关键词： 人工智能   资源配置效率   供应链配置   高管团队教育背景   企业韧性  

摘要： 选取2014—2023年中国A股上市企业作为分析对象,借助文本分析法构建衡量企业人工智能技术应用程度的指标,进而探究人工智能技术的应用对企业韧性的影响及其内在作用机制。研究结果表明:人工智能技术的运用能明显提高企业的韧性水平,经过多项稳健性检验后该结论依然成立。机制研究表明人工智能技术应用通过提升资源配置效率、供应链配置多元化来提升企业的韧性水平。调节效应表明在高管团队教育背景异质程度较高的企业中,人工智能技术应用对企业韧性的促进作用更为明显。异质性分析进一步表明,人工智能技术应用对企业韧性的提升作用,在非国有企业、制造业企业以及位于东部地区的企业中体现得更为显著。

关键词： 资源服务一体化   高职图书馆   LLM+RAG   人工智能  

摘要： 资源服务一体化建设是高职图书馆提升资源利用率和服务能力的发展方向,当前高职图书馆存在“资源沉睡”与服务模式滞后等问题。针对高职图书馆创新发展的需求,采用文献资源调研和技术分析方法,探讨LLM和RAG技术融合在图书馆智慧服务的应用前景,提出高职图书馆资源服务一体化建设策略与实施路径,旨在推动高职图书馆的高质量发展。

关键词： 生成式人工智能   个人信息侵权   因果关系不明   类推   补偿  

摘要： 生成式人工智能个人信息侵权的因果关系往往因算法黑箱、数据清洗及交互学习等而在实践中难以证明。无论是依据《民法典》第1165条第1款结合《个人信息保护法》第69条第1款的构成要件式的责任认定方式,还是依据《民法典》第998条的利益权衡式的责任认定方式,受害人都应承受证明不能的不利后果,这与立法者充分保护个人信息的目的相悖。对此,在明确此情形下存在的法律漏洞类型的前提下,基于平等原则而通过类推解释的方法,将《民法典》第1254条第1款因果关系不明时的补偿规则适用于生成式人工智能个人信息侵权因果关系不明时的受害人救济。考虑到生成式人工智能个人信息侵权的特殊性,在补偿范围上应当由可能的加害人补偿受害人的全部损害;补偿义务人之间的内部关系应当是按份关系,具体的补偿数额由法官在个案中结合案涉情形综合认定。

关键词： 住院医师规范化培训   循证决策   人工智能   教学模式   评价体系  

摘要： 人工智能(artificial intelligence,AI)技术在循证决策支持中的应用已从辅助诊断延伸至教学创新领域。对规范化培训(规培)医师进行AI技术赋能的循证决策培训,可提升规培医师的AI工具应用能力与数据素养,降低循证应用难度。本研究着重探索了循证决策培训的智能化转型路径,通过与传统规培模式的对比,就AI赋能循证决策培训的必要性、软硬件配置、师资要求、教学模式与内容、评价体系等方面进行梳理,并回顾分析已有的AI赋能培训实例。研究表明,AI赋能循证决策培训可协助规培医师提升临床思维与决策能力,并提高其循证医学应用素养。

关键词： 人工智能   教育本真   育人本位   潜在风险   应对之策  

摘要： 随着人工智能的迅速发展,智能技术应用在教育领域尤为明显。作为研究开发能够用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的技术科学,人工智能的“为人性”与教育具有天然的契合性,即本质上的“同根”(服务人的生存发展),设计上的“同理”,实践上的“同基”。但不加限制的人工智能会动摇教育的育人本位,使德育面临困境,智育被淡化和异化,体育、美育和劳动教育等遭遇危机。因此,要把握人工智能发展态势,在推动人工智能与教育深度融合的过程中,提升师生的人工智能素养,奠定教育固守育人本位的人力之基,科学推进教育智体的规范与治理,充分发挥人工智能对育人本位之利,构建常态、实时监控机制,将“技术之变”转为“育人之机”,确保人工智能为教育服务,为人的全面发展服务。

关键词： 人工智能   铸牢中华民族共同体意识   机理   悖困   优化  

摘要： 随着DeepSeek、Manus等为标志的国产大模型强势出圈,我国人工智能依托智能传播拓展中华民族共同体意识传播场域、数据分析挖掘中华民族共同体意识文化内涵、交互体验强化中华民族共同体意识情感认同,其在铸牢中华民族共同体意识中的技术赋能作用日益凸显。然而,在赋能过程中存在算法偏见干扰中华民族共同体意识传播精准性、数据安全制约中华民族共同体意识文化传承、技术垄断限制中华民族共同体意识构建多元参与等实践悖困。针对上述悖困,需通过算法治理保障中华民族共同体意识传播精准性,做好数据安全防护促进中华民族共同体意识文化传承,打破技术垄断推动中华民族共同体意识构建多元参与,从而以技术治理与系统调适更好发挥人工智能对铸牢中华民族共同体意识的赋能作用,推动铸牢中华民族共同体意识教育扩面增效。

关键词： 人工智能   高质量数据集   数据质量   生态体系   图书馆  

摘要： 简要总结了国家对高质量数据集建设的战略部署,指出高质量数据集建设已成为全面实施“人工智能+”行动的重要基础,介绍了高质量数据集建设需要达到的多方面质量要求、建设过程的方法要求及运营体系要求。根据国家加快场景创新部署及AI4S等带来的范式革命,提出适应基础认知层、场景理解层、行动规划层三个递进层次的高质量数据集生态体系。在此基础上,提出参考世界模型思维、借用开放关联数据机制,创新性应用多种新兴技术方法,建立一个从多元场景应用出发、迭代与融汇并进的多层次多维度的高质量数据集体系。最后,分析了图书馆在高质量数据集建设中的优势、挑战,尝试给出了一些建议。图3。参考文献32。

关键词： 高超声速滑翔飞行器   机动能力评估   滑翔轨迹自主规划   人工智能  

摘要： 高超声速滑翔飞行器在线任务规划的核心技术——机动能力快速评估与轨迹自主规划,正伴随人工智能与弹载计算技术的突破迎来新的发展机遇。系统梳理阻力加速度剖面方法、拟平衡滑翔条件求解方法、快速优化方法、深度强化学习方法4类典型方法在轨迹自主规划与表征滑翔飞行器机动能力大小的可达域求解上的研究现状和发展趋势,并进行深度对比分析。最后,结合滑翔飞行技术和人工智能发展趋势,从高精度智能动力学建模、协同自主轨迹规划及物理信息神经网络等方面对滑翔机动能力快速评估与轨迹自主规划技术发展方向和关键问题进行了展望。

关键词： 算法价值观   伦理治理   平台   人工智能   法治化  

摘要： 强化算法的伦理治理需要加强价值观建设,这是防止算法异化以保障数字经济社会安全,消除算法伦理风险以实现智能产业可持续发展的应有之义。当下,算法伦理治理面临着价值观多元模糊的挑战、算法不透明所带来的育成与监督黑箱和体制机制不健全的法治难题。我们应当运用法治思维和法治方式,以社会主义核心价值观为统领构筑适应算法应用场景需求的具有中国特色的算法价值观规范内容体系,明确算法设计者的信息披露义务与价值观加载义务,建立算法价值观育成机制,完善技术正当程序,推动形成算法价值观的协同监管格局。

关键词： 人工智能   技术趋势   风险挑战   对策建议  

摘要： 人工智能技术自诞生以来一直以前所未有的速度加速迭代,以DeepSeek为代表的大模型应用技术发展更是引领了新一轮科技革命和产业变革。在国内,我国高度重视人工智能技术的发展潜力和风险,正在逐步形成央地协同的人工智能法律监管体系。在国外,全球合作机制也在大国主导下正在形成。然而,人工智能技术,特别是以AI大模型为代表的衍生技术的发展在未来依然面临着数据、算力、立法等多种因素的不确定性,立法监管呈现“难产”的滞后性问题,国际合作也因世界各国价值观、政治利益的差异遭遇推进受阻。为此,深入剖析全球人工智能技术的发展趋势,分析发展所面临的挑战,结合我国发展实际提出应对举措。