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关键词： 生成式人工智能   思想政治教育   演进机理   潜在风险  

摘要： 作为数字技术的新形态,生成式人工智能揭开了教育内容创作的新纪元,成为赋能思想政治教育的重要方式。从技术、场景、价值三个层面思考生成式人工智能赋能思想政治教育,技术嵌入是逻辑起点,场景导入是逻辑中介,价值输入是逻辑重点。但生成式人工智能赋能思想政治教育也面临着技术崇拜引发教育行为异化、场景滥用削弱教育体验效果、价值预设消解育人整体目标的潜在风险。面向未来,应注重人工智能治理,促进技术赋能合法合规;优化赋能场景应用,构筑意识形态安全防线;强化主流价值引领,保障生成内容安全可靠。

关键词： 人工智能与教育   灰色生态学   偏离   对齐  

摘要： 人工智能的发展不仅重塑新的社会格局,也在深刻地影响和改变着教育,促进“人—技术—教育”多元融通的现代教育生态形成。然而,人工智能等各类数字技术加速发展造成的“时空压缩”,会导致一种新型生态污染——灰色污染,使人们丧失对真实世界的体验,有偏离教育根本意图的风险。在“时空压缩”逻辑下,过度的虚拟空间和网络时间引发“教育世界景观异质化”“教育主体生态位偏移”以及“教育关系结构性错位”等危机,将人类推向一种真实的虚无。教育是基于现实生活的复杂实践,无论人工智能何其先进,其“育人”逻辑始终不可动摇,因此人工智能的教育应用要始终对齐人的发展,从目标、速度和价值三个层面优化对齐路径,构建人工智能与人协同发展进化的良好教育生态。目标对齐要求人工智能应用要遵循以人为本这一教育发展的核心理念与价值取向;速度对齐要求人工智能应用要适配教育应有的节奏,遵循循序渐进的人的发展规律;价值对齐要求人工智能应用要以激发人的身体潜能、丰富心智功能为根本,既加强人与自然的联系,又遵循人的自然发展。

关键词： 人工智能   财务管理   隐私保护   信息化建设  

摘要： 人工智能在财务管理中的应用,有利于提高财务处理效率,强化风险预测能力,以及支持战略决策优化。然而,实践过程中仍然存在一些挑战,包括财务数据隐私保护不足、财务管理信息化建设水平不足、财务人员对人工智能的认识不足等。为有效应对这些挑战,本文提出了一些建议,如建立财务数据隐私保护体系,推动财务管理信息化建设,提高财务人员对人工智能的认识等,以便促进人工智能在财务管理中的深度应用。

关键词： 生成式人工智能   ChatGPT   文化偏见   政治偏见   性别偏见   全球伦理   社会公平  

摘要： 随着生成式人工智能在多元行业和领域中展示其变革潜能,伴随而来的偏见问题也变得日益严峻。文化方面,生成式人工智能突显了西方中心主义的文化普遍性,忽视了显示不同文化的特异性;政治方面,生成式人工智能体现出明显的党派倾向性、意识形态偏向以及地缘政治偏见,固化了全球不平等的政治和经济权力结构;性别方面,生成式人工智能通过诋毁、刻板印象、识别偏差和代表性不足等方式放大了人类社会固有的性别偏见。这些偏见是内生偏见和外生偏见在不断循环过程中相互强化、放大与再生产的结果。生成式人工智能偏见的治理不仅是技术层面的挑战,更是对全球伦理和社会公平的严峻考验,需要构建“技术主体—用户主体—监管主体”多方协同治理的格局,其中技术主体应遵循“对齐”原则减少系统性偏见,用户主体应提高人工智能素养并参与偏见治理实践,监管主体则应建立动态校正的偏见监管体系,以促进生成式人工智能发展与安全的平衡,实现与人类社会的和谐共生。

关键词： 核磁共振波谱   人工智能   深度学习   谱图去噪   轻量级网络  

摘要： 核磁共振(NMR)波谱是一种用于探测分子结构和提供定量分析的稳健的非侵入性表征技术。然而,进一步的NMR应用通常受到低灵敏度性能的限制,尤其是对于异核实验。在此,我们提出了一种轻量级的深度学习协议,用于高质量、可靠和快速的NMR波谱降噪。该深度学习(DL)协议具有轻量级的网络优势和快速的计算效率,有效地抑制噪声和伪峰信号,并恢复几乎完全淹没在严重噪声中的目标弱峰,从而实现了可观的信噪比提升。此外,它仅使用物理驱动的仿真NMR数据学习,在频域中实现令人满意的波谱去噪,并允许区分真实信号和噪声伪影。此外,训练的轻量级网络模型通用于一维和多维NMR波谱,并适用于不同的化学样品。因此,本研究呈现的深度学习方法在化学、生物学、材料和生命科学等领域具有应用潜力。

关键词： 产业变革   人工智能   信息技术   敬启者   生产生活方式   互联网   媒体形态   十字路口  

摘要： 敬启者:当数字化的浪潮以排山倒海、不可逆转之势席卷全球,人类文明已然站在了一个前所未有的文化十字路口。新一轮科技革命和产业变革方兴未艾,以互联网、人工智能等为代表的信息技术飞速迭代,这不仅深刻改变了信息生产传播方式和人们生产生活方式,也重塑了媒体形态。

关键词： 查询条件   结构化数据   数据库   精确匹配   人工智能   语言模型   向量   用户数量  

摘要： 本文根据企业公开信息,收集并整理出10家国产向量数据库企业,为便于读者对当前国产向量数据库的技术性能及功能特点有更直观的了解,本文随机选出其中3家企业的产品作简要介绍。随着人工智能(A I)应用的普及和大语言模型的广泛使用,曾经沉寂一时的向量数据库重新回到了风口浪尖,其用户数量呈指数级增长。传统数据库以结构化数据为对象,通过点查和范围查进行精确匹配,输出只有符合查询条件和不符合查询条件的答案。

关键词： 数据供给   数据处理   高质量数据集  

摘要： 当前,人工智能处在快速发展的关键时期,正在重塑经济社会发展模式。数据作为人工智能发展的三大核心要素之一,是人工智能模型训练的基础要素,也是人工智能模型应用的核心资源,加快建设人工智能高质量数据集,对于推动“人工智能+”场景落地具有重要意义。高质量数据供给是推动新一代人工智能加快发展的关键要素。当前,面向新一代人工智能的数据供给仍有不足,数据处理专用技术有待进一步突破,数据产业和数据生态有待丰富,高质量数据集的整体规划和支持政策还有待完善。

关键词： 机器人教师   人工智能   外语教育学   个性化教学   情感教育  

摘要： 随着人工智能和机器人技术的迅猛发展,机器人教师在未来外语教育中的应用前景非常广阔。机器人教师能够提供个性化的教学体验,实时反馈学生的学习情况,帮助提高学习效率,进一步提升教育质量。同时,基于自然语言处理、计算机视觉、语音识别与合成、情感计算、知识图谱等技术,机器人教师可以随时随地为学生提供学习支持。当然,机器人教师的广泛应用也会面临诸多问题与挑战。技术发展不平衡、情感互动的局限性以及对教师职业的潜在威胁等都是需要审慎思考的问题。本文探讨了机器人教师的优势、技术基础、实现路径、伦理问题与应对策略以及对未来外语教育可能产生的深远影响,同时反思其在教育实践中的利弊。在未来外语教育中,如何平衡技术进步与教育人性化的需求,将成为机器人教师发展的关键。

关键词： 大规模星座   健康管理   故障诊断   故障预警   星地一体化架构   人工智能  

摘要： 高效可靠的健康管理是未来大规模星座长期健康稳定运行的关键。当前,以单星为对象的航天器健康管理主要通过地面遥测数据分析实现,对大规模星座适用性不足。由于大规模星座具有节点规模大、交互关系复杂、数据异构海量等特点,其健康管理面临地面运维任务繁重、星地测控数传资源不足、通用故障模型库构建难度大等新挑战。针对这些挑战与问题,提出大规模星座健康管理星地一体化架构设计、星载高效故障诊断与预警、星座健康孪生评估与推演等关键技术,并对各项技术的内涵和难点展开分析。最后从科研投入、发展路线、顶层设计、新技术等方面,对我国大规模星座健康管理技术后续发展提出了若干建议。