关键词： 知识与数据融合   空域图神经网络   故障因果有向图   核电厂   异常诊断   可解释性   人工智能  

摘要： 为解决人工智能诊断模型因可解释性不足而制约其在核领域实际应用的问题，本研究提出了知识-数据融合的核电厂异常诊断运维框架。该框架通过专家知识与系统结构构建故障因果有向图，结合空域图神经网络思想，在故障推理过程中以各故障因果图为推理路径来获取故障概率，以此增强推理的可解释性；同时，在监测层面引入多维动态时间规整模型进行故障的初步筛选，满足操纵员在从监测到诊断的全流程中获取完整、有效故障信息的需求。经福清压水堆核电厂模拟机数据测试验证，该模型可有效诊断故障，且决策过程具有逻辑性和可解释性，为核电厂故障诊断提供了兼具准确性与可解释性的创新技术途径。

关键词： 生成式人工智能   情感   对象性活动  

摘要： 生成式人工智能（AIGC）作为前沿技术，其生成文本已突破传统机械表达的局限，展现出情感共鸣能力，引发了对人机交互中伦理关系的深刻反思。AIGC通过概率采样和机制重构情感符号的统计分布，在情感倾诉的直接交互以及诗歌散文的间接创作中实现了情感模拟。基于马克思“对象性活动”理论，AIGC的情感向度现象得以深度解析：其情感价值根植于人类在对象性活动中对自身本质的直观确证，用户感知的情感温度，实为人类情感能力通过技术镜像的自我反思。AIGC的情感能力本质是“人的本质力量对象化”的当代形态，凝结着程序员群体的创造性劳动。其引发的伦理挑战需在“人的本质”辩证关系中审视，为协调技术发展与人文价值提供理论基点。

关键词： 人工智能   公共服务   效率革命   场景重构   公共价值失灵  

摘要： 公共服务智能化转型是新一轮科技革命的重要表现。既有文献多从组织变革的层次切入，但在描摹细节时，需进一步解释人工智能驱动公共服务变革的底层逻辑。结合行动者网络的理论启发，基于公共服务变革中的人机关系视角，构建起人工智能驱动公共服务变革的分析框架，分析其在服务效率、服务场景和公共价值方面的变革作用。研究发现：人工智能以决策效率、协作效率、配置效率和沟通效率的全面提升，加速服务方式创新；以场景要素、场景表征、场景氛围与场景价值的结构重塑，推动服务空间升级，塑造了全新的公共服务形态。然而，人工智能在创造公共价值的同时，因自身在信任、责任、道德与情感等方面的脆弱性，加剧了服务过程中的价值失灵风险。对此，应在交互中构建人机共生范式，重申和确立人类在人工智能赋能公共服务中的主体性地位，以人机深度合作为公共服务现代化发展开辟新路径。

关键词： 生成式人工智能   教育数字化   智慧课堂   工程制图”课程   双链知识图谱  

摘要： 文章以“工程制图”课程为例，探讨生成式人工智能（Artificial Intelligence Generated Content,AIGC）在课程中的设计和应用。通过深入分析AIGC在工程教育领域面临的应用难题，解构实际工程项目中所用的工程制图知识，增加课程内容和实际项目的关联性；构建“理论—产业”双链知识图谱，驱使AIGC深入理解课程知识结构，生成稳定可靠的教学内容，以增加学生学习渠道的多样性，提高教师教学效率，推动新工科课程智能化改革，为课程智能化设计提供参考方案。

关键词： 人工智能   档案   数字化管理  

摘要： 人工智能作为档案管理现代化的核心驱动力,在提升工作效率、保障档案安全及拓展档案利用价值层面展现显著优势。本文系统分析了当前实践中存在的制度缺陷、标准混乱、技术滞后、防护薄弱及人员技能不足等现实困境,并针对性提出人工智能技术赋能档案数字化管理的实施路径。

关键词： 幼儿   个性化学习   路径构建   人工智能  

摘要： 幼儿认知发展进程表现出显著的个体分化特征,在知识吸收速度、兴趣偏好形成等方面,每个幼儿都展现出独特的成长轨迹。人工智能依托先进的数据处理技术和深度分析能力,为幼儿个性化学习路径的构建提供了新的突破方向。通过搭建全时段学习状态感知网络、构建动态兴趣演变追踪模型、创设情境化虚拟交互空间,以及整合家园教育数据资源,能够打破传统教育的固有模式,精准对接幼儿多元学习诉求,助力幼儿在符合自身发展节奏的学习过程中实现个性成长,为学前教育的创新实践注入新动能。

关键词： 人工智能证据   数据   算法  

摘要： 随着人工智能证据运用的增多，其法律地位不明、审查规则不清的缺陷愈发突显。为充分发挥人工智能证据价值，亟需通过弥补其应用缺陷并推进配套制度改革，系统回应技术发展带来的挑战。对此，我国应构建“法律定位—审查标准—制度配套”的三维治理框架：在法律地位上，明晰人工智能证据的法律地位，现阶段可考虑修法将其列为独立证据种类，并列增设于鉴定意见之后；在审查标准上，从证据资格审查和证明力审查两个层次确定人工智能证据的审查方案；在制度配套上，注重证据开示、完善质证规则以及构建专家陪审员制度。

关键词： 算法   算法认知   算法厌恶   算法欣赏   人工智能   数智社会构建  

摘要： 技术发展的关键在于运用,而运用的前提在于人们对于技术的接纳。随着人工智能时代的到来,厘清个体的算法认知对于加快建立智能社会新形态与推动数智社会构建具有至关重要的作用。研究发现,个体对于算法的认知呈现出算法厌恶与算法欣赏的双重表征,并受到情境特征的显著影响。具体而言,当人类被算法完全替代时、面对主观性质的任务时或面临奖励的激励结构时,人们往往表现出算法厌恶的倾向;反之,当人类与算法实现回环时、面对客观性质的任务时或面临损失的激励结构时,人们通常表现出算法欣赏的态度。其中,引发算法厌恶的主要动因包括算法错误与归因偏差、伦理困境与隐私担忧、角色替代与自主威胁;而性能优势与算法熟悉、效率至上与认知卸载、技术光环与象征资本则是促成“算法欣赏”的主要动因。未来,需要进一步加强跨文化与跨学科研究,在增进人们对于算法理解的同时,进一步释放算法的普惠效应,加快形成智能经济与智能社会新形态。

关键词： 人工智能   资本主义   智能拜物教   资本逻辑   社会主义生态文明  

摘要： 在全球数字化绿色化协同转型的时代浪潮中,资本主义将人工智能描摹为可以修复生态危机的“奇点技术”,由此编织出“智能拜物教”的绿色神话。经人工智能“漂绿”后的资本主义,呈现出一系列极具欺骗性和迷惑性的绿色幻象,以致人们开始怀疑马克思、恩格斯的资本主义生态批判是否在人工智能时代遭遇了认识论“断裂”。实际上,资本主义“智能拜物教”并未跃出马克思主义生态批判的理论视域与分析框架:从历史唯物主义视域下人与自然的辩证关系看,人工智能仍然需要遵循人与自然物质变换的基本规律;从政治经济学视域下的生态-政治经济学分析看,受资本逻辑主导的人工智能不断强化生态剥削;从科学社会主义视域下的生态解放愿景看,“智能拜物教”加剧了资本主义生态矛盾与阶级矛盾相叠加的态势。因此,停留于人与技术表象关系层面的技术进步,并不能消解资本主义的永恒生态困境。只有以对社会关系的改造为前提,于社会主义制度下实现人工智能与生态文明的有机结合,建设绿色智慧的数字生态文明,才是在更高层次、更高水平推进人与自然和谐共生的应然之举。