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关键词： 人工智能   可版权性   法经济学   版权归属   正和博弈  

摘要： 人工智能生成内容为传统版权制度带来了巨大的挑战。在法经济学视域下,赋予人工智能生成内容版权不仅有利于激励创新,而且能够通过设立清晰的规则,实现“正和博弈”,避免“公地悲剧”的发生。在此前提下,将人工智能生成内容的版权赋予人工智能的投资者,一方面可以通过激励机制促进人工智能的进一步发展,另一方面也可以通过边际收益递增、边际成本递减达到资源的更高效分配。当然,人工智能生成内容具有特殊性,应当通过降低保护期限、合理分配收益、审慎对待“越轨”行为等扩大其合理使用的范围。

关键词： 生成式人工智能   科学教育   科学知识   科学素养  

摘要： 加强新时代中小学科学教育已成为我国建设教育强国的战略支撑。中小学科学教育不能仅以夯实科学知识为导向,更应强调以学生的认知与非认知相融合的科学素养培育为核心要义。面向智能时代,传统的科学教育范式或许已无法满足学生的好奇心、想象力和探求欲等个性化的自然发展需求。生成式人工智能不断增强的“类人”属性,可以通过“虚拟”抵达“现实”的生成方式增强学生科学情境的具身交互体验、“千人千面”的个性化教育资源精准适配促进学生科学知识的学习过程、“全过程引导”的精细供给推动学生科学能力的全方位提升、“同频共振”的情感共鸣引导学生科学身份的协同生成,进而实现技术赋能学生科学素养的跃迁发展。

关键词： 人工智能   传统机器学习   深度学习   网络流量分析   攻击检测  

摘要： 随着网络技术的快速发展,网络安全问题日益凸显。网络流量分析与攻击检测作为一种有效的网络监控与分析手段,对于及时发现和防御网络攻击具有重要意义。近年来,人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的飞速发展,为网络流量分析和网络攻击检测提供了新的思路和方法。本文详细阐述了AI技术在网络流量分析与网络攻击检测中的应用现状,包括传统机器学习(Machine Learning,ML)、深度学习(Deep Learning,DL)、联邦学习(Federated Learning,FL)等AI技术,分析了现有研究的优势和存在的问题与挑战,并探讨了未来可能的研究发展趋势,以便为后续研究提供引导。

关键词： 科研新范式   通用人工智能   知识进化论   理论框架   实践探索  

摘要： 人工智能驱动的科研新范式正在成为我国形成科技竞争优势、实现科技强国的关键驱动力。人工智能驱动的科研新范式是改变传统的科研方法和过程,形成以知识为中心,多元化主体参与、人机协同共生的科研规则体系的集合。文章从“知识进化论”和“范式理论”的双元视角来探究人工智能驱动的科研新范式,从认识论和方法论层面系统阐述了科研新范式的主要特征,构建了通用人工智能驱动科研新范式的研究框架。在此基础上对人工智能驱动科研新范式的探索应用进行多案例分析。研究表明人工智能驱动的科研新范式主要包括科研工具、科研组织模式、多元应用场景以及科研应用治理等要素。具体来看,人工智能科研工具通过替代效应、增强效应和自主效应优化传统科研过程;人工智能赋能的科研平台组织模式正变革已有科研范式的基础设施、组织结构、协作机制与人才结构;多学科领域面临的科研瓶颈为大模型提供了训练迭代的应用场景;同时,要基于人工智能的技术属性、内容属性与社会属性完善新范式下人工智能科研应用治理。研究为我国统筹制定和实施“人工智能驱动的科研新范式”政策提供理论支撑和经验借鉴。

关键词： 生成式人工智能   主体   媒介伦理   ChatGPT   DeepSeek  

摘要： 以ChatGPT和DeepSeek为代表的生成式人工智能的崛起,前所未有地提升了人工智能应用的社会整体渗透率,实现了对现实生活的深度介入。生成式人工智能在语义理解、信息整合、事实验证、指令执行等方面展现出卓越的学习能力和理解能力,甚至能在一定程度上完成“创造性”工作,从根本上转变了传统人工智能作为信息检索工具的技术范式。在人机普泛化的深度交互中,生成式人工智能推动了人机主体的重构,其所展现出的“想象”能力、拓展能力和合作能力不仅开始挑战人类的认知优越感,而且引发了新时代媒介伦理的嬗变。因此有必要以前瞻性视角对其进行深入阐释,并积极应对由此产生的新型伦理问题,以期更妥善地处理人类与人工智能之间的复杂关系。

关键词： 人工智能   艺术设计专业   就业现状   优化对策  

摘要： 人工智能时代艺术设计专业学生就业出现了岗位结构变化,新兴岗位涌现、传统岗位转型;就业技能需求改变,技术与跨学科知识要求提高;就业竞争加剧。针对这些问题,本文提出优化对策,包括调整专业课程设置,增加前沿技术和跨学科课程;提升学生综合技能,强化技术培训、实践及创新能力培养;拓展就业渠道资源,加强校企合作、开拓新兴领域,旨在提升学生的就业竞争力,促进高质量就业。

关键词： 通识课程   教育部办公厅   通识教育   中小学校   人工智能   浙江大学教授   高科技企业   一体化  

摘要： 2024年11月,教育部办公厅发布了《关于加强中小学人工智能教育的通知》,提出要“统筹高校、教科研机构、高科技企业、中小学校等各方力量,统筹推进中小学和大学人工智能教育一体化发展”。其中,研究制订中小学人工智能通识教育指南和普及读本,构建系统化课程体系,是主要任务之一。因此,本刊邀请来自温州科技高中的特级教师谢作如、浙江大学教授吴飞,就中小学人工智能通识课程知识体系的话题展开本期的“对话”。

关键词： 人工智能   工程造价   预测   神经网络  

摘要： 传统工程造价预测方法在处理复杂的非线性关系和多维特征数据时存在局限性,已难以适应现代工程造价精准预测的需求。基于此,本文提出一种基于人工智能算法的工程造价精准预测模型。首先,采集市政道路工程造价关键影响指标,并对其进行严格的数据预处理,为后续模型构建提供高质量数据基础;其次,利用人工智能算法建立预测模型,通过反向传播算法优化权重和偏置,实现模型的高效训练;最后,通过交叉验证和多种评估指标对模型性能进行验证。结果表明:基于人工智能算法的工程造价预测模型能够准确捕捉输入特征与单位造价之间的复杂非线性关系,具有较高的预测精度与泛化能力,可为工程造价的智能化管理提供技术支持。

关键词： 人工智能   新质生产力   新型举国体制   超大规模市场   数据要素  

摘要： 新一轮科技革命与大国博弈深度交织,人工智能作为新型通用目的技术已成为各国推动生产力整体跃升的战略选择和国际竞争新焦点。中国依托新型举国体制构建政府和市场有机结合的协同创新网络,形成超大规模市场优势的数据要素重组效应与场景迭代能力,成功将制度优势转化为技术突破动能,开辟出算力约束下的赶超路径。然而,算力瓶颈、数据壁垒、就业转型与治理缺位是阻碍当前人工智能赋能新质生产力的现实难题。应坚持以新型举国体制优化技术攻关布局,推动“人工智能+”赋能现代化产业体系,发展开源创新生态与数据要素市场,加强人才培养,构建共商共建共享治理新机制。

关键词： 人工智能技术   涉密信息   逆向工程   安全框架   应用接口   泄密风险   责任分配   记忆性  

摘要： 生成式人工智能技术的快速发展催生了传统安全框架难以覆盖的新型泄密风险,对国家安全构成严峻挑战。数据层面表现为:大模型训练数据的“记忆性生成”可能导致敏感信息复现;合成数据亦存在重新识别风险;跨境数据流动监管漏洞引发中间衍生数据失控隐患。应用层面风险集中于:开源大模型被恶意改造为泄密工具、下游应用接口传导漏洞,以及合法接口滥用诱导模型输出涉密信息。当前治理体系面临技术迭代与法律规制的“科林格里奇困境”、责任分配模糊和治理碎片化等结构性矛盾。对此,需构建动态分级分类监管框架,依据模型参数量、应用场景和数据敏感性划分风险等级,实施差异化治理;扩展国家秘密法律内涵,将算法关联性信息纳入保护范围,明确“逆向工程”“诱导提问”等行为的法律定性;开发闭源专用大模型实现涉密领域隔离式治理。