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关键词： 人工智能   ChatGPT   技术权力   技术使用   技术伦理  

摘要： 人工智能技术权力,即人工智能技术对利益相关者施以的反向作用、影响或制约力量。立足于技术本身,可以在三个层面解析人工智能技术权力的成因:以技术命令为表征的技术逻辑(权力基础)、以资本逻辑为主导的技术创新(权力扩展),以及以技术使用(者)为载体的社会规范(权力规训)。Chat-GPT是人工智能技术权力不断演进的结果。技术程序、技术优势、技术代码、技术伦理、技术使用等都是ChatGPT技术权力的具体展现方式。

关键词： 人工智能   智能化趋势   作战样式   现代战争   战斗力   无人   力量  

摘要： 党的二十大报告强调,加快无人智能作战力量发展。未来,在人工智能“赋能”下的无人智能作战,将重塑现代战争全新作战样式,也为政治工作提出了新的课题与挑战。政治工作作为构成战斗力的重要因素,必须积极适应无人智能化趋势,紧盯“人”的因素抓好无人智能作战中的有人建设。

关键词： 功能论   人工智能体   算法意志   权利能力   行为能力   责任能力  

摘要： 展望未来,人工智能技术及其实践应用将更为广泛而深入地参与人类社会活动,以“社会成员”的身份缔结和生成各种社会关系与法律关系,其在私法上的地位问题将不可回避。良善的立法应当反思并顺应社会发展趋势,但在决定是否将人工智能体纳入主体制度架构时,人们需要完成其与私法主体资格事实要素的颗粒度比对。只有在此基础上,人们才能进行权利能力与行为能力的制度构设。在权利能力制度构设方面,不仅要解决人工智能体权利能力取得的事实要素与法定程序问题,还需关注并明确其权利能力的范围及限制。而在行为能力制度构设上,则需深入分析并解决人工智能体的行为能力实现问题,以及与其行为能力紧密相连的责任能力问题。

关键词： 人工智能   数据空间   广松涉   巨大危险   赛道   盲目跟风  

摘要： 当前,我国部分人盲目跟风人工智能研发,一个难以觉察的巨大危险正在临近。这个巨大危险就是由于不专业一下跟进即将过时的旧赛道。这些旧赛道由谷歌、OpenAI主导,在5年内还是被当作未来最热的领域来炒作,但真正有心人已经开始选择新赛道。

关键词： 人工智能   机器学习   人力资源管理   招聘   绩效评估   员工关系  

摘要： 人工智能的快速发展为企业人力资源管理带来了革命性变革。机器学习、深度学习和自然语言处理等技术在招聘、培训、绩效评估和员工关系管理等方面得到了广泛应用。通过对国内领先企业的案例分析,本文阐述了人工智能算法如何提高人力资源管理效率、降低成本并增强决策准确性。研究结果表明,人工智能算法的应用不仅优化了人力资源管理流程,还为企业人才战略的制定和实施提供了数据支持。同时,本文也探讨了人工智能算法在应用过程中面临的挑战及未来发展趋势,为企业有效整合人工智能技术与人力资源管理实践提供了指导。

关键词： 美国国际开发署   极端分子   生物武器   纳税人   人工智能时代   资助  

摘要： 今年2月,马斯克宣布裁撒美国国际开发署(USAID),指责该机构以援助为幌子干预别国内政,是“由极端分子操控的犯罪组织”,马斯克还在X平台上向美国民众发起灵魂拷问:“你们知道美国国际开发署使用纳税人的钱来资助生物武器研发吗?”他明确表示新冠病毒就是该机构资助研发的生物武器之一,“已导致数百万人死亡”。

关键词： 人工智能算法   伦理风险   伦理规制  

摘要： 目前,人工智能算法已经深度嵌入人类的生产活动和日常生活的毛细血管,其自主性引致的非确定性,促使不可解释性和不可预测性成为算法伦理的难题;其在应用场景中引发的算法偏见、算法歧视和个人隐私保护等,也形成了一定的伦理风险。同时,人工智能算法的复杂性深刻挑战了传统的伦理规则体系,造成了算法的归责性难题。因此,有必要通过增进人工智能算法的确定性、推动人工智能算法的科学应用、明确人工智能算法的责任主体、构建一定的容错空间、回归人工智能算法技术本身等方面加以规制,从而推进人工智能算法的良善发展。

关键词： 人机情感交往   液态社会   情感计算   人工智能  

摘要： 在人工智能技术的推动下,人机情感交往日益普遍。英国社会学家齐格蒙特·鲍曼的液态社会理论从流动性、不确定性和不稳定性出发,为理解人机情感交往的形成与挑战提供了新的视角:信息技术的发展使机器在情感交往中成为重要的主体,并通过情感计算技术奠定了情感互动的基础。然而,这一技术进步也导致了人类社会关系的疏离,人们转向机器以寻求情感上的“替代性满足”。但人与机器有着本质上的不同,人机情感交往隐含着权力不平等、情感连接上的虚幻和脆弱。因此,人机关系不能作为人际关系的替代。在未来对人机交往的研究中,研究者更应思考人与技术的关系,明确人之为人的本质。

关键词： 青光眼   人工智能   分类   标注   流程   质量控制   指南  

摘要： 青光眼是以病理性眼压升高、视神经萎缩和视野缺损为共同特征的眼病,可能导致不可逆的视力丧失。近年来,人工智能(AI)技术的迅速发展为青光眼的早期诊断和管理提供了新的手段。通过对青光眼相关影像进行分类和标注,AI模型能够学习并识别青光眼特有的病理特征,从而实现影像的自动化分析与诊断。青光眼影像分类和标注的研究主要涉及彩色眼底照相(CFP)、光学相干断层扫描(OCT)、眼前节光学相干断层扫描(AS-OCT)以及超声生物显微镜(UBM)等。彩色眼底照相主要用于视杯与视盘的标注,OCT用于视神经纤维层的厚度测量与标注,AS-OCT和UBM则聚焦于前房角结构的标注与眼前节结构参数的测量。为了规范青光眼影像分类和标注,提升标注数据的质量和一致性,推动智能眼科的临床应用,特制定本指南。本指南系统阐述了青光眼影像分类和标注的原则、方法、流程及质量控制要求,为青光眼影像的分类和标注提供标准化指导。

关键词： 美国中小学   生成式人工智能   风险因素   应用划界   适切之道  

摘要： 生成式人工智能掀起了基础教育领域变革新浪潮。文章采用比较研究法和个案研究法,以智能技术驱动教与学实践的前沿国家——美国为研究对象,对美国中小学应用生成式人工智能的划界与适切之道进行分析。研究发现:生成式人工智能引发的学业诚信危机、个体智慧退化风险、技术伦理安全隐患、教育鸿沟加剧等风险因素,使美国中小学对生成式人工智能技术作出不同回应,包括严令禁止、谨慎支持和积极拥抱。同时,美国依托顶层设计、夯实能力、弥合差距和营造氛围等手段,保障中小学合理使用生成式人工智能技术。借鉴美国中小学生成式人工智能应对经验,我国可从审度变革潜力、完善制度框架、开展专业培训、坚守公平底线等方面着手,推动中小学生成式人工智能应用实践落地。