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关键词： 人工智能   整本书阅读   深度文本分析   文化意识   思维品质  

摘要： 本文探讨了人工智能在整本书阅读教学中的应用,以《化身博士》为例,通过生成式人工智能模型(如DeepSeek)进行多维度的深度文本分析的实践,解决传统整本书阅读教学中存在的文本解读表面化和与英语学科核心素养脱节的问题。实践结果表明,人工智能工具能够帮助教师深度分析文本并设计出问题链,促进学生深入理解文本,建立跨文化联系,有效提升学生的文化意识及思维品质。

关键词： 人工智能   萨特   存在主义   幻觉   计算精神病学  

摘要： 在文本生成和处理领域,人工智能所生成的文本可能是无意义、不连贯或者是循环往复的。人工智能所生成或处理的文本有可能不忠实于文本的来源,这种偏离理想预期的文本成本被称为人工智能“幻觉”。随着人工智能应用的不断拓展,人工智能“幻觉”成为一个亟待探讨和解决的问题。在计算机科学领域中,“幻觉”主要是由输出内容和源内容之间的映射关系的扭曲或者破坏而产生,这其实与萨特的存在主义框架存在同构性。萨特的存在主义在显象和本体之间构建了一种映射关系,而这种映射关系是从存在主义的角度来讨论“幻觉”的产生机制。这一框架为我们探讨人工智能的“幻觉”问题提供了一个阐释学的工具和手段,可以用来检视人工智能“幻觉”的产生机制及其相应的伦理风险。

关键词： 生成式人工智能   数据安全   刑法数据保护  

摘要： 生成式人工智能利用其内容生成技术为社会众多领域提供极大的便利。然而,在实际运行过程中,生成式人工智能在数据获取、数据加工处理以及内部数据存储等环节面临一系列刑事风险。这些风险对传统刑法的数据安全保护模式产生了很大冲击。鉴于此,刑法应对数据从结果保护转向全流程保护,精准打击各环节犯罪;通过完善数据分级制度,依数据敏感程度、重要性等分级,实施差异化保护;明确技术开发者、使用者、数据提供者、平台运营者的数据安全刑事责任,采用多维度、系统性的应对策略,为数据安全提供强有力的刑法保障,推动生成式人工智能和大数据技术在法治轨道上稳健发展。

关键词： 后人工智能时代   智能社会公民   人机协作能力   智能科学发现   智能时代的文明演进   人工智能能力建设   智能化转型治理升级  

摘要： 当人工智能基础模型的技术成熟度、专业模型的行业普及度、智能工具的合规管控度和人机互动的个体赋能度均达到可支撑人工智能作为全社会创新工具的阶段,人类社会即进入后人工智能时代。本文从支持中国在后人工智能时代保持代差竞争优势的长期目标出发,重新构想高等教育的基本职能,提出以下四个高等教育智能转型的战略方向:以以人为本的智能社会公民素养为思政目标的育人、以人机协作和共创能力为人才培养主线的教学、以人机融智科研能力和理性智能科学启蒙为创新基础的科研、以人类文化主体和智能器物客体的对立统一为文化反思和文化创新主题的文明,进而主张通过“能力建设—治理升级—代差布局”的基础性长期策略,支持高等教育智能化转型。

关键词： 人工智能   大语言模型   安全风险   技术治理   对抗测试   评估审计  

摘要： 人工智能大语言模型在提供跨任务和跨领域泛化性能的同时,由于数据驱动和技术复杂等原因产生了多重风险,增加了企业和个人面临的安全威胁,并带来了伦理和法律问题。以对抗测试和评估审计为核心的技术治理能够有效辨识和缓解安全漏洞及风险,为大语言模型的安全应用提供了关键保障。但是,目前缺少充足的算力保障、技术治理流程和标准缺乏统一性、平台技术治理易受商业利益影响等困境影响了技术治理方案的稳步实施。从优化技术治理框架、鼓励安全治理技术创新、明确流程与标准、构建多方参与的监督机制等方面提出完善安全技术治理机制的建议,以确保大语言模型的稳定与安全运行。

关键词： 人工智能   人类本质   机器属性   伦理文明   实践智慧  

摘要： 人工智能(AI)革新了“人类本质”与“机器属性”的传统认知,持续引发了“谁应负责”“何为正确”以及“如何规范”的积极探索,深刻介入了道德主体、道德评价及道德规范的理论审视。AI伦理不仅是关于伦理原则与道德规范的知识积累,更重要的是如何在复杂多变的道德情境中寻求最佳的行动方案。AI时代的伦理问题揭示了规范伦理学在面对新兴技术挑战时的理论局限,凸显了“实践智慧”的伦理路向在当代技术伦理中的价值意义。儒家伦理学跳出了规范伦理学(义务论、后果论)非此即彼的线性思维,强调对具体情况的敏锐洞察、对行动后果的合理预见以及对人类福祉的深刻关乎。面对新技术、新问题、新挑战,儒家伦理学的实践智慧依然可以发挥持久性贡献。技术革新拓展了伦理思考的空间,而伦理文明则为技术发展提供了价值参照,两者在冲突与融合中推动了人类社会向更加文明、可持续的方向发展。

关键词： 算法决策   人工智能   形式理性   实质理性   认知增强算法框架  

摘要： 算法决策深度嵌入于社会经济活动而创造价值,但因其自我学习与自适应能力的强化以及人类认知能力的相对弱化,愈发展现出脱离于社会规范体系的趋势,致使算法失当现象频发。传统技术规制和法律规范的解决措施具有一定程度的滞后性,难以实时应对因算法自生长性所带来的技术变异。本文发现算法决策的社会脱嵌根源在于人工智能技术迭代式发展与人类认知渐进性的非同步性。对此,本文基于形式理性和实质理性之间的矛盾关系来解释算法决策的社会脱嵌问题,并发展了一个认知增强算法框架。该框架提出了算法空间与认知空间的概念,将技术能力和人类认知能力有机统合以纾解形式理性和实质理性的矛盾,最终实现了算法决策的社会再嵌入。

关键词： 人工智能技术   治安防控  

摘要： 本文专注于探讨人工智能技术在治安防控领域的应用。通过对系统架构的细致分析,深入探讨了人工智能技术在应用领域中的具体实践案例,并针对实践中遇到的数据安全挑战及技术成本问题进行了全面深入的剖析。本研究旨在为人工智能技术在治安防控领域的进一步优化应用提供理论支持,以增强社会治安防控体系的有效性。

关键词： 律师职业   法律框架   人工智能   理解深度   生成式   生活化   系统性  

摘要： 惊喜与焦虑:它让律师激动到睡不着觉第一次使用Deepseek的情景,至今让我记忆犹新。我先通过一些生活化的常规问题与它进行对话,后来尝试和它探讨一些法律问题,在步步惊艳之中,时间不知不觉已接近第二天凌晨。Deepseek对于法律问题的理解深度、法律框架的系统性构建以及法律表述的措辞把握,相比于此前其他人工智能产品而言,都显著地提高了一个层次。

关键词： 人工智能   劳动参与   工作时长   过度劳动  

摘要： 相对于传统的技术进步,人工智能在各产业领域的通用性和渗透性更强,因而对劳动力市场产生着多元而深远的影响。文章基于人工智能专利数据和中国家庭追踪调查数据,系统考察城市人工智能技术密度对当地劳动年龄人口的劳动参与和工作时长的影响。研究发现,人工智能通过挤出劳动力和阻碍劳动力进入两条路径显著降低了劳动年龄人口的劳动参与概率,并缩短了就业者的周工作时长。异质性分析表明,人工智能对中老年、低技能劳动力的劳动参与挤出效应更强,对青年和高技能就业者则表现为更强的工时缩减效应;在工资水平较高的地区,相应效应更为明显。进一步分析发现,人工智能有效降低了就业者的过度劳动发生风险和过度劳动程度。可见,人工智能与人力劳动存在竞争和协作的双重关系。文章建议,在人工智能时代进一步加强政府、企业和高校的多元协作,帮助弱势劳动者抵御失业风险、提升劳动者的技能匹配度;同时,积极利用人工智能的工时缩减效应,以技术创新赋能高质量就业。