关键词： 人工智能   计算机辅助诊断   肺结节   临床应用  

摘要： 人工智能（artificial intelligence,AI）已在肺结节辅助诊断方面显示出巨大的应用价值。面对大量的肺部影像数据，临床医师运用AI工具更加快速精准地识别出病灶，提高了工作效率，然而该领域仍然面临诸多问题，如识别的假阳性率高，特殊类型结节难以识别等。科研人员和临床医师积极开发和运用AI工具，促进其持续进化，使之更好地服务于人类健康。本文就AI辅助诊断肺结节的临床应用和研究进展作一综述。

关键词： 生成式人工智能   身份传播   信息交互   组织传播   类型学  

摘要： 从类型学的视角审视，生成式人工智能在身份传播领域展现出多样化形态，对不同传播领域产生了深远的影响。在组织传播中，它强化了科层制权威，提升了意见领袖话语权，削弱了信息宰制；在大众传播方面，通过重构“新闻专业主义”，其推动了大众参与新闻流通，削弱了“把关人”角色的影响力，促进了个体与大众议程交互；在网络传播领域，其使得个体可以同时扮演信息的传递者与自媒体的角色，导致身份界限模糊，极易引发信息茧房现象。从历史演进的角度分析，人工智能技术的发展显著地改变了身份传播的主体构成、内容要素以及传播动因，即传播主体向机器智能转变，内容要素更加丰富且能够自主传播，传播动因基于身份认同实现开放自主，深刻影响着人们的信息交互和社会交往方式。

关键词： 人工智能   人力资本效率   结构调整   资源配置效率   劳动收入份额  

摘要： 不同于现有研究利用行业工业机器人和城市层面的数据表征人工智能水平,基于2009—2022年沪深A股上市企业数据,采用文本分析法构建企业层面的人工智能测度指标,研究了人工智能对企业劳动收入份额的影响和作用机制。结果表明:人工智能可以优化企业劳动要素分配,表现为劳动收入份额增加,系列稳健性检验、内生性检验均支持该结论。机制检验表明:人工智能将提升企业高学历以及技术型员工占比,降低企业低学历和生产部门员工占比,促进人力资本结构调整;人工智能会提高企业投资效率,降低管理费用率,优化资源配置效率。进一步分析表明,人工智能对劳动收入份额的提升作用在非国有企业、技术密集型行业企业以及市场竞争力强的企业中更加显著。研究结论对推动人工智能的中国实践以及助力企业高质量发展具有一定政策启示。

关键词： 天然气行业   数字化转型   人工智能   就业结构   劳动力市场  

摘要： 随着数字化转型的推进，天然气行业正逐步采用人工智能技术。本文分析了天然气行业智能技术的使用情况，包括防爆巡检机器人、数智机器人、管道高后果区智能识别和输配气站数智决策分析等技术的应用。这些技术的应用不仅提高了安全性、提高了企业生产效率，也改变了就业岗位结构和需求，导致部分岗位消失的同时创造了新的就业机会。文章进一步探讨了人工与智能机器之间的关系及合作，强调了在人工智能时代，天然气行业从业者需要重视硬技能和软技能的发展，并具备终身学习能力以适应不断变化的劳动力市场需求。

关键词： 人工智能   AI   人机比较   物化   工作绩效  

摘要： 人工智能(artificial intelligence, AI)技术的发展使大量AI机器人进入工作场所,传统的人人协作模式正逐步被人机协作模式所取代。随着AI机器人在工作中承担了越来越多与人类员工类似的职能,将人类员工与AI机器人的工作表现进行比较成为一种愈发常见的新领导行为。然而,现有文献对于这种领导行为及其可能造成的影响甚少提及。本文率先提出领导人机比较行为的新概念,并基于物化理论深入探讨了该行为是否、如何以及何时影响下属工作绩效的问题。通过实验研究(研究1)与多时点、多来源的实地问卷调查(研究2),本文发现,领导人机比较行为会引发下属的物化感知,进而降低其工作绩效;同时,AI机器人威胁评估在这一过程中起调节作用。具体而言,当AI机器人威胁评估水平较高时,领导人机比较行为通过下属的物化感知影响其工作绩效的负向中介效应更强。本文揭示了领导人机比较行为的潜在负面影响,并明确了其作用机制和边界条件,拓展了对人机协作团队中领导行为的理解。

关键词： 人工智能   拔尖创新人才   现实挑战   路径创新  

摘要： 在全球知识经济竞争与科技革命加速演进的时代背景下，人工智能技术正深刻重构教育生态，推动拔尖创新人才培养模式的范式转型。本文基于教育强国战略与全球科技人才竞争的双重视角，系统剖析人工智能时代拔尖创新人才培养面临的现实挑战，提出拔尖创新人才培养的路径创新。研究发现，人工智能时代拔尖创新人才培养面临学科壁垒与复合能力割裂、学段割裂与创新潜能衰减、刚性培养与拔尖创新人才特性冲突、数据孤岛与能力画像失真、角色固化与人机协同失衡，以及本土局限与全球胜任力断层等现实挑战；通过交叉融合与分层分类、阶梯式成长通道、弹性学制改革、数智化评价与产教融合、协同育人新范式，以及国际化培养平台六大维度实现路径创新。研究为破解传统教育模式深层悖论、抢占全球人才竞争制高点提供了理论支撑与实践参考。

关键词： 人工智能生成物   文化多样性   著作权保护   建设性反思  

摘要： 面对当前人工智能生成物多以文学艺术作品的形式表现，文化多样性不失为一种论证人工智能生成物是否获得著作权保护的逻辑视角。文化多样性不仅是著作权法的立法宗旨，更是著作权法内权利保护与公共领域机制共生的逻辑必然，它们分别从产权激励与资源支持两方面推动了职业作者与社会大众的创作活动，并实现了作品样态的多样化。但以DeepSeek为代表的人工智能，即便输入提示词也几乎依靠机器本身产出的生成物，因存在单一化、普遍化和同质化的问题，它们不仅无法实现文化创新，也难以形成具有人文精神的作品，对其的保护更不能促发有效的创作激励，容易陷入文化多样性的危机。因此，输入提示词的行为更接近于“劳动/创造二分”中的劳动，其生成物更应归入公共领域之范畴。因此，著作权法的保护应当适用于有人类深度参与的人工智能生成物中，如此才能激励人类利用人工智能创作出更多具有文化意义的作品，以充沛人类文化的表现形式和样态，进而推进文化多样性价值的实现。

关键词： 自闭症谱系障碍   早期诊断   人工智能   机器学习   多模态数据  

摘要： 自闭症谱系障碍（ASD）是一类神经发育障碍性疾病，其核心临床表现为社交行为障碍、语言沟通困难以及重复刻板行为。早期诊断，从而能进行早期行为干预是目前能改善患者临床症状且减少终身残疾的主要措施。但早期诊断困难，因为目前所采用的行为量表，比如ABC（异常行为检查表）等，在儿童生命早期阶段，比如2岁左右，很难准确地反应出被试者的社交行为或者语言交流能力。而且，其判断也非常依赖于医生的经验，具有一定的主观性。近年来，随着脑影像技术，比如核磁共振（MRI），特别是功能性核磁共振（fMRI），以及人工智能技术（AI）的飞速发展，为ASD的早期诊断，从无创、客观、以及神经活动异常-行为异常偶联的角度，展示了一种新的机遇。本文比较系统的介绍了ASD的临床基础与诊断挑战，并详细阐述了AI在ASD早期诊断中的数据来源、核心算法和典型研究案例。通过分析当前技术面临的挑战与局限性，提出未来研究方向与临床转化路径，以期进一步加AI在ASD早期诊断中的临床使用研究，使之最终能高效的服务于临床。

关键词： 药剂学   数智化课程   新质人才   人工智能   虚拟仿真  

摘要： 目的 探讨利用人工智能（artificial intelligence，AI）技术和虚拟仿真（virtual reality，VR）技术建设数智化药剂学课程群，提高药学新质人才培养质量的方法。方法 在知识图谱的基础上，将AI和VR技术融合，构建药剂学数智化课程群，实现个性化按需学习和多模态教学。结果 数智化药剂学课程群不仅可为学生提供移动学习、碎片化学习，为教师教学提供平台，还可将药剂学相关知识围绕药品全产业链深度融合，培养学生的药学整体观。数智化药剂学课程群可形成教师-数智化平台-学生以及问题-知识-能力三维多模态个性化教学和按需学习路径，引导学生将知识与能力有效衔接，并实时反馈教学效果，提高学生解决药学复杂问题的能力，形成创新思维能力。结论 基于AI与VR技术融合构建的数智化药剂学课程群能够助力药剂学课程从“学知识”向“提能力”转变，实现药学新质人才个性化培养。

关键词： 人工智能   隐私政策   预测隐私   以人为本  

摘要： 随着人工智能技术的广泛应用，用户的数据隐私安全成为研究的焦点之一。为了保护用户的数据隐私安全，企业提供了隐私政策。然而，大多数隐私政策不仅存在不可解释、不透明、不公平、实用性不强和及时性较低等问题，还忽略了用户的预测隐私。因而在具体实践中，隐私政策既不能有效保护直接获取得到的隐私，又会侵犯到预测隐私，违背了最初的目的，产生了隐私政策的保护悖论。本文参照以人为本的人工智能框架，提出要开发以人为本的隐私政策，以尽可能消解隐私政策的困境，确保用户的数据隐私安全。