关键词： 人工智能生成内容   信息构成   权利归属  

摘要： 人工智能生成内容是现代技术发展下的产物,其往往具有内部构件复杂且外部形态多样的特征,仅依靠主观的评价规则认定无法揭示其本质的信息来源与权利归属,因而不利于清晰的相关法律体系的构建。基于技术解析视角,文章将生成内容分为样本、算法和用户意向三个组成要素,提出样本所有者不应因其样本特征的被使用而享有生成内容著作权;算法开发者所作贡献随算法的出售或者许诺使用而一次用尽;用户意向仅是针对较少特征的概率性选择,并未对内容生成做出“独创性”贡献,因此各方主体不应对生成内容享有著作权,其在原理上不应作为作品受到著作权法保护。同时还论证了不予作品认定后,所能带来的权利与义务统一、促进行业发展和减少法律摩擦等司法实践效果。本研究旨在为人工智能生成内容的著作权法定性提供技术视角,以期有利于相关人工智能问题的解读与法律规制。

关键词： 心理契约论   人工智能   审计   伦理责任  

摘要： 人工智能技术的局限性导致原有审计行业的信任基础受到质疑,存在算法黑箱导致的伦理责任模糊、数据治理失范导致的信任危机、人机协同失衡导致的专业伦理边缘化等问题,对审计伦理和信任提出新的挑战。如何破解这些难题,关系到人工智能时代下审计工作的可持续发展。心理契约作为组织与个体之间隐性期望的动态平衡机制,具有弥合技术黑箱引发的责任转移、提升知识共享效能适配心理预期、实现技术迭代与伦理约束的协同发展等独特优势。赋能人工智能审计,通过动态责任归属机制消除人际协同的伦理模糊性,借助透明化契约重构技术可信度的认知基础,依托伦理协同治理框架实现技术效能与价值理性的统一,这三条路径共同构成了人机协同审计生态的伦理基础,从而推动人工智能审计的规范化和可持续发展。

关键词： 血站信息化   数据预处理   库存预测   捐献者健康评估  

摘要： 随着信息化建设的推进,传统血站管理模式在数据处理、库存管理及捐献者筛选等方面面临日益严峻的挑战。对此,文章提出一种基于人工智能技术的血站信息化建设优化方案。该方案重点研究了数据预处理、库存预测与捐献者健康评估等关键技术,并引入孤立森林、极端梯度提升(XGBoost)等先进算法。实践表明,该优化方案能显著提升血站运作效率与管理水平,有效推动其现代化发展。

关键词： 成渝地区   人工智能   智慧养老服务   老龄化  

摘要： 目的本研究旨在探讨成渝地区双城经济圈“人工智能+”智慧养老服务现状、存在问题及对策建议,以积极应对人口老龄化趋势下日益增长的智慧养老服务需求。方法采用便利抽样法,于2024年7月至9月对成渝地区符合纳入标准和排除标准的257例老年人进行问卷调查,并对部分调查对象进行个案访谈。结果共收集257份有效问卷,结果显示,84.05%的老年人选择家庭养老,社区和机构养老占比低。养老服务满意度方面,40.86%的受访者表示满意、24.90%表示非常满意,61.09%的老年人认为目前养老服务费用高,54.47%认为养老服务覆盖范围有限。对于“人工智能+”智慧养老服务,63.04%的受访者不了解,但58.37%愿意尝试。最期望“人工智能+”智慧养老服务在健康监测和生活辅助方面带来便利,分别占比78.99%和63.81%。85.99%的受访者担心隐私安全,79.38%认为“人工智能+”智慧养老服务能提高生活质量。智能健康监测设备是受访者了解或使用率较高的产品,仅35.02%的受访者了解或使用过相关综合管理系统或平台。结论成渝地区“人工智能+”智慧养老服务模式虽有潜力,但面临宣传不足、服务质量有待提升、隐私安全受关注、个性化服务欠缺等问题。有关部门和服务提供方应加大宣传,完善服务体系,加强隐私保护,推动个性化服务,以此提升老年人对该服务模式的接受度与满意度,助力其发展。

关键词： 人工智能   劳动解放   中国特色社会主义   集体智力  

摘要： 人工智能的发展虽非以劳动解放为初衷,却为其提供了必要的技术准备,在物质和非物质生产领域提升了劳动者自觉、自愿、自主支配劳动的可能性。但人工智能通过研发、辅助、替代和隐性非物质劳动重塑劳动过程,压缩了活劳动空间,重构了剩余价值创造路径,催生出新型异化劳动,加剧了劳动解放的困境。人工智能推动一般智力向集体智力转化,开源社区等协作模式对资本的智力垄断形成抵抗,为劳动者重新掌握生产资料提供可能,但协作模式难以在根本上突破资本对技术的掌控。中国特色社会主义以其独特的制度和价值导向,为劳动解放提供全新实践场域,通过“以人民为中心”和新型举国体制破解技术异化困境,推动人工智能领域国际合作与人类命运共同体的构建,编织出人工智能时代劳动解放新图景。

关键词： 回归工程   人工智能   平台赋能   人才培养  

摘要： AI作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术,正对各行各业产生全方位、全链条、全周期的深刻影响,我国AI人才供需矛盾愈加突出,也对AI人才提出了更高的要求。随着近年来人工智能开放创新平台的建设,研讨平台如何赋能AI人才培养、打造全链条的育人生态,兼具理论研究与实践应用价值。本文以中国唯一以高校为主体承担建设的人工智能开放平台--Mo为研究对象,采用单案例研究法对平台如何赋能AI人才培养这一问题进行深入研究。研究发现,Mo形成了赋能AI人才培养的“3D”模式:一是去中心化(Decentralized)赋能教育泛在化。通过汇聚开源开放的教育教学资源,实现无边界的知识沉淀与知识体系的更新迭代,从标准化教学向个性化教学转变;二是需求导向(Demand Oriented)赋能实训场景化。通过打破教育教学的时空界限、大学人际限制以及高校与行业的边界,使AI人才无限接近行业场景;三是数据驱动(Data Driven)赋能评测动态化。克服传统教育评价难以收集评价依据和评价信息单一化、片段化的问题,使结果导向的评价方式转变为过程性、综合性、系统化的评价方式,从知识导向转向能力导向。

关键词： 人工智能   5G   计算机网络   流量安全监测  

摘要： 随着5G网络的广泛应用,其复杂性与开放性为计算机网络流量安全监测带来了新的挑战。文章重点探讨了基于人工智能的5G网络流量安全监测技术,涉及异常流量检测、信令流量监测、多维度数据分析以及实时性与准确性的优化策略。通过搭建实验环境,利用公开数据集进行模型训练和参数设置,并对实验结果进行性能分析,验证了该技术的有效性,以期为5G网络安全防护提供理论与实践支持。

关键词： 人工智能   算法   基层治理   自由裁量权  

摘要： 人工智能算法在塑造基层治理自由裁量权方面发挥着重要作用。自动化算法、预测型算法和生成式算法对基层治理裁量权的影响各异。自动化算法可能削弱自由裁量权,而预测型算法及生成式算法则可能增强基层治理的决策能力,尽管后者也出现了新挑战。算法对基层治理自由裁量权的影响具有复杂性,它受到个体认知、组织体制和组织文化等多种因素的调节。个体认知层面,基层政府工作人员可能会因算法偏差或认知偏差而展现出不同程度的依赖或反制行为;组织体制层面,算法决策权与执行权的分离对基层治理自主性构成影响,但内部反馈和监督机制有助于维持自由裁量权;组织文化层面,控制导向文化可能限制自由裁量权,而自主导向文化则可能会增强基层治理能力。

关键词： 主流媒体   人工智能   新闻客户端  

摘要： 当前,以大模型和生成式人工智能为代表的AI技术发展势头迅猛。对于主流媒体新闻客户端而言,智能化升级是值得重点关注的趋势。本文通过对AI技术在新闻采集、写作、编辑、推送等环节的应用展开分析,并结合实际案例,阐释了AI技术赋能新闻客户端的应用现状,提出了主流媒体借助AI赋能新闻客户端所面临的挑战与发展策略,同时对未来的发展进行了展望。

关键词： 数据驱动   人工智能   斑岩型矿床   成矿预测   地球系统科学  

摘要： 矿产资源预测与评价一直是大数据和人工智能在地球科学研究中的重要应用领域。自20世纪60年代,人工智能的研究浪潮和技术革命深刻影响和推动着矿产资源预测领域的发展,催生了重大理论突破和方法技术创新,有效支撑了找矿勘查实践。在当前地球系统科学研究的主旋律下,矿产资源定量预测亟需跳出“静态控矿要素空间相关分析”的思维惯性,考虑成矿系统“源-运-储-变-保”深时动态演化历史,向“全要素跨尺度动态综合预测”方向延伸,进而发展时空数据耦合的矿产资源智能预测评价理论和方法。斑岩型矿床作为全球铜、钼、金等矿产的重要来源,记录了板块构造运动驱动的地球层圈相互作用和物质循环的关键信息;无论是斑岩型矿床勘查还是板块构造重建,都积累了大量相关的全球地学时空数据。本文主要介绍了时空耦合的数据驱动斑岩型矿床成矿预测研究思路,包括深时数据集构建、机器学习模型开发及其应用实践案例;提出了融合深时岩浆岩地球化学特征和俯冲板块动力学参数的斑岩型矿床时空预测机器学习模型;通过大数据分析揭示了俯冲碳酸盐岩通量是决定岩浆成矿禀赋的关键动力学参数,为沉积物俯冲在大规模岩浆成矿中的关键作用提供了地球动力学证据;定量评价了安第斯成矿带斑岩矿床时空分布规律及其资源潜力。因此,发展时空耦合的成矿预测理论和方法可为理解深时物质循环和资源效应、揭示矿产资源时空分布规律以及指导矿产勘查提供重要思路和独特视角。