关键词： 人工智能   算法黑箱   人机关系   智能体  

摘要： 人工智能立法问题目前存在理论上的争议。基于立法理念切换尚未完成、法律对技术回应的有限性和延迟性,以及新技术领域的统一立法对于新颖性和系统性的要求等原因,目前制定统一的“人工智能法”的时机尚未完全成熟。人工智能立法应建立在它所创造的新型法律调整对象和方法上,由此可以提炼出“深度学习算法”和“人机关系”作为人工智能法的两个理论支点,且两者是紧密联系同步进化的。深度学习算法的规制在人工智能领域较之前具有更重要的意义,当前关于算法的透明性、可问责性以及可解释性等理念均无法形成理论上的自洽,最终仍有待算法“黑箱”的有效破解。人机关系因技术发展的不确定性尚难以在法律上形成完整判断,但如果剔除掉AI“自我意识”的幻象,人机关系未来应由人类主导,且应遵循“非人化”原则、人类优先原则和安全原则,在此基础上就可以建立人机关系的具体法律机制,如人机对齐、人机信任和人机伦理的相关准则。人工智能立法对新的思想资源和思维范式提出了迫切要求,其中“计算机作为社会行为者”以及“行动者网络”等理论对我们的借鉴意义值得关注。

关键词： 人工智能   护理学   创新创业教育   跨界融合课程   课程体系构建  

摘要： 本文针对人工智能时代的护理学创新创业教育进行了探讨,构建了“护理+X”跨界融合课程,形成了“护理+人工智能”、“护理+管理”、“护理+英语”三大课程模块。在此基础上对融合课程的课程定位、设计原则、目标等内容进行了具体的阐述,建立了“理论—实践—转化”三位一体的教学模式,并借助虚拟仿真技术、校企合作等实现“护理+X”跨界融合课程在教学过程中的落实。从目前的情况来看,这种教学模式能够有效地增强学生的跨学科意识以及创业创新意识和临床适应力,并且可以对今后护理学的人才培养起到一定的借鉴意义。

关键词： 古籍数字化   语义理解   人工智能   知识图谱   数字人文  

摘要： 针对古籍保护传承面临的挑战,基于人工智能(AI)技术,学界提出了多种综合解决方案,涵盖从高质量图像获取、光学字符识别(OCR)到语义理解和知识图谱构建的全流程,并广泛应用多光谱成像、深度学习驱动的图像增强、混合OCR模型等技术。在此基础上,基于知识图谱的智能问答系统和古籍数字化公共服务平台架构,可为古籍数字化与智能服务集成提供理论框架,为文化遗产的保护与传播开辟新途径。

关键词： 高处坠落   事故成因   人工智能   防控技术   研究进展   发展趋势  

摘要： 近年来，建筑施工高处坠落事故频发，严重制约工程建设的安全生产与经济效益，且对施工人员的生命安全构成重大威胁。为解决这一问题，许多学者开展了高处坠落事故成因与安全防控技术的研究，并取得了显著进展。通过系统梳理相关文献，总结了建筑施工高处坠落事故成因的主要特征，综述了人工智能技术针对安全管理、习惯性行为模式及不安全行为和物态等方面的防控应用进展，分析了当前研究存在的局限与不足，并对基于人工智能的防坠落技术未来研究方向进行了展望。

关键词： 人工智能   出版业   深度融合发展   人机协同   责任主体   治理策略  

摘要： 大语言模型被广泛应用于出版业的内容生产、出版策划、运营服务等领域,在提升内容创作效率、创新出版业态、丰富行业内容制作形式的同时,衍生深度伪造、版权归属、身份建构、价值观冲突等问题。出版界亟须在深入理解AI推动出版业深度融合发展的基础上,分析AI为出版业带来的新机遇,梳理AI赋能出版业深度融合面临的难题,进而从伦理准则、技术监管、人才培养和价值观对齐四个维度探讨协同治理路径。将AI与出版业深度融合,实现出版业数字化、绿色化转型,对推动文化产业创新发展、提升国家文化软实力、增强文化自信、建设文化强国具有重要意义。

关键词： 人工智能   核医学   自主学习   临床医学  

摘要： 随着医学技术的不断发展,核医学作为一门新兴的交叉学科,在临床诊断和治疗中发挥着越来越重要的作用。近年来,人工智能技术在医疗行业的应用逐渐广泛,为医学教育改革提供了新的思路。通过探讨人工智能技术在临床医学专业学生核医学领域自主学习中的应用,构建符合临床医学本科生特点的自主学习模式,提升学生的自主学习能力和核医学知识掌握水平。研究结果表明,人工智能技术能够有效整合学习资源,提供个性化的学习路径,显著提高学生的自主学习能力和问题解决能力。

关键词： 人工智能   机器翻译   造纸业   科技翻译   神经网络  

摘要： 基于神经机器翻译和Transformer模型，系统分析了造纸科技文本在术语专业化、句式复杂化及多文本类型背景下的翻译特征，构建了一个融合知识图谱与术语库的翻译优化框架。实验对比显示，定制化的行业模型在BLEU评分和术语准确率方面显著超越了通用翻译系统，更有效地满足了科研与生产实践中的信息传播需求。最后，提出未来研究方向，包括语料资源扩展、多模态翻译探索及人机协同优化，以进一步推动行业知识的跨语言共享与传播。

关键词： 生成式人工智能   侵权责任   动态体系   归责原则   注意义务  

摘要： 生成式人工智能虽存在无法克服和避免的固有技术风险,但行为人在生产、使用和经营等环节享有意志自由,且不同的生成式人工智能类型对法益的影响方式和后果存在较大差异,这决定了这一领域的侵权责任不宜采用单一的传统过错或无过错归责原则,而应运用动态体系论,确立过错、危险、支配领域等要素,在个案中综合各要素的权重和强度予以认定。生成式人工智能侵权不宜适用产品责任,而宜适用违反安全保障义务的侵权责任,以同时纳入过错和危险两种要素。生成式人工智能服务提供者根据保护性规定和合同约定,在其控制的网络空间内履行安全保障注意义务。《生成式人工智能服务管理暂行办法》等规定的公法义务和用户协议确定的合同义务,可部分作为注意义务履行与否的判断要素。而注意义务应根据侵权预防成本与收益的平衡、识别侵权后果的难易程度、现有行业通行技术水平三个动态体系的因子进行动态基础评价。“避风港规则”“红旗规则”因已纳入注意义务的评价基准,不应单独作为义务不履行的依据或免责事由。

关键词： 人工智能   高校思政教育   风险挑战   规制路径  

摘要： 人工智能凭借其数据处理、深度学习和人机交互的强大优势,正以愈发广泛且深入的方式渗透进人类学习、工作和生活的各个领域。作为推动高校思想政治教育发展的重要力量,人工智能思维引领教育观念的革新,人工智能技术促使教育方式发生转变,而人工智能生态则进一步拓展了思想政治教育的边界和场域。在人工智能赋能高校思政教育的过程中,我们也面临着诸多风险,如数字技术的过度推崇削弱教育者的主体性地位,数据霸权威胁社会主流意识形态的安全,而算法黑箱则可能引发伦理关系的失调。为此,从提升高校思政教师数字素养、扩大优质教育资源供给量和法规与伦理协同保障三个方面探索规制路径,实现人工智能赋能高校思想政治教育的实践价值。

关键词： 人工智能   面向对象程序设计基础”课程   双语教学  

摘要： 随着人工智能(AI)技术的快速发展,其在教育领域的应用逐渐受到关注。通过探讨AI技术在“面向对象程序设计基础”课程双语教学中的应用潜力、必要性、具体内容、学习方式转变、机遇与挑战,指出AI技术通过AI助教、AI编程助手和AI智能翻译助手等工具,能够显著提升教学效果,促进学生从记忆到理解的转变,增强自主学习能力,并从单一能力培养转向综合能力提升。AI技术的应用,为教学模式创新、双语教学推进和教师教学能力提升提供了新的机遇。