自先秦诸子开宗立派、传授学说以来，历代学者承袭旧学，开辟新篇，所著经史辞章，累若山海。因此，目录之学成为“学中第一紧要事”，古代读书人从目录中获得“即类求书，因书究学”的治学要领；今天要进入古籍的世界，我们更需要问途于目录。

我相信我们想要信任并使用这些系统，但我们不应该盲目这样做。

我们可能并不都具备创作交响乐或艺术杰作的能力，但这不应该是成为人类的必要条件。这也绝对不应该是人类与人工智能区分的唯一因素。让我们持续探索成为人类的本质，同时不断完善我们正在创造的这个新物种。

杀手机器人，反乌托邦人工智能，机器起义。为何我们如此着迷与设想我们的机器与我们作对？让我们揭示我们对机器崛起的痴迷。

人工智能驱动的语言模型（如GPT-4）中可能存在的偏见对科学的完整性构成了重大威胁—基于大量来自互联网的数据训练的模型可能会导致数据的偏差。此外，如果用于训练模型的数据单一，最终模型可能会偏向于某些群体或观点。使用有偏见的语言模型导致的现有偏见和误解的永久化会对学术研究产生深远的影响。考虑到人工智能生成的内容带来的独特挑战，很有必要制定新的法律框架和准则以解决如上提及到的问题。

无论是战略性情报研究还是领域信息分析都需要解决由信息的量和质交织而成的“信息迷雾”问题。什么是信息迷雾？在大数据环境下又该如何对信息迷雾进行及时准确地感知、识别和刻画？我们团队围绕上述问题对“信息迷雾”展开探索并已取得阶段性成果。