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[期刊] 中国科技论坛
[作者]
陈万球
新技术革命书写了人类道德进步的新范式,不仅加快了道德进化的速率,还把道德还原成一种技术性存在。随着人工智能在技术领域的全线占领,由外而内,从肉体到精神,人的道德力得到巨大释放,从"一阶道德"到"二阶道德"再到"三阶道德",传统道德进化的抑制感被突破,技术化道德智能系统正在催生道德进化的新路径。随着人工智能的步伐加快,道德AI超越个体演化成为高效、理性、精准的"道
关键词：
人工智能 社会治理 新技术 伦理
[期刊] 职教论坛
[作者]
孙帅帅
人工智能在职业教育教学中的运用可能产生教学目标偏离风险、教学主体替代风险以及伦理风险等风险,解构这些风险可以发现职业教育教学过程中价值理性的缺失、职业院校教师技术素养欠缺以及人工智能技术的不完善性是造成上述风险的主要原因。为应对人工智能在职业教育教学运用中产生的风险,我们应当坚守人工智能技术辅助职业教育教学的初心、构建完善合理的技术培训体系以提升职业院校教师的技术素养以及理性规范人工智能辅助职业教育教学技术。
关键词：
人工智能 职业教育教学 风险
[期刊] 求索
[作者]
范晓唯
人工智能时代，如何通过构建合理机制推动社会正义的实现是具有重要现实意义的课题。既有研究中依据价值对齐实现人工智能正义的方式存在主观主义的风险，面临技术控制权的不公平分配、社会财富的不均衡分配及对人的尊严的潜在威胁等挑战。因此，需要回到马克思主义关于正义观念的社会分析路径上去，探讨人工智能正义的社会构成和实践，构建以技术控制权为核心的权力(权利)机制、以利益共享为基础的公平分配机制和以维护人的尊严为目标的社会保护机制，以避免新“异化”和以技术为核心的意识形态霸权，确保技术进步在推动创新和发展的同时，其成果能被公平地分享，进而保护弱势群体、维护社会和谐稳定。
关键词：
人工智能 社会正义 技术控制权 价值对齐
[期刊] 企业经济
[作者]
施若
能否有效规避网络商业活动领域的道德风险,将直接影响着我国网络营销事业的发展,应高度重视网络营销中的道德风险问题。鉴于此,本文以委托代理关系下搜索引擎营销中出现的道德风险为对象,具体分析了搜索引擎营销领域的道德风险表现形式及危害,进而阐释了规避网络营销道德风险的应对举措。
[期刊] 开放教育研究
[作者]
卢国庆 谢魁 刘清堂 张臣文 于爽
课堂教学行为是影响课堂教学效果的重要因素,已有的课堂教学行为采集存在劳动密集、分类模糊和编码复杂等不足。人工智能技术为课堂教学行为大数据伴随式采集、自动化智能标注提供了新的契机。本研究以西北地区某市三所学校的1201个常规课堂教学视频为研究样本,利用人工智能引擎自动标注课堂教学行为,并采用相关性分析、主成分分析、非参数差异性检验等方法,对课堂教学行为类型、规律及差异性进行分析。研究发现:1)课堂教学各类行为的出现频率不等且相差较大,其中,读写、讲授、巡视行为占比较大,生生互动、师生互动占比较小;2)多数课堂教学行为之间具有关联性,其中,应答与生生互动之间的相关性最高,巡视、读写与其他行为存在负相关;3)教师行为和学生行为并非完全属于不同的成分;4)不同特征教师的课堂教学行为之间存在差异;5)不同类型课堂的教学行为之间存在差异。研究结论可为人工智能时代挖掘课堂教学行为规律、改进课堂教学及开展教研活动提供参考。
[期刊] 图书与情报
[作者]
苏云
"互联网+"改变了生产关系、升级了传统行业生产、推动了跨界融合与创新,而"人工智能+"则颠覆了社会生产方式与思维认知,并驱动着社会向智能化、智慧化方向发展,是诸多行业发展的新引擎。文章在概述"互联网+""人工智能+""人工智能+图书馆"的基础上,设计了"人工智能+图书馆"的三层结构模型。分析认为,"人工智能+图书馆"有虚拟助理、虚拟服务、精准化管理等8个应用场景,"人工智能+图书馆"建设也面临着理念、大数据建设基础薄弱等障碍。
[期刊] 开放教育研究
[作者]
卢国庆 谢魁 刘清堂 张臣文 于爽
课堂教学行为是影响课堂教学效果的重要因素,已有的课堂教学行为采集存在劳动密集、分类模糊和编码复杂等不足。人工智能技术为课堂教学行为大数据伴随式采集、自动化智能标注提供了新的契机。本研究以西北地区某市三所学校的1201个常规课堂教学视频为研究样本,利用人工智能引擎自动标注课堂教学行为,并采用相关性分析、主成分分析、非参数差异性检验等方法,对课堂教学行为类型、规律及差异性进行分析。研究发现:1)课堂教学各类行为的出现频率不等且相差较大,其中,读写、讲授、巡视行为占比较大,生生互动、师生互动占比较小;2)多数课堂教学行为之间具有关联性,其中,应答与生生互动之间的相关性最高,巡视、读写与其他行为存在负相关;3)教师行为和学生行为并非完全属于不同的成分;4)不同特征教师的课堂教学行为之间存在差异;5)不同类型课堂的教学行为之间存在差异。研究结论可为人工智能时代挖掘课堂教学行为规律、改进课堂教学及开展教研活动提供参考。
[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] 中国科技论坛
[作者]
袁立科
当前,人工智能技术迅猛发展,表现出与人类历史上以往技术变革迥然不同的特征,正在重塑人类的生产和生活空间。人工智能不仅具有深度学习能力,而且将具有主动学习与创新能力,未来甚至可能拥有超级智能。人工智能的发展促进了人类社会进步,同时也将引发社会变革和各种新的风险,应该未
关键词：
人工智能 法律规制
[期刊] 中国成人教育
[作者]
林攀登
技术从来就不是客观和中立的。教育人工智能在驱动教育创新、推动教育现代化发展的同时,其引发的风险也不容忽视。从风险社会理论视角分析发现,人工智能对教育的变革功能具有自反性立场,教育人工智能风险是一种根源于技术自反性现代性的现代风险。教育人工智能风险的危害结果表现形态复杂多样,但其根本上还是对人以及人与人之间关系的危害,属于伦理风险。从人工智能应用于教育的过程分析,教育人工智能风险主要表现为:由于技术自身设计不成熟、错误或漏洞导致的技术内生型风险,由于技术的误用和滥用导致的技术应用型风险,由于技术管理不当导致的技术管理型风险。为有效治理教育人工智能风险,需要构建多元主体参与的复合型治理体系,从伦理引导、政策规范、法律约束、技术应对和事实追踪等方面综合施策。
[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] 经济师
[作者]
冯冬娜
人工智能是当今科技领域最具前瞻性和先导性的高新技术,它的迅速发展深刻影响人们社会生活的各个领域,在给人们生产生活带来极大便捷的同时,也引发诸多社会风险和伦理问题。因而,必须对人工智能进行多维审思,理性对待,以道德规范和制度建设来规避其风险,确保人工智能顺利发展。
关键词：
人工智能 伦理风险 社会公平
[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] 会计之友
[作者]
王爱清 朱凯达
人工智能技术的出现和应用,为税收风险管理的创新提供了极为便利的技术平台和创新性思路。"人工智能+税收风险管理"在税务稽查筛选中极具优势,文章选择Bagging和SVM两种计算机算法预测逃税模型,构建了预测指标,快速且精确地对实例进行聚类,将出现明显异常的小类识别为异常,判断其存在税收风险。该模型可在税务稽查中筛选重点企业和可疑业务,以减少税收流失风险,提高税务稽查命中率。人工智能与税收风险管理的结合必将是未来提高税收风险管控水平的重要手段之一。
关键词：
人工智能 税收风险 风险管理
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