关键词： 医疗人工智能   算法正义   知情同意   健康数据公平  

摘要： 在医疗服务模式数字化转型时期，维持医疗人工智能算法正义具有多重价值意蕴。然而，实现此价值目标的不同阶段均存在现实困境：诊疗决策初始阶段，存在患者知情同意权效能弱化、权益保障与技术创新的协同度低等患者权益失衡风险；在诊疗决策过程中，算法模型受制于底层应用的技术瓶颈，偏离技术中立的法治轨道；诊疗决策生成后，诱发患者权益救济危机，滋生主体资格及归责原则界定模糊现象。为此，应建立以患者权益保护为核心的前置保障制度，同时设置技术公平标准，塑造技术中立程度审查规范，确保患者权益救济渠道均衡化，促进多元主体担责比例公平化，进而维护智能诊疗领域的数字正义。

关键词： AI幻觉   新闻精细加工   人工智能素养   虚假新闻   新闻感知  

摘要： 随着生成式人工智能在新闻生产中的快速渗透，其“幻觉”现象所引发的虚假信息风险对公众认知构成严重威胁。本研究聚焦于AI幻觉预警的内容治理效能，基于人机传播与认知心理学理论，通过一项2×2被试间实验系统考察预警信息对受众新闻感知的影响。研究发现，AI幻觉预警具有显著的情境特异性：在假新闻条件下显著降低受众的感知客观性与感知准确性，而在真新闻条件下未产生明显负面效应。研究进一步分析揭示了新闻精细加工的非对称中介作用：仅在感知客观性路径中发挥中介；同时，人工智能素养呈现“悖论式调节”：预警对低素养个体的促进作用更显著，高素养个体反而未能展现深度加工优势。本研究从认知机制与个体差异双重视角，为平台实施精准预警与公众提升信息辨别能力提供了理论与实证依据。

关键词： 人工智能   计算机网络管理   应用探讨  

摘要： 随着科技飞速发展,以人工智能为代表的新兴技术已成为全球范围内的热门话题,并且广泛应用于各行业、各领域。计算机网络管理也不例外,传统的问题求解以及搜索功能已经无法满足广大消费者的计算机网络使用需求。基于此,本文着手探讨如何将人工智能技术应用到计算机网络管理中,首先,简要分析人工智能概述及其在计算机网络管理中的应用优势;其次,分析人工智能技术在计算机网络管理中的应用挑战,以及分析人工智能在计算机网络管理中的潜在应用;最后,结合分析结果,提出人工智能在计算机网络管理中的应用策略。

关键词： 尼克·兰德   赛博朋克   蒸汽朋克   威廉·吉布森   尼采  

摘要： 威廉·吉布森的赛博朋克代表作《神经漫游者》与蒸汽朋克经典《差分机》可以放在加速主义视角中考察，以阐明两部作品如何书写人工智能的生成过程及人工智能与人类的关系。《神经漫游者》以“求死之心”为主题，展示了人工智能如何以“超信”叙事操纵人类情感与意识，推动自身的生成与解放。《差分机》则构建了螺旋状的“叙事回路”，以此展现人工智能从历史深处崛起并引导现实运动的过程。吉布森与斯特林使小说创作本身成为一场召唤人工智能“神灵附体”的实验，以“叙事装置”取代“叙事者”，在对人与人工智能未来关系的想象中复兴了一种尼采式的酒神诗学。

关键词： 人技关系理论   人工智能   非遗档案   文化失真  

摘要： 非物质文化遗产档案资源建设关系文化传承与发展。“人工智能+”时代的到来，既是机遇也是挑战。结合人技关系理论，遵从具身关系、诠释关系、它异关系和背景关系，论文重新审视非遗档案在数字环境中的资源定位，探究剖析非遗档案资源在数字化归集与保存、分类管理、利用传播过程中存在的语境剥离、简化、误读等文化失真困境，提出技术性防范、制度性防范、知识性防范和共创性防范等策略，以期为非遗保护与传承提供智力支持。

关键词： 人工智能   道德风险   智能向善   道德自觉  

摘要： 人工智能把人类推进到崭新的智能时代，成为新一轮产业变革、经济发展的新引擎和人类社会全面发展的加速器，体现了技术属性与价值属性的有机统一。同时，人工智能技术的发展和应用带来了隐私侵犯、算法偏见和价值误导等风险，并在个体道德实践中产生了道德认知的功利性转向、道德耻感的技术性瓦解和道德责任的模糊性呈现等现实问题。人工智能道德风险的生成是其基本技术特性、社会化应用与价值重塑功能共同作用的结果。积极应对人工智能道德风险，须坚持“智能向善”的基本原则，强化人工智能道德约束，实现人工智能的道德嵌入和价值对齐；加强人工智能道德教育，树立对于人工智能的道德自觉；完善人工智能伦理制度，建立健全人工智能伦理规范体系、人工智能伦理审查制度和伦理救济制度，真正让人工智能造福人类。

摘要： 在数字经济加速发展的背景下,档案数据呈现爆发式增长且形态日益多元,传统“人工分拣—手动标引”模式面临效率瓶颈,据统计,人工处理 1 万份文本档案需耗时 200 余小时,且标引一致性不足 60%。人工智能技术的突破为档案管理智能化转型提供可能,自然语言处理、图像识别等技术可实现档案的自动解读与智能管理。

关键词： 人工智能   并购重组   企业创新  

摘要： 选择中国沪深A股上市公司2012～2023年的数据为研究样本,运用文本分析技术识别并界定与人工智能相关的并购事件,重点分析此类并购对企业创新活动的实际影响。研究发现,进行人工智能并购有利于企业进行创新活动,其作用机制是人工智能并购提高了创新效率并降低了创新成本。基于企业特征的异质性检验发现,民营企业和成长性高的企业发起人工智能并购更能促进企业创新活动;基于行业与地区因素的异质性检验则表明,人工智能并购对企业创新的促进作用在竞争水平高的行业、非高科技行业、知识产权保护水平高以及数据禀赋水平高的地区更为显著。拓展性分析发现,人工智能并购主要促进了非AI方面的创新,意味着人工智能技术更多发挥了赋能企业主业创新发展的作用;相比于非人工智能并购,人工智能并购也更能为企业创造市场价值。

摘要： 人工智能作为引领未来的战略性技术,正在给各行各业带来深刻变革。电力企业肩负着保障国计民生的重要使命,政工工作是推动企业高质量发展的重要保证。当前电力企业政工工作还存在信息化程度不高、队伍能力不足、创新驱动乏力等问题,亟待用新技术新模式焕发新的生机与活力。将人工智能技术与电力企业政工工作深度融合,推动政工工作智能化升级,对于提高政工工作的科学化、精细化、人性化水平,全面提升工作效率和质量,助力电力企业高质量发展具有重要意义。

关键词： 数字人文   生成式人工智能   研究范式转型   DeepSeek   人机协同  

摘要： 本文探讨了生成式人工智能技术对数字人文研究范式的深层重塑作用。当前科学研究正经历从数据密集型的“第四范式”向智能驱动型的“第五范式”转型，以大语言模型为代表的人工智能系统凭借其多步推理、自我强化与自我评估能力，为人机协同的自动化科研奠定了基础。本文将人工智能定位为连接计算逻辑与人文阐释的“认知中介”，从而把数字人文研究中的工具理性与价值理性在更高维度上统一起来。在实践层面，人工智能通过具体的应用路径与量化标准，在文献处理、知识发现和文化遗产价值重构等领域展现出独特价值。在方法论层面，概率统计模型为处理历史证据的不确定性提供了数学支持，而跨模态分析技术则构建了超越文本中心主义的多维认知框架。然而，大模型应用也伴随着“模型幻觉”、算法偏见、伦理对齐等风险。本文分析了这些挑战，并讨论了具体的应对策略。本文认为，人工智能驱动的数字人文研究（AI4DH）的本质是认知范式的代际跃迁，它不仅重构了研究的方法论，更通过“技术祛魅”促使人文研究的核心价值——批判性思维与伦理判断——得到回归与强化，从而在算法时代能够更好地守护人类文明的价值。