关键词： 数字化   传播方式   学术期刊   服务模式  

摘要： 在数字化浪潮席卷全球的当下,人工智能技术在学术出版领域日益广泛的应用,正深刻改变学术出版的生态链,重塑学术期刊的编审流程、传播方式和服务模式,在为学术期刊带来技术赋能积极影响的同时,也带来了技术适配性、伦理边界、学术质量控制等诸多挑战。为推动人文社会科学学术期刊主动适变、应变、求变,我刊特邀专家学者围绕坚持人在学术研究和期刊高质量发展中的主体地位,积极利用新技术助力期刊特色化建设、提升出版效率、优化内容传播等问题展开研讨,组织形成系列笔谈,期望能够借此推动人文社会科学学术期刊进一步拥抱人工智能技术、构建新伦理规范、避免技术迷思,在技术赋能中坚守学术价值,在创新中守护学术尊严,实现高质量发展。

关键词： 生成式人工智能   ChatGPT   有限法律人格   财产责任   辅助第三人  

摘要： 生成式人工智能的多场景适用正呈现出不可阻挡的嬗变趋势,而在其实现规模化应用的同时却伴生着多维风险,风险“进化”的损害则又会引致归责问题。以往归责路径中,人工智能的侵权责任由提供者、管理者或使用者承担。如今,生成式人工智能存在成为法律拟制主体的可能,因此其责任认定应有别于传统认知论。建议以赋予生成式人工智能有限法律人格为逻辑起点、以围绕“生命周期”分阶段认定责任为逻辑顺延、以处财产责任抑或增添责任类型为逻辑闭环,来促进人工智能从“可控制”发展至“可规制”。

关键词： 智慧城市   购物中心   建筑机电工程   智能照明   可再生能源   削峰填谷技术   物联网   人工智能  

摘要： 探讨智慧城市背景下购物中心的建筑机电工程技术应用:首先分析智慧城市对零售业态的影响,以及购物中心在智慧城市中的作用和可持续发展的关系;随后论述购物中心中智能照明、高效暖通空调系统、安全与自动化系统的应用;最后着重研究绿色建筑设计、无线通信和物联网技术,以及人工智能和大数据在设施管理中的创新应用,旨在为智慧城市的零售业态发展提供新的视角和技术支持。

关键词： 人工智能辅助写作   伦理规范   质性文本分析   学术期刊  

摘要： 【目的】检索国内学术期刊关于人工智能(AI)辅助写作伦理规范的规定或声明,构建我国期刊AI辅助写作伦理规范的理论框架,为完善相关实践提供参考。【方法】以中国知网、万方和官方微信公众号为数据源,筛选出14份学术期刊声明,最终选取9份文本,利用Nvivo20软件进行质性文本分析,并结合《风险管理指南》(ISO 31000:2018)和WHO《卫生健康领域人工智能伦理与治理指南》构建理论模型。【结果】以WHO 6大伦理原则为指引,以作者、编辑、审稿人为核心主体,以学术出版流程为主线,构建了我国AI辅助写作伦理规范的理论框架。【结论】AI辅助写作伦理规范框架为学术写作中AI的应用提供了理论支持,为期刊的实践管理提供了参考。未来须进一步深化研究,完善框架细节,推动AI辅助写作的健康发展。

关键词： 人工智能   新质生产力   技术创新   场景应用   数据安全  

摘要： 人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的基础性和战略性技术,具有溢出带动性强的“头雁”效应,成为发展新质生产力的重要引擎,深刻改变着工业生产模式和经济发展形态,对加快建设数字中国发挥重要的支撑作用。本文通过对北京、广东、浙江、安徽、上海、江苏等地人工智能产业发展的调研,分析了人工智能在推动新质生产力变革中的现状、成效与挑战,提出强化技术创新、推动应用场景落地、提高数据质量与安全的对策建议,以期为我国经济高质量发展提供参考。

关键词： 人工智能侵权   产品责任   过错责任   证据开示   虚拟损害  

摘要： 人工智能侵权责任认定与承担是人工智能立法的重点与难点之一。产品责任路径并不能有效回应人工智能应用侵权引发的过错与因果关系证明、新型损害界定以及责任主体确定三大挑战。人工智能侵权责任立法应在过错责任的基础上,修补式配置专门条款,纾解被侵权人在责任成立与承担上的举证压力。被侵权人只有借助对人工智能研发记录、活动日志等文件的访问,才能克服信息不对称带来的举证障碍。立法应规定证据开示规则,规定人工智能相关主体在一定条件下的信息披露义务,为法院发布书证提出命令提供实体法基础。人工智能时代对虚拟损害的救济,与其扩张物质性损害的边界,不若摒弃精神损害赔偿的严重性要件,转采“显著性”标准。为了减轻人工智能商品消费者的因果关系证明负担,立法应确定特定条件下的因果关系推定规则。当损害确定地因义务违反行为而发生,只是责任源头难以查清时,同一商业技术单元成员应对损害承担连带责任。

关键词： 智能决策   人工智能   人机协同   人机联合认知  

摘要： 人工智能(AI)等数智技术的快速发展与应用对制造企业传统决策范式带来了冲击和挑战,如何运用AI技术实现企业智能决策已成为管理科学领域亟待探究的问题。本文基于人机联合认知视角,以爱玛科技为案例分析对象,深入探究人与AI两类认知系统通过联合协作实现智能决策的动态演化过程。研究发现,人与AI两类决策主体通过认知层和协作层影响人机协同下的智能决策形成,并呈现“预测型—探索型—互动型”从单一人工决策到多方集智决策的演化路径。企业不同智能决策阶段呈现出差异化人机认知和协作机制。其中,认知层面呈现“认知建模—认知优化—认知适配”的人机双主体认知匹配特征,而协作层面呈现“辅助技术代理—增强技术代理—自动技术代理”的低阶向高阶技术代理升级轨迹。本文提炼了新型人机互补智能决策范式,明晰了联合逻辑对决策主体、决策流程和决策特征的具体影响。本文形成的理论框架既是对人机协同决策理论解释边界的新拓展,也为数智经济情境下促进人机决策范式转变和使能提供了有益的政策启示。

关键词： 生成式人工智能   公共文化服务   实践路径   高质量发展  

摘要： 生成式人工智能在赋能公共文化服务方面展现出巨大潜力。文章从资源管理、内容创作、用户服务以及供需对接四个维度探究了生成式人工智能赋能公共文化服务的内在逻辑。研究发现生成式人工智能通过夯实服务底座、丰富服务供给、提升服务体验以及促进服务匹配来提升公共文化服务质量,但也面临着数据迷雾、算法黑箱、内容偏差和智能鸿沟四大挑战,需要通过用户数据与版权保护、文化安全与多样性保护、算法审查与数据集优化、技术普惠与AI素养提升等手段,促进生成式人工智能在公共文化服务中的合理应用,推动公共文化服务高质量发展。Generative artificial intelligence (GAI) demonstrates significant potential in empowering public cultural services. This article explores the intrinsic logic of generative AI in enhancing public cultural services across four dimensions: resource management, content creation, user services, and supply-demand alignment. The study reveals that generative AI improves the quality of public cultural services by strengthening the service foundation, enriching service supply, enhancing user experience, and facilitating service matching. However, it faces four major challenges: data opacity, algorithmic black boxes, content bias, and the digital divide. Addressing these challenges requires measures such as user data and copyright protection, safeguarding cultural security and diversity, algorithmic audits and dataset optimization, and promoting technology inclusivity alongside AI literacy. These efforts aim to facilitate the rational application of generative AI in public cultural services and drive their high-quality development.

关键词： 认知   智能   自组织系统   人类智能   人工智能   适应性表征  

摘要： 从认知哲学探讨智能的生成问题是一个重大挑战。这需要一个说明认知机制的概念框架“适应性表征”。“适应性表征”作为不同层级自组织系统的内在机制和解释范畴,构成了人工智能走向通用性、解释性和可靠性的基础。这种关于智能生成的适应性表征认知理论包括假设、推论和原则以及不同层级结构的交互过程,旨在说明智能的生成是一个自组织实体或系统的不同层级结构通过适应性表征进行交互涌现的结果。在适应性表征视域下,物理系统表现为属性的自反应和自呈现,生物系统表现为生命的自适应和自繁殖,认知系统表现为自学习和自表达,人工智能系统表现为机器学习和自复制,这些不同的表征方式恰恰说明适应性表征是所有自组织系统的通用机制,通用智能的通用性就是适应性表征,这意味着人工智能的不同领域都具有适应性表征特性或功能,建构人工智能系统就是创造适应性表征系统。

关键词： 高校   动物生理学课程   人工智能   应用策略  

摘要： 人工智能技术快速发展一方面对传统的教学方式提出了挑战,另一方面也推动了理论知识由文字描述向形象展示方面的转变。虚拟实验室、智能教育平台、人工智能答疑、数据分析和虚拟现实等技术应用到动物生理学课程教学过程当中,不但使教学过程更加具有趣味性、提高了教学效率,而且给予学生更多实践和互动机会。本文主要通过分析人工智能技术在高校动物生理学课程中的应用方向、优势和遇到的挑战,对高校动物生理学课程中人工智能的应用策略提出建议。