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[期刊] 科技管理研究
[作者]
孙慧敏 谢庆红 吴斌
运用熵权法与层次分析法组合赋权,集成灰色综合评价,构建人工智能产业风险评价模型,对中、美、欧盟三大经济体人工智能产业风险进行评估。研究结果显示:美、欧人工智能产业风险为中等等级,而中国处于较高等级,且在产业创新能力、产业规模及产业能源消耗问题最为突出,最后结合研究结果提出降低中国人工智能产业风险对策建议。
[期刊] 会计之友
[作者]
彭启发 王慧秋 王海兵
在信息化的时代背景下,快速崛起的人工智能日益向财会领域渗透,引发业内热议。人工智能时代,会计的发展迎来机遇,也面临巨大挑战。文章讨论了会计人工智能可能带来的风险(包括财会人员失业风险、会计信息安全风险、法律边界界定风险、过度依赖技术风险),以及应对策略(包括调整结构,实现管理会计转型;重视安全,推广对抗式人工智能机器学习;防控风险,对人工智能进行立法;双向建构,加深人工智能与会计融合),旨在增强对人工智能的全面思考,提高风险防范意识,从而使人工智能技术更好地服务会计领域。
关键词：
人工智能 会计变革 风险控制
[期刊] 征信
[作者]
丁略涛
生成式人工智能凭借强大的自主学习能力、关联分析能力、结果输出能力，在征信领域具有提高信息输入效率、提升信用评估准确性、生成与解读信用报告、预知风险的应用潜能，但也面临着多重挑战。结合技术原理与征信领域的特性，可从输出结果的质量问题、数据泄露的安全问题、信息处理的合规问题三个方面剖析征信领域应用生成式人工智能的风险隐患。为平衡创新发展与风险防范，应在规范体系层面倡导目标导向式的框架性立法、以人为本确立基本原则，在治理主体层面倡导协同共治、多元参与，在监督管理层面倡导包容审慎的监管立场与分类分级的监管方式并行。
[期刊] 征信
[作者]
丁略涛
生成式人工智能凭借强大的自主学习能力、关联分析能力、结果输出能力，在征信领域具有提高信息输入效率、提升信用评估准确性、生成与解读信用报告、预知风险的应用潜能，但也面临着多重挑战。结合技术原理与征信领域的特性，可从输出结果的质量问题、数据泄露的安全问题、信息处理的合规问题三个方面剖析征信领域应用生成式人工智能的风险隐患。为平衡创新发展与风险防范，应在规范体系层面倡导目标导向式的框架性立法、以人为本确立基本原则，在治理主体层面倡导协同共治、多元参与，在监督管理层面倡导包容审慎的监管立场与分类分级的监管方式并行。
[期刊] 图书与情报
[作者]
蒋洁
大数据生态中多元应用社会生活的人工智能技术,在勾勒健康恒存的愿景框架、推进开源聚力的知识传递、驱动协作共享的产业变革以及实现精准递归的社会治理的同时,也逐渐暴露出算法决策内嵌安全隐患、责任分散置险族群永续、精英趋向引发异化强权以及智能迭代侵害人格权益等诸多风险。亟待确立人工智能应用有益族群永续的立法目标,遵循技术进步、经济增长和公众权益交互规律,平衡国家安全、社会稳定、企业发展与个人成长的矛盾冲突;构筑张弛有度的政府监管机制、颁行透明可信的数据核馈规范、完善有区别的责任制度、实施适应全新需求的层级税制并加
[期刊] 中国软科学
[作者]
程承坪 彭欢
人工智能是一种全新的技术进步,是第四次工业革命的标志,对人类社会将会产生深远的影响,将重构国家竞争格局。技术进步既有就业替代效应,也有就业创造效应。人工智能作为一种新形式的技术进步,既符合技术进步影响就业的一般规律,也有其特殊表现:以往技术进步主要替代人的体力,而人工智能将进一步地替代人的脑力,但不会完全替代人类就业;人工智能会削弱低劳动力成本和自然资源的竞争优势,强化就业空间极化和技术极化现象,这对发展中国家拼资源、拼低劳动力成本的发展模式和工业化战略构成了挑战。目前人工智能处于弱人工智能发展阶段和技术成长期,对就业的影响有限。但随着人工智能由弱人工智能阶段发展到强人工智能阶段、由技术成长期发展到技术成熟期,对就业的影响将加大。为了促进中国人工智能的发展,削弱人工智能的就业替代效应,放大其就业创造效应,防范其就业社会风险,应前瞻性地采取提高劳动者素质、鼓励创新创业、提高就业公共服务水平、加快社会保障制度改革等各项积极有效的对策措施。
[期刊] 经济师
[作者]
刘凌旗
作为国家关键基础性创新能力的重要体现,人工智能技术代表了信息发展的高级阶段,引发世界主要国家的青睐与关注。中美两国政府、智库各自推出相关战略文件及研究报告;美国在人工智能基础层、技术层的实力较优,而中国在安防、医疗、交通等应用层显现出强劲的发展势头。随着数据、算法和算力的不断突破,人工智能不断向垂直行业领域下沉,以服务平台为核心构建生态系统,以产学研融合为路径聚焦人才资源。
关键词：
人工智能 垂直应用 产业趋势
[期刊] 经济纵横
[作者]
胡俊 杜传忠
人工智能作为第四次工业革命的通用性目的技术,具有广泛渗透性、数据驱动性、系统智能化等特征,它将有效拓展我国自主技术创新的新空间,引发技术进步,倒逼劳动力禀赋提升,并助推一系列新兴产业快速成长。人工智能的应用能够显著提升生产率,进而从根本上优化我国产业体系。通过人工智能促进我国产业转型升级,应大力加强人工智能对传统产业改造升级的促进作用,同时注重培育发展基于人工智能技术的新产业、新业态、新模式。应有效发挥政府产业政策作用,加大研发投资力度,以标准引领产业转型升级,加快建设产业互联网平台,搭建产业转型升级载体,注重培养和引进数字经济领域的高端人才。
关键词：
人工智能 产业转型升级 大数据 经济范式
[期刊] 改革
[作者]
邓悦 许弘楷 王诗菲
人工智能技术在近二十年飞速迭代，由此产生的风险治理挑战呼唤治理模式与治理工具的创新。规制型治理、创新型治理、自治型治理、市场导向型治理、集中式治理、敏捷治理是目前较为成熟的风险治理模式，法律规制、伦理规范、数据算法、社会场景等领域的新兴风险催生更具体、更灵活的风险治理工具，以适应新涌现的风险治理需求。中国坚持人工智能技术创新与风险治理的协同改进和动态均衡，逐步向敏捷治理模式转变，各具体领域的风险治理工具呈现全面性、及时性、精准性的特征。中国应从治理理念更新、多元主体协同、强度刚柔并济、工具灵活有效、追求可信目标等方面提升风险应对能力，并将国家、政府、企业、公众纳入风险治理模式构建全过程，实现治理工具在各领域的多维组合性使用。
[期刊] 开放教育研究
[作者]
谭维智
教育已逐渐进入人工智能时代。人工智能技术在改变教育的同时,也在给教育带来不可预知的风险。本研究旨在分析人工智能教育应用中使用算法及计算模型对教育进行量化和计算所造成的潜在风险,并分析其产生根源,提出风险管控建议。研究首先采用预测分析法,对算法本身存在问题进行分析,预测算法的简约化、算法的大规模应用、算法黑箱、算法偏见、算法鸿沟以及过度依赖算法给学生、教师学习成长和个性发展带来的风险;然后采用矛盾分析法对比分析教育的模糊性与算法的确定性之间的矛盾、学生发展的个性化与算法公式化之间的矛盾、教师专业能力具身性与算法去技能化之间的矛盾、教育规则的灵活性与算法硬规则之间的矛盾等,探讨风险产生的原因;最后在综合分析的基础上,按照以人为本的原则提出保持教师在人工智能教育应用中的主导地位、以教育学的方式应用和管理人工智能算法、保持算法和计算模型的透明化和可解释性、建立算法教育应用风险评估和风险管理机制等管控算法风险的对策建议。
关键词：
人工智能 算法风险 教育规律 以人为本
[期刊] 工业技术经济
[作者]
卜国琴 张玮琳 熊艳
人工智能应用对企业实现高质量发展和应对风险具有重要意义。本文以2007～2022年A股上市公司为研究对象，考察气候风险感知对企业人工智能创新的影响及作用机制。研究发现，气候风险感知可以显著提高企业的人工智能创新产出。机制检验表明，气候风险感知通过降低企业的融资约束和金融化水平，进而推动企业的人工智能创新。调节分析表明，提高组织韧性能够强化气候风险感知与企业人工智能创新产出之间的正向关系，而较高的媒体监督压力则会抑制这一关系。异质性分析显示，在国有企业与非高科技企业中，气候风险感知对企业人工智能创新的促进作用更为显著。本文的研究为企业应对气候风险提供了微观经验证据，填补了人工智能创新领域的研究空白，为加快构建气候风险管理和防范体系提供有益参考。
[期刊] 图书馆建设
[作者]
徐磊
生成式人工智能技术所生成的内容在质量、效率以及多样性等方面已经有了显著的进步。生成式人工智能技术的关键在于大模型，基础在于数据，核心在于算法，而实现则在于算力。当前，生成式人工智能技术伴随着数据信息泄露、模型算法安全、生成内容偏颇、技术违法滥用等风险。这些风险严重地影响着生成式人工智能技术的健康发展。因此，生成式人工智能服务提供者、生成式人工智能服务使用者、国家有关主管部门以及社会各界等多元治理主体应当共同参与和相互配合，在生成式人工智能技术研发和服务提供等全流程采取适当的治理措施，在有效应对现实违法行为或潜在安全风险的同时，最大限度地规范生成式人工智能技术及服务，推动生成式人工智能的创新发展。
[期刊] 中国科技论坛
[作者]
徐东波
基于颠覆性创新技术的人工智能具有独特的科研驱动逻辑：通过催化驱动提升科学研究效率，通过协同驱动促进多维融合交互，通过算法驱动打破研究路径依赖。三重驱动逻辑的本质是某种形式化、程序化赋能，科学能否取得实质创新，关键在于科研人员、人工智能的创新潜质及两者的耦合交互水平。人工智能赋予科学研究新前景的同时，亦内隐多重潜在风险，如科研行动“道德失范”、研究过程“机械隐蔽”、形式创新“模糊真伪”、学术责任“无人承担”等。为降低驱动风险与提升驱动韧性，需要规制人工智能系统开发与应用，引导科研人员开展负责任创新，推进科学家与人工智能深度协同交互。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李旭光 胡奕 王曼 陆颖颖 冯瑄
[目的/意义]对人工智能生成内容（artificial intelligence generated content, AIGC）应用、风险及治理的研究，有助于把握人工智能未来的发展方向，为新兴主题研究提供参考与借鉴。[方法/过程]以中国知网、万方数据知识服务平台和Web of Science核心合集、ProQuest、ScienceDirect数据库为数据源，收集人工智能生成内容相关文献，分析AIGC在不同领域的应用现状及其风险，并提出AIGC的治理目标。[结果/结论 ] AIGC主要在医疗、新闻、学术、教育与艺术等领域取得一定成果，同时面临具有关联关系的来自技术、个人和社会3个层面的风险。本文通过构建“以人为本”的AIGC服务体系模型，从内部循环共生层面提出技术控制和个人提升的具体治理措施，从外部控制引导层面提出政策法规和社会引导具体措施，以指导生成式人工智能的设计、应用与发展。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
薛菁华
深度剖析美国在人工智能领域的发展轨迹和有效策略，对中国构建人工智能生态系统具有重要的指导意义。从机构设置、政策制定以及实践操作3个维度，采取政策解读与案例分析相结合的方法，全面审视美国联邦政府如何策划和促进人工智能的发展。对参与推动美国人工智能发展的美国联邦政府机构，根据其具体作用分为决策层、推进层和执行层：决策层包括总统科技顾问委员会、科技政策办公室和国家科学技术委员会，在美国人工智能战略布局中起到提出政策建议、决定政策方向和制定相关计划的科技决策作用；推进层主要包括美国国家科学基金会和联邦政府各职能机构，如能源部、商务部和国防部等，负责落实决策层的政策，启动一批推进项目；执行层则主要涉及美国国家实验室、顶尖高校实验室和优秀的科技企业。此外，美国通过持续更新国家人工智能研发规划以及实施“人工智能桥梁”等计划，推动人工智能的实践应用。结合中国人工智能发展的具体状况，从建立专业人工智能机构、打造人工智能研究中心、构建全方位多元化的人工智能人才培育体系等方面提出加速中国人工智能进展、夺取科技创新先机的策略建议。
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