关键词： 人工智能生成物   著作权   权利归属  

摘要： 人工智能的发展给传统工业带来颠覆性变化,人工智能的高智能化使得人工智能创作成为现实。然而,人工智能创作的内容能否拥有著作权成为一大法律难点。本文从人工智能法律属性出发,在分析现有理论缺陷的基础上总结认为,应该将人工智能归属于物的范畴,得出人工智能无法拥有著作权的结论。同时,应该建立起以所有者为核心,以约定为补充的权利归属体系。

关键词： DeepSeek   医疗标准化   公共卫生服务   人工智能   数据治理  

摘要： 山东省以国家“健康中国2030”战略为指引,围绕医疗公共卫生服务标准化建设目标,通过引入DeepSeek大模型技术,构建了覆盖数据治理、模型部署、服务流程、质控评价的全链条标准化体系。本文系统梳理了DeepSeek在医疗数据标准化、服务流程规范化、管理决策科学化等维度中的创新实践,提出“技术-场景-制度”三位一体的标准化建设路径,并通过典型案例验证其提升服务效率、优化资源配置、强化风险防控的显著成效,为全国医疗AI标准化建设提供参考范式。

关键词： 生成式人工智能大模型   数据侵权   治理机制  

摘要： 本研究聚焦生成式人工智能大模型数据侵权问题及治理机制。随着其快速发展,数据侵权日益凸显,主要表现为对人格权和著作权的侵害。侵权责任认定面临技术风险和国际竞争等困境。通过对国内首例“AI文生图”著作权侵权案等案例分析,从司法和立法层面探讨治理机制。司法判决具有重要价值,可促进利益平衡和共识形成,探索新知识产权规则。立法层面,现有立法存在不足,未来应明确数据使用合规标准、加强输出内容版权保护、注重国际合作与协调、平衡创新与知识产权保护。生成式人工智能大模型数据侵权问题复杂,需综合运用司法和立法手段完善治理机制,以实现技术创新与知识产权保护良性互动。

关键词： 道路   路面   病害   裂缝   人工智能   机器视觉   深度学习   无损检测  

摘要： 随着智能交通系统的发展,路面病害的自动识别逐渐成为道路养护的重要研究方向。然而,现阶段的路面病害识别仍面临诸多挑战,如不同病害类型间的复杂性和相似性、病害的多尺度特性及环境因素的影响等问题。近年来,基于深度学习的目标检测方法在路面病害识别中展现出显著优势,尤其是Faster R-CNN,YOLO系列模型(包括YOLOv3,YOLOv5,YOLOv8)在该领域得到广泛应用和研究。Faster R-CNN作为两阶段检测模型的代表,具有较高精度,但检测速度相对较慢,难以满足实时应用的需求。YOLO系列模型通过将检测和分类任务合并为一个步骤,大幅度提升了检测速度。YOLOv3在速度与精度间取得了良好平衡,但对小目标的检测效果存在不足。YOLOv5进一步优化了模型结构,使得模型在轻量化和精度上有了更好表现。最新的YOLOv8在模型精度、速度及泛化能力上均有显著提升,尤其在路面病害自动识别任务中展现出卓越性能。对Faster R-CNN,YOLOv3,YOLOv5,YOLOv8和改进后的YOLOv8 5种模型在路面病害自动识别中的表现进行了系统对比和分析,结果显示改进后的网络精准度为93.289%,mAP达到89.9%,具有较好实际应用效果。

关键词： 人工智能   军事革命   致命自主武器   军备竞赛   战略稳定  

摘要： 人工智能是新一轮科技革命中最具代表性的颠覆性技术,其如何影响军事、经济、意识形态等国家安全事项已成为学术界讨论的热点话题。作为战争史上继火药、核武器之后最重要的技术创新,人工智能军事革命将从态势感知、自主决策与行动等各方面赋能现代武器装备,进而影响现代军事指挥系统、兵棋推演、武器装备检测维护、后勤管理等各个军事领域,冲击海、陆、空、天、网各个军种及作战场域。在有效提高现有军队速度、效率、规模、进攻/防御能力的同时,人工智能军事革命也附带着广泛的安全风险,包括致命自主武器的不可靠性及其广泛普及所带来的挑战,国际人工智能军备竞赛及其所附带的武器扩散与意外事故风险,以及人工智能应用于核领域后对大国战略稳定格局的冲击。

关键词： 人工智能   讯问   应用场景   隐私权   司法公正  

摘要： 将人工智能的大数据检索与计算、深度学习与自动生成能力与侦查讯问中案件信息获取、谎言识别、证据审查、智能提问等工作相结合,建立智能讯问系统,可以实现讯问规范化、科学化,提高讯问效率,甚至替代侦查讯问人员进行讯问。但人工智能应用于讯问工作也面临着立法空白、隐私侵犯、算法偏差等困境,严重影响司法公正与被讯问者合法权益,可以从完善法律法规、加强数据保护、优化算法设计等方面探寻纾解路径。

关键词： 生成式人工智能   权利主体   责任主体   数字财产权   数据财产权   刑法保护  

摘要： 人工智能时代将会出现传统财产权刑法保护模式难以保护的新型犯罪对象、难以调整的新型社会关系、难以评价的新型权利主体以及难以规制的新型犯罪主体。人工智能技术的发展导致传统财产权刑法保护模式明显存在滞后性。为了平等保护各种类型的新型数字财产,刑法必须适时调整相关规定,确立以数字财产权为核心的全新财产权刑法保护理念,逐步构建能够全面保护有形财产、无形财产以及数字财产的财产权刑法保护体系。在被数字化之后,相关事物的原本属性仍然是主要属性,而数据属性则主要来源于技术层面的依托且只能被作为相关事物的次要属性。数字财产权是一种与物权、债权和知识产权相并列的财产权,其既包括基于算法、算力等数字技术而存在的新型财产权,也包括被数字化之后的物权、债权和知识产权。数字财产权的归属应当遵循创作者优先原则和合同约定原则。侵犯相关数字财产权的行为可能构成侵犯著作权罪或者财产类犯罪。

关键词： 人工智能大模型   翻译软件   跨语言学术论文   辅助效能   认知负荷  

摘要： 在全球学术交流需求激增的背景下,本研究基于认知负荷理论与信息处理模型,运用准实验设计和用户问卷,实证分析人工智能大模型驱动的翻译软件在跨语言学术论文快速理解中的辅助效能。研究表明,该类软件通过自动化语义处理和逻辑图谱构建,显著提升文献筛选与表层信息提取效率,在术语解析和句式转化中有效减轻认知负荷。然而,其在处理图表、公式、算法伪代码等非文本元素的语义对齐,以及跨学科知识关联和长段落逻辑连贯性还原方面存在不足,易导致用户对文献深层方法论和创新逻辑的理解缺失,还可能引发过度依赖、削弱批判性思维。研究明确其作为“表层信息加速处理工具”的定位,指出在低阶认知任务中效能显著,但高阶逻辑整合仍需人工干预。

关键词： 试错法   诺贝尔物理学奖   波普尔   量子计算   人工智能  

摘要： 通过对1974-2023年诺贝尔物理学奖获奖成果中试错法的应用梳理,发现50年间有23年的获奖成果在发现过程中运用了试错法。根据试错方式的不同,试错法可细分为试错机遇法、试错改进法和试错拓展法三类,在不同科学领域中试错法的适用性有所差异。据此,文章总结出以试错法促生科学发现的三种机制:偶然试错颠覆传统认知、规范试错意外发现新可能、以试错法建立理性转化路径。在新兴科技和复杂性科学发展的背景下,量子计算和人工智能将加速试错实验的前端和后端环节,使试错法在科学实践中重获新生。

关键词： 人工智能治理   职业教育   中国路径   产教融合  

摘要： 欧盟通过《人工智能法案》构建全球首个分级监管框架,以“风险四级分类”体系约束高风险人工智能应用,并设立“监管沙盒”机制平衡创新与安全。同时,欧盟依托“数字十年”战略等政策加大投入以支持职业技能重塑。相比之下,中国人工智能治理呈现“应用领先,基础追赶”的特征。结合欧盟经验和中国实际,发展职业教育是人工智能发展的关键,但职业教育面临技能错配、区域失衡及课程滞后三重矛盾。中国可借鉴欧盟经验构建动态技能响应机制、深化产教融合试验区制度、通过“鲁班工坊”等输出工业人工智能课程标准,最终以职业教育为支点推动人工智能从“应用追跑”向“基础引领”转型。