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关键词： 生成式人工智能   虚假信息   舆论生态   智能传播   舆论治理  

摘要： 生成式人工智能虚假信息对舆论生态和话语秩序构成了严峻挑战，割裂着舆论事实的认知图景、操纵着舆论话语的公共导向、绑架着舆论价值的社会信任。在群体武器、时空脱域、数据围猎的三重作用下，舆论生态出现异化，呈现出舆论载体“武装化”、舆论主体“脱域化”、舆论客体“失控化”的特征。生成式人工智能虚假信息对舆论生成和走向的设置会分割舆论主流观点、控制舆论传播路径、诱发新型舆论风险，主要表现为公权力受到遵循资本与技术逻辑运作的私权力挟持，定制化的情感偏向信息营造虚假意见环境，虚假视觉信息生成引发舆情并误导舆论走向。生成式人工智能虚假信息的舆论治理应以数据基础设施的统合实现“中台”治理，发挥多元主体的侧芽效应以破解顶端优势带来的治理困局，构建以“FAITH”为核心要素的治理体系以消除新型舆论治理的悬浮状态，重构生成式人工智能下的舆论结构和社会实践。

关键词： 新质生产力   人工智能   场景驱动创新   人机场三元协同   范式逻辑   实践进路  

摘要： 以人工智能（AI）为代表的颠覆性技术，正加速重塑生产关系，是效率革命和新质生产力持续涌现的重要引擎。然而，现有研究多关注AI技术创新过程，忽视了技术如何与场景深度融合，尤其是生成式AI技术产业化悖论日益凸显，亟需超越人机二元协同，探索以新范式加快AI赋能新质生产力涌现。本研究系统回顾人机二元协同范式，基于场景驱动创新理论，研究人机场三元协同如何赋能新质生产力。研究发现：人机场三元协同的新范式能够更有效赋能组织前瞻预判、主动感知，通过深度融合人类智慧、机器智能与场景需求，提高创新效率和效能；其赋能新质生产力的过程主要体现为以“场景（C）-技术（T）-能力（C）”三位一体推进现代化产业体系（S）的CTCS机制，促进技术革命性突破、生产要素创新性组合和产业深度转型升级，进而赋能新质生产力持续涌现。最后以北京智源人工智能研究院为例，研究发现面向复杂动态场景的人机高效协同共创，能够在实现AI原创技术突破和快速产业化的过程中持续赋能新质生产力涌现。本研究拓展了人机协同理论，为把握场景驱动创新机遇，推动“人工智能+”行动落地，因地制宜发展新质生产力提供重要微观理论基础和实践决策启示。

关键词： 人工智能驱动科学   科学家   限度   挑战   治理  

摘要： 近几十年来，科学家做出重要科学发现的年龄呈不断增长趋势，而科学论文的独特性与创新性呈下降趋势，科学家做出重要科学发现似乎越来越困难。随着人工智能的快速发展与广泛应用，科学家越来越多地将其应用于科学研究之中，以期提高科研生产率，帮助科学家做出重要的科学发现。但是，人工智能驱动科学发展是有限度的，我们必须在承认人工智能拥有强大功能的同时，清醒地看到它可能具有的局限性及其引发的重大挑战。由于人工智能在灵活性、理解力、创造性等方面的不足，使得人工智能驱动的科学研究在相当长的时间内可能还是以人类科学家为主导，人工智能系统处于辅助性地位。我们需要从重视基础设施建设、强化多主体合作，以及加强对科学研究的伦理治理等多个方面入手，充分发挥人工智能促进科学研究的潜力，同时规避伦理风险。

关键词： 全球数字契约   数字治理   数字技术   人工智能   数字化转型  

摘要： 《全球数字契约》的正式签署为解决全球数字治理、数据管理和数字技术的道德使用等关键问题提供了一个具有全面性、包容性和前瞻性的战略框架，充分体现了联合国在数字治理领域将开展系列行动的勃勃雄心，深刻影响着各成员国及利益攸关方的未来行动。本文采用“问题-政策-政治”的分析路径，梳理《全球数字契约》的形成背景，强调其作为全球数字治理里程碑式变革承诺的重要意义；从目标层、框架层、实践层和保障层系统总结契约的核心内容，突显其作为全球包容性数字治理框架的适用性与可操作性；从政治、经济和社会分析《全球数字契约》的深远影响，探讨其在提升国家数字治理能力、推动产业数字化转型、促进智慧社会建设中的前瞻性作用。

关键词： 信息化系统   智能化   后勤管理   风险控制   DBSCAN-LOF算法  

摘要： 随着智能化改革的不断推进，医院后勤管理的建设正向着智能化、信息化、规范化的方向发展。近年来，传统的人工管理模式已不能满足具有大量无序数据的后勤精细化管理条件。为了提高管理效能，实现信息化、智能化的安全管理，研究基于人工智能视域下的医院后勤信息化管理风险控制系统，并在系统构建中引入优化后的基于密度的带噪声应用空间聚类-局部异常因子(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise-Local Outlier Factor，DBSCAN-LOF)算法。结果表明，DBSCAN-LOF算法的异常检出率最高为88.1%，比LOF算法和DBSCAN算法的异常检出率分别提高了7.2%和13.4%。综上说明，基于人工智能视域下的医院后勤信息化管理风险控制系统在风险控制领域具有参考价值。

关键词： 人工智能   公共空间数据   个人信息   平台数据   保护机制  

摘要： 【目的/意义】本文旨在构建一套适用于人工智能时代的公共空间数据个人信息保护机制，针对现有个人信息保护中法律法规不完善、技术手段不足以及公众隐私保护意识薄弱等问题提出解决方案。【方法/过程】本文采用多种研究方法，通过结合“蔚来汽车用户信息泄露事件”和“平安人寿泄露事件”等典型案例、对比中国《个人信息保护法》和欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）的框架，基于隐私保护和数据安全理论，系统论述了人工智能时代公共空间数据中个人信息保护的特征事实，分析了其发展现状及存在的问题。【结果/结论】本文提出的四层保护机制框架在法律法规完善、技术手段应用及公众参与等方面具有普遍适用性和独特优势，并提出相应的政策建议与优化措施，以实现个人信息的有效保护。【创新/局限】本文在提出系统化保护机制的同时，结合了实际案例和国际对比分析，为未来的实证研究和机制优化提供了理论支持与实践指导。

关键词： 改进粒子群算法   电网用能侧   目标函数   约束条件   协同自动调度  

摘要： 为了降低电网的发电成本和失负荷率，实现电力科学配置，设计基于人工智能技术的电网用能侧协同自动调度方法。调度核心旨在优化电力供需平衡，尽量使用可再生能源来满足用电负荷，降低对化石燃料的依赖，减少弃光、弃风量，为实现这一目标，构建电网用能侧协同自动调度的目标函数，并制定了包括用户基于价格的需求响应前后用户电费支出、响应总量、单一用户响应容量等约束条件。利用自适应惯性权重与最差粒子淘汰策略改进的粒子群算法来求解目标函数，实现用能侧协同自动调度。实验测试结果表明，设计方法的日发电成本较低，平均LOLP为0.001 0。

关键词： 图书情报学   人工智能   BERTopic模型   长短期记忆网络   主题预测  

摘要： [目的/意义]本文旨在梳理人工智能（AI））在图书情报学（LIS）中的研究进展及未来趋势，为LIS学科的研究方向规划、资源配置及科研政策制定提供重要参考。[方法/过程]基于BERTopic模型识别研究主题，采用主题强度和主题词共现网络追踪主题及知识结构演变，并利用长短期记忆网络（LSTM））预测主题发展趋势，全面展现LIS学科中AI研究的动态和未来趋势。[结果/结论] 主题演化分析表明，临床数据分析与健康信息模型、信息检索、社交媒体情感分析和AI决策是LIS学科AI研究的持续核心主题。主题词共现网络的演变揭示，研究重心逐渐从传统的数据驱动向大语言模型的广泛应用转移，未来研究将更加聚焦于大语言模型的构建、解释及应用。LSTM模型预测显示，信息检索、引文分析、AI治理和人机交互与信任四个主题将在未来几年呈现显著的增长趋势。此外，AI与图书馆服务、AI算法公正与偏见以及数据隐私与安全等主题也展现出成为潜在热门主题的增长潜力。[创新/局限]本研究首次在LIS学科中结合BERTopic和LSTM模型，进行更具前瞻性和应用价值的主题演化分析与趋势预测。研究的局限在于模型预测依赖单一数据维度，未来研究需引入多维特征，以提高预测的准确性和科学性。

关键词： 营养风险筛查   人工智能   效果评价  

摘要： 目的 通过比较智能营养风险筛查系统与医生使用人工筛查方法在住院患者中的应用效果，为全面展开营养风险筛查工作提供一种更加高效、准确的方法。 方法 采取同步对比的方法，选取广西壮族自治区人民医院2023年1—6月2 586例住院患者，同时采用两种不同的方法进行营养风险筛查。在入院后24 h内由营养医生利用营养风险筛查2002（NRS 2002）评分表和儿科营养不良筛查表（STAMP）对患者进行营养风险筛查，同时使用智能营养筛查系统从医院电子病历信息系统中智能化提取筛查相关的数据指标，如疾病诊断、体重变化、进食减少情况、血清白蛋白、年龄等，对患者进行营养风险评分。使用 χ 2 检验比较两种营养筛查方法的结果差异，用准确性、灵敏度、特异度及Kappa值分析比较两种营养筛查方法的评分差别。 结果 通过医生筛查发现 680例（26.3%）存在营养风险，同时智能营养风险筛查系统检测出647例（25.0%）存在营养风险。与医生筛查相比，智能营养风险筛查系统有较高的灵敏度（95.1%）、特异度（98.7%）和准确性（98.3%），有33例（1.3%）医生判定为有风险的患者未被智能系统识别。医生人工筛查与智能筛查系统结果一致性较高（Kappa=0.938， P <0.001）。智能筛查系统与医生人工筛查的结果比较，营养风险组和无营养风险组分组人数差异无统计学意义（ P =0.301）；不同筛查方法营养评价对称度比较Kappa=1。 结论 智能营养风险筛查系统可替代营养医生用于筛查和早期识别大部分住院患者是否存在营养风险，基本实现智能化、高效率营养风险筛查。