关键词： AI公约   人工智能治理   欧盟   区域国别视域  

摘要： 在人工智能深度重塑全球社会经济格局的时代背景下,欧盟《AI公约》作为全球首部具有法律约束力的人工智能国际条约,对全球人工智能治理意义深远。基于区域国别视域“时间-空间-主体”三重因素分析得出以下结论:欧盟推动《AI公约》旨在应对美俄战略胁迫、整合内部资源、突破发展瓶颈,提升其在人工智能领域的国际话语权与制度性话语权。对于中国人工智能治理而言,虽然欧盟短期内难以凭借《AI公约》实现缩小与中美等大国在人工智能领域差距的政治夙愿,但可能对当前中国人工智能法治规范建设带来风险:①制约中国在人工智能领域国际影响力;②导致中国人工智能法政策适用进退维谷。对此,应从国内法治维度和国际法治维度优化中国人工智能法治体系,包括从涉内法治维度明确核心导向,加强顶层设计;从涉外法治维度引入区域国别视域,展开对人工智能涉外法治建设路径的方法论推导;从国际法治维度须在竞争中锚定合作互信平衡点,加快国内法治规范向国际法治规范转化进程。

关键词： 国家安全情报工作   人工智能赋能   情报文化   技术民族主义   人机协同  

摘要： [研究目的]新兴技术成为大国竞争新舞台,其政策呈现多变特征。美国将人工智能广泛应用于国家安全情报领域,从情报文化视域切入对其进行解析,有助于把握其发展脉络,并为我国相关领域战略制定提供启示。[研究方法]结合文本分析法和内容分析法,运用Geert Hofstede的经典民族文化维度理论作为分析框架,系统研究情报文化对美国国家安全情报工作的引导作用,探讨当前美国国家安全情报工作的发展现状,并基于情报文化的深层次影响,预测其未来发展态势。[研究结果/结论]研究发现,人工智能赋能美国国家安全情报工作呈现以下特点:情报组织架构日益多边化;情报布局侧重高不确定性规避;情报工作模式体现强烈的个人主义特征;情报联盟与合作存在男性主义倾向。未来发展趋势包括“情报界-工业界-科学界”融合的情报复合体,新技术民族主义驱使的前置防御,人机深度协同的情报工作模式,以及服务其全球战略的盟伴网络。

关键词： AI职业替代风险   技能偏向型技术变革   认知技能   非认知技能  

摘要： 全球经济正处于新工业革命的风口浪尖,技术预计在未来20年内将极大地重塑劳动力市场,从而引发技术性失业。本研究利用Frey&Osborne(2017)提出的AI替代率估算方法,并结合CFPS2020数据,探讨当前教育系统在缓解AI引发的职业替代风险中的有效性。研究发现,AI替代风险存在显著的教育分层效应,仅接受基础教育的个体面临的人工智能替代风险高达0.57,而那些获得高等教育的个体的替代风险则降至0.37。由此可见,高等教育在降低由技术进步引发的职业替代风险中的关键作用。特别是在第二产业中,教育显著降低了AI替代风险,而在第三产业和第一产业,教育对AI替代率的影响较弱或不显著。此外,当前教育体系主要通过加强传统认知技能来降低AI职业替代风险,而非认知技能的培养尚未成为有效的教育中介。

关键词： 数字图像技术   沥青路面   三维纹理重构   抗滑性能评价   计算机视觉   人工智能  

摘要： 沥青路面的表面纹理特性直接决定其抗滑性能,并影响道路交通安全。传统的沥青路面纹理测量方法(如铺砂法、环形纹理测试仪法等)在测量精度、操作便捷性及环境适应性方面存在一定局限。近年来,随着计算机视觉与图像处理技术的发展,基于数字图像技术的沥青路面纹理重构与抗滑性能评价方法逐渐成为研究热点。系统综述了数字图像技术在沥青路面纹理表征中的应用,重点探讨了4类常见的纹理重构方法,包括基于灰度图像、立体视觉、光度立体视觉及三维激光视觉的重构技术,并分析了各自的优缺点及适用范围。此外,梳理了4种主要的沥青抗滑性能评价方法,包括基于几何学指标、频谱分析、分形理论及人工智能的评价策略,归纳了相关研究成果及其在不同工况下的适用性。研究表明:数字图像技术能够精准重构沥青路面的三维纹理形貌,并通过提取关键特征参数(如构造深度、轮廓曲率、分形维数等)实现对抗滑性能的科学评价。深度学习和机器学习等人工智能技术的引入,使得基于图像数据的抗滑性能预测达到了更高的精度和自动化水平。尽管数字图像技术在实验室和现场检测中表现出较好的适用性,但仍面临计算复杂程度高、环境适应性不足及工程应用标准化程度较低等挑战。未来研究应重点关注多模态数据融合、智能算法优化、实时监测及标准化应用,以进一步提高路面抗滑性能评价的精度和工程实用性,为道路安全和智能交通系统管理提供科技支撑。

关键词： 人工智能   儿童中心   语文教学  

摘要： 人工智能时代,儿童中心的教育理念机遇与挑战并存。人工智能在深化个体认知、设计个性化学习路径、促进“教—学—评”一体化以及提供沉浸式学习体验等方面有助于真正实现儿童中心的教育理念,提高教育教学质量。但是,人工智能也容易产生技术依赖、算法霸权、身心异化、教育不公等问题。要想使人工智能的教育应用扬长避短,就要在厚植批判性思维、培育创新能力、关怀学生心理情感和推进教育公平等方面持续努力,使人工智能真正服务于教学,真正促进学生的全面发展。

关键词： 人工智能   教育伦理   道德与法治   初中教育  

摘要： 本文旨在探讨在初中阶段应用人工智能技术时所面临的伦理问题,并从道德与法治教育的角度提出相应的教育策略。文章首先分析了人工智能在教育领域的应用现状,然后从伦理的角度审视了这些应用可能带来的问题,如隐私保护、数据安全、算法偏见等。最后,文章提出了一套结合道德与法治教育的人工智能教育应用伦理框架,以指导教育实践。

关键词： 生成式人工智能   研究生教育   技术接受模型   分层特征   群际差异  

摘要： 数字经济与技术迅速发展背景下,生成式人工智能正重塑高等教育人才培养模式,尤其在研究生教育中,为培养新质生产力人才提供了新的可能性。研究以“双一流”大学研究生为对象,运用技术接受模型理论,系统考察了研究生群体使用生成式人工智能的现状、分层特征及影响因素。结果表明,研究生群体在生成式人工智能接受过程中呈现“深度融合型”“理性权衡型”和“选择性适应型”典型分层特征。各群体性别、专业背景和教育层次差异揭示了技术接受过程的复杂性,表明高校培养人才时需要因材施教,制定差异化的人才培养策略,以更好地适应技术变革要求。

关键词： 人工智能   教育评价   人工智能作文评价  

摘要： 人工智能在教育评价领域的发展依赖于跨学科合作、系统化评价设计、高质量数据及实证研究。多学科团队通过分工协作将教育需求与技术应用结合,可避免技术滥用,解决特定领域的真问题;经过系统设计,人工智能可优化题库建设、自适应测试和复杂任务评分,提升大规模考试的精准性与个性化;高质量数据的获取与管理是技术发挥高阶作用的基础;实证研究可为教育评价中人工智能的有效应用提供证据,让想象与期待成为令人信服的现实。

关键词： 创新   共享   绿色   大数据   区块链   人工智能  

摘要： 当前,人工智能、大数据、区块链、物联网等数字技术广泛应用,并逐渐成为新一轮生产力变革的核心动力,生产技术不断更新,生产效率大幅度提升,生产方式向着智能化、数字化转型和推进。在这一背景下,需要以创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念为导向,加快发展以低投入、低污染和低消耗为发展特征的新质生产力。因此,培养一批卓越工程师、大国工匠、高技能人才,提高各类人才素质,建设一流产业技术工人队伍显得尤为重要。

关键词： 红色档案资源   人工智能   大语言模型   知识发现   红色资源开发  

摘要： [目的/意义]为探究生成式人工智能与红色档案资源的深度融合路径,从而推动红色档案资源的知识发现。[方法/过程]以《南方局党史资料大事记》为例,数字化处理红色档案资源,构建基于选定文本的知识库与向量数据库,搭建基于大语言模型的红色档案资源交互式知识发现框架。通过结合检索增强生成和结构化多轮问答应用大语言模型,进行实体抽取、人物轨迹提取等任务,提出生成式人工智能与红色档案资源相结合的新路径。[结果/结论]实例表明,该框架可有效突破传统档案资源开发的技术壁垒,提供用户友好的交互式问答系统,并支持知识图谱等多维度叙事化展示,不仅为红色档案活化利用提供“AI+档案”的创新范式,更通过可拓展的技术框架为档案学者与相关部门提供参考。