一个单元，如单词或子单词，模型会单独处理。
词元是分配给每个与语言模型交互的用户的唯一标识符。
词元是用于验证对语言模型的API请求的安全措施。
词元是给予为训练语言模型贡献有价值数据的用户的奖励。
7. 以下哪项不是人工智能被视为通用人工智能（AGI）的要求？
无需人工干预即可学习和适应新任务的能力。
具备在各个领域以类似人类的熟练程度执行任务的能力。
能够准确无误地预测未来事件。
理解和生成自然语言的能力。
8. 检索增强生成（RAG）如何增强大语言模型（LLM）的能力？
通过改进其语法和句法。
通过为其提供实时且相关的数据。
通过提高其计算速度。
通过使其能够理解多种语言。
9. 使用生成式人工智能撰写营销文案时，以下哪种策略最不可能有效？
向人工智能提供有关目标受众的信息。
要求人工智能包含独特的卖点和优势。
要求人工智能使用具有说服力的语言技巧。
向人工智能提供一份竞争对手的产品清单。
10. 在部署客户服务聊天机器人后，你发现它经常提供有关公司政策的过时信息。为解决此问题，最佳做法是什么？
实施用户反馈机制，让用户可以标记过时信息进行审查。
定期更新聊天机器人的训练数据，以纳入最新的公司政策。
建立一个系统，将复杂或与政策相关的查询升级到人工客服以获得准确回复。
对聊天机器人的性能指标进行全面审查，以找出可改进之处。
11. 假设你有一个大型电子邮件数据集，并且你想构建一个基于此数据集回答问题的应用程序。以下哪种场景最能说明使用检索增强生成（RAG）相对于单纯提示（即不使用RAG）的优势？
你需要根据电子邮件内容生成创意写作作品。
你希望确保模型即使从未见过类似问题也能回答问题。
你要回答的问题需要从电子邮件数据集中不同部分获取特定信息。
你想减小语言模型的规模以节省计算资源。
12. 作为学生，使用大型语言模型（LLM）为作业收集信息时，你应该如何对待它提供的信息？
由于大语言模型的回答比从网络上找到的任何信息都更可信，所以可直接使用而无需进一步验证。
虽然大语言模型的回答通常比互联网来源更可信，但仍需用其他可靠来源验证信息。
大语言模型的回答并不一定比网络资源更可信，你应该与其他可信参考资料进行交叉比对。
由于大语言模型依赖过时数据，所以它的回答不如网络资源可信。
13. “大语言模型不太可能实时准确总结最新的金融市场趋势。”此说法是对还是错？
对，因为大语言模型的数据可能由于其知识截止时间而过时。
对，因为大语言模型不擅长处理数字和结构化数据。
错，因为大语言模型会频繁更新其知识库。
错，因为大语言模型能够自动合成最新的市场数据。
14. 某生成式人工智能工具提供了一篇研究报告的摘要，其中指出：「研究发现，8-12 岁儿童的屏幕使用时间增加，与注意力持续时间降低直接相关。」接下来你应该怎么做？
因为人工智能工具通常是可靠的，所以接受该摘要为准确信息。
要求人工智能提供有关研究方法和结果的更多细节。
将摘要与原始研究论文进行交叉核对。
使用另一个人工智能工具生成摘要进行比较，并评估两个摘要之间的一致性。
15. 在查看一段知名公众人物发表争议性言论的视频时，以下哪个特征能确认该视频不是由人工智能生成的？
公众人物的声音听起来像他们本人。
该视频看起来制作专业且精良。
视频质量高且过渡流畅。
以上都不是。
16. 当生成式人工智能系统用于筛选求职申请时，在招聘决策的质量和公平性方面可能会出现什么问题？
人工智能系统可能会忽略申请人独特的成就和课外实践。
人工智能系统可能会误解简历中的轻微格式差异。
人工智能系统可能无法有效处理以各种语言提交的申请。
人工智能系统可能会强化历史招聘数据中存在的现有偏见。
17. “在一家医疗初创公司中，一个准确的人工智能模型提供了治疗建议，但医生并不信任该结果，因为他们无法理解模型得出结论的过程。”这个情景说明了什么核心问题？
人工智能模型使用了过时的训练数据。
训练数据集缺乏足够的多样性。
输入的治疗指南不正确。
此人工智能模型具有黑箱的特点。
18. 一位记者在商业文章中使用人工智能生成的图像，可能会涉及哪些潜在的版权问题？
记者需要查看他们使用的人工智能工具的许可政策。
人工智能生成的图像可自动免费使用，无任何限制。
记者必须支付标准许可费用才能使用人工智能生成的图像。
由于该图像是由人工智能生成的，因此不能在任何商业环境中使用。
19. 我们是否应该对生成式人工智能输出的内容施加限制？
是，以减少使用这些技术所需的计算资源。
是，以防止有害或误导性内容的传播。
否，因为这会阻碍技术创新和创造力。
否，因为用户应该有自由访问所有生成内容的权利。
20. 向基于云的生成式人工智能工具发送个人信息几乎没有隐私问题。
对，因为在传输过程中这些信息会被复杂算法加密。
对，因为生成式人工智能工具是黑箱系统，即使在模型训练中使用了个人信息，也无法输出这些信息。
错，因为生成式人工智能工具在训练时使用的是未加密数据，且可能根据其概率机制输出私密信息
错，因为量子计算技术的进步能够轻易破解加密数据
21.
【以下题目均支持语音录入，说出你的真实想法即可，尽量详细描述】
你认为什么是真正的“学会”？请结合一个具体的学习任务说明。
22. 你认为在 AI 能够快速提供知识、答案甚至生成作品的时代，你为什么还需要学习？你认为学习最重要的目的是什么？请说明理由。
23. 在使用 AI 完成一个自己尚不熟悉的任务时，你认为你和 AI 应该分别负责什么？如果 AI 生成的结果看起来是正确的，你还需要做什么？为什么？
24. 下面是关于学习的论述，根据你的真实想法，选择你的同意程度。
完全不同意
不太同意
一般
比较同意
完全同意
学习意味着记住课程内容中的核心定义、公式和事实。
学习的主要目的是为了掌握考试内容并在测试中取得好成绩。
学习对我而言主要就是增加我以前不知道的知识点。
学习时，最重要的事情是准确无误地记住那些标准的细节做法。
真正的学习不仅是记住事实，更重要的是理清不同概念之间的内在联系。
这道题要选完全不同意。
学习意味着能够将掌握的知识和技能灵活应用到解决未知的问题中。
学习能够帮助我用新的视角来看待和理解周围的事物。
对我来说，最有价值的学习时刻是发现某个现象可以用一种我以前从未想过的方式来解释。
以下题目请根据您的实际情况和真实感受进行评价
25.
完全不同意
不太同意
一般
比较同意
完全同意
我有一个标准来区分AI生成的内容的好坏。
我不会盲目信任AI提供的所有信息。
当我对AI所呈现的内容产生疑问时，会自行验证其真实性。
我将深入思考AI所提供的信息，并做出自己的判断和决策。
我通常通过审查额外的信息和资源来验证AI所呈现内容的可靠性和真实性。
26.
完全不同意
不太同意
一般
比较同意
完全同意
我可以为不同的目的使用AI。
我能够独立使用 AI 服务或工具。
我能够针对给定的情境选择合适的AI工具或应用。
我可以在学校或工作中使用AI来提高效率。
我能够使用 AI 技术解决日常生活和学习中的问题。
27.
完全不同意
不太同意
一般
比较同意
完全同意
我了解AI的相关知识。
我知道如何根据自己的需求选择不同的AI工具。
我知道AI是如何运作的。
我理解数据在训练AI模型中的作用。
这道题目选择完全不同意。
我对AI了解很多。
28.
完全不同意
不太同意
一般
比较同意
完全同意
我了解与AI相关的潜在伦理问题。
我知道，AI提供的信息并不总是准确的。
我意识到，使用AI会带来一些负面影响。
我明白使用AI的危害。
29. 您的姓名：
30. 您的性别：
男
女
31. 您的年龄
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