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。

国家科技情报体系能力关涉资源保障、技术支持、队伍建设和制度规范等诸多要件。为什么要提升国家科技情报体系能力，以及如何提升？我们团队围绕上述问题从“优化科技情报体系能力要素构成”和“增强科技情报体系能力运用表现”这两个方面寻找答案。

解决决策过程中信息不完备的问题是情报工作的核心要义，通过情报基础建设来为情报任务响应做好准备，实现情报事业的可持续发展，是情报学术不可忽视的研究议题。