关键词： 个人医疗信息   医疗人工智能   场景理论   比例原则  

摘要： 随着人工智能的发展,个人信息保护与个人数据运用之间的矛盾凸显。个人医疗信息保护是管窥人工智能时代同意规则困境与解困之路的最佳范例,人工智能医疗领域具有广阔的研究价值,但其前提都依赖海量个人医疗数据之处理。然而,当前以同意规则为核心构建起来的个人信息保护制度却难以应对医疗人工智能时代对个人医疗信息保护的挑战。传统的同意规则作为个人信息处理的正当性依据陷入重重困境之中。革新而非放弃同意规则是人工智能时代个人信息保护的解困之道。在坚守同意规则的核心价值基础上,引入场景理论,并在特定目的下结合比例原则,差异化重构同意规则,实现同意规则的分场景分层次的动态化适用,以期平衡个人信息保护与个人数据的利用。

关键词： 太阳辐射   预报   人工智能   多模式集成   光伏电站  

摘要： 基于2022年CMA-WSP、CMA-MESO、CMA-GD、WRF-SOLAR 4个数值模式预报以及广东省阳江市4个光伏电站实况观测数据,采用LightGBM集成模型,开展逐月总辐射辐照度(GHI)多模式集成预报试验。结果表明:多模式集成可有效降低GHI预报的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE),与每月的最优数值模式预报相比,MAE减少2.47%~32.71%、RMSE减少5.46%~32.29%;多模式集成在不同GHI区间效果差异明显,400 W/m^(2)以下区间内,多模式集成效果最好,全年12个月中有10个月集成有效,MAE减少6.25%~44.44%、RMSE减少14.62%~43.07%,400~700 W/m^(2)区间内多模式集成效果次之,全年12个月中有6个月集成有效,MAE减少0.76%~34.59%、RMSE减少4.14%~31.11%,大于700 W/m^(2)区间内受限于样本量,多模式集成无效果;在晴天、少云、多云、阴天4种典型天气条件下,多模式集成预报与实况观测趋势最为接近,且能体现出因云量变化造成的GHI波动。

关键词： 人工智能   脑血管病   深度学习   数据隐私   精准医疗  

摘要： 随着人工智能(artificial intelligence,AI)在医学领域的广泛应用与快速发展,脑血管病专科作为临床医学的一个重要分支,也逐渐开始应用AI技术来进一步优化脑血管疾病的诊断及其后续管理。尽管如此,仍需要进一步的研究来实质性地评估这些技术在临床实践中应用的诊断准确性和可行性。本综述旨在分析当前AI算法在脑血管疾病诊断和临床决策中的应用,并讨论这些算法的可行性和未来应用前景。

关键词： 人工智能   媒资管理   多模态   标签提取   智能检索  

摘要： 人工智能技术的发展和应用已经渗透到社会的各个领域,媒体行业也不例外。随着媒体融合发展的不断深入,传统媒资管理模式已难以满足海量媒体数据的管理和利用需求。本文将以红河州融媒体中心智能媒资系统为例,详细阐述AI技术在媒资管理中的应用,重点介绍多模态媒体数据的多维度标签提取技术、跨模态媒体数据智能检索技术,并分析其应用成效和未来发展方向。

关键词： 人工智能   语言模型   热门话题   AI   人类未来   GPT   Chat  

摘要： 背景作为人工智能领域的焦点,AI大模型是热门话题。特别是在2022年11月,美国科技企业OpenAI发布的ChatGPT,其对话、创作、翻译等能力引发了全球性的讨论和研究热潮。2025新年伊始,国产大语言模型DeepSeek(深度求索)备受瞩目,成为继ChatGPT之后又一个现象级的AI产品,引发了国内外的广泛关注与强烈争论……本期“非常观察”栏目特邀华东师范大学教授黄平主持,并由他就文学、文化、人工智能对我们日常生活的影响以及人类未来将会如何等话题,请国内外八种AI大模型作答。

关键词： 大模型   人工智能   无监督学习   档案开放利用  

摘要： 大语言模型的出现掀起了自然语言处理领域的一场新科技革命,也为档案领域的智能化转型提供了新的机遇。面向当前较为急迫的档案开放审核需求,探讨大语言模型在其中的应用策略具有重要的现实意义。现有智能档案开放审核面临智能开放审核规则构建的依据不清、训练数据的可获取性不强、审核结论的可解释性不足等问题,而大语言模型则在语义理解、无监督学习、可解释性等方面具备技术优势。提出基于大语言模型的档案开放审核任务框架,并设计具体实施的技术路径,强调通过提示工程引导大模型完成复杂多样的档案开放审核任务。

关键词： 人工智能   伦理风险   评估指标   评估方法  

摘要： 人工智能作为“外来物”融进社会系统,不可避免地对现有社会体系造成冲击与影响,围绕其产生的伦理风险接踵而至,亟须加强人工智能伦理风险的评估研究,以提高风险防范的能力与水平。人工智能伦理风险评估是人工智能风险评估的价值之维,评估工作的复杂性特质要求在实操工作中需树立全面性评估思路,行之有效的评估框架应以一般性科技准则为基底,以特异性人工智能准则为骨架,以详尽性场景操作要求为血肉,在宏观、中观、微观视野下建构起一、二、三级指标,搭建形成以“5+10+X”为框架的伦理风险评估指标体系,并根据指标体系选取测试、验证、审查、持续监控的评估方法,确保人工智能在发展的道路上不偏离伦理的轨道,始终与人类的价值与利益保持一致。

关键词： 人工智能行业   信贷供给   风险评估  

摘要： 随着资源的积累及算法的突破,人工智能取得快速发展,推进自动驾驶、医疗诊断、金融科技等领域快速发展。商业银行作为传统金融机构的重要组成部分,在支持人工智能行业发展的同时,面临诸多挑战。文章梳理了人工智能行业的基本情况,详细阐述了商业银行信贷供给的基本概念、操作流程及主要风险点,构建了人工智能行业的信贷风险评估框架,涵盖基本情况、经营风险、财务风险等多维度评估指标,提出基于定性与定量相结合的方法论,旨在通过模型构建,为商业银行提供科学的贷前风险评估工具。

关键词： 生成式人工智能   著作权   作者   提供商   用户协议  

摘要： 具有独创性的人工智能生成物在构成作品的情况下,其归属直接影响创作热情、作品使用和流通效率,但在理论和实践上存在较大争议。从生成技术过程看,生成式人工智能运行具有非主观性、非创新性、非预见性,这种无意识的程序运行并非著作权意义上的创作,但可以作为使用者创作的高科技工具。从贡献和权益平衡角度看,服务提供商不具有创作思想和行为,并非作品作者,其提供的程序工具服务更易于通过服务债权实现。针对目前市场上服务提供商和使用者通过用户协议等方式约定著作权归属的状况,应当根据诚实信用原则确定效力。

关键词： 数字生态文明   生态治理   生成式人工智能   数据治理  

摘要： 在脱域加速与数字在场互动耦合、文明数字化与生态化同期交汇的当下,生成式人工智能已成为影响数字生态文明建设的重要因素。一方面,生成式人工智能可以在强化数据治理、优化组织结构、促进科学决策上赋能数字生态文明建设;另一方面,生成式人工智能所潜藏的技术依赖、数据至上、算法黑箱等风险因子,或将弱化人的主体地位、增加数据安全风险、引发责任模糊困境,进而导致数字生态文明建设从“技术机遇”滑向“技术利维坦”。因此,需要积极探索弥合负面效应的善治之道,以规范技术行为严防技术俘获主体,以强化数据保护消弭数据安全风险,以完善追责机制规避算法责任虚无主义,进而实现生成式人工智能对数字生态文明建设的“善植”。