在本模块中，你将开始探索一种特殊的人工智能--生成式人工智能。你将探索生成式人工智能的近代历史和演变--从它的起源到目前在社会中的地位。你将了解这种人工智能技术的好处、用途和误用。在学习生成式人工智能的过程中，请牢记迄今为止所学到的关于新兴技术和采用时的伦理考虑因素的知识。

在本模块中，您将探索生成式人工智能的基本技术基础，以及它与预测式人工智能模型的不同之处。您将了解神经网络和深度学习模型，为从技术角度掌握生成式人工智能的工作原理做好准备。掌握了这些基础知识后，您将思考人工智能的现状、在行业中的应用方式以及与这项技术相关的潜在挑战。

本模块开始我们对 RAI 和生成式人工智能的探索，首先了解 RAI 的范围及其如何具体应用于生成式人工智能。接下来，您将探索用于评估训练数据的指标和基准。本模块的重点是数据中的偏差和算法公平性。在本模块结束时，您将能够列出并理解用于评估生成式人工智能模型质量的其他各种指标，并评估每种指标的公平性和道德考虑因素。

到目前为止，您已经了解了什么是生成式人工智能、您可能会遇到的一些公平性问题，以及您可以用来评估模型的指标。在本模块中，我们将讨论实际的模型开发生命周期，以及如何将负责任的人工智能实践融入其中。您将探索不同的基准和评估工具，并检查不同的 RAI 工作流程。本模块结束时，您将对开发生命周期有更好的了解，并知道如何更负责任地进行设计。

在本单元中，您将了解新兴技术及其对社会技术变革的影响。您将了解这些技术的道德规范，反思围绕这些技术的神话和误解，以及这些技术发展的局限性。