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[期刊] 开放教育研究
[作者]
吴砥 李环 陈旭
人工智能对教育的影响经历了从利用机器学习优化教育，实现“能存会算”的自动化，到利用深度学习赋能教育，实现“能看会听”的感知化，再到利用通用大模型创新教育，实现“能理解会创作”的认知化。人工智能通用大模型加持下的教育生态，其应用模式将从专用走向通用，应用流程从分发走向生成，应用场景从单一走向多元。通用大模型的兴起及其在教育行业的快速渗透，将引发人才培养目标的转变及教育教学形态更替，并可能加剧伦理安全风险。人工智能与教育的融合发展要坚持以人为本，注重学生高阶思维培育，健全相应的伦理规范体系。
[期刊] 开放教育研究
[作者]
余胜泉 熊莎莎
以ChatGPT为代表的预训练大模型在教育界产生了巨大影响，也为发展通用人工智能教师带来了曙光。预训练大模型应用于教育存在幻觉、深度逻辑缺失、社会情感缺失等局限，如果这些关键问题不解决，大模型不可能在教育中得到真正有价值的应用。本文提出通过增强大模型构建通用人工智能教师架构，其核心思路是精调训练增强场景知识、检索增强认知、外部智能组件编排增强推理、多模态融合增强感知、情感计算增强社会情感，再通过教育知识图谱对大模型输出进行监督。通用人工智能教师主要有六种应用场景：需要渊博知识的场景、洞察创意增强场景、约束与管理场景、社会情感互动场景、个性化指导与反馈场景、多模态内容表现场景。文章最后分析了通用智能时代人类教师面临的机遇与挑战，提出教师需要主动拥抱、使用、驾驭并控制智能技术，解放、增强、进化自我，并跨越陷阱。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
卢让林
一、引言目前,在我国使用的经济模型主要还是借鉴西方的经济模型而发展起来的。在建立这些模型的过程中,许多学者致力于使模型尽量反映我国的经济现实,舍弃了一些不适于我们国家的西方经济理论,代之以我们自己建立的经济理论作为模型的基础。但是,对西方经济模型所采用的方法论则几乎没有什么改变。西方经济模型的方法论有两个突出的特点。第一是把经济主体抽象成为无所不知、完全理性的。这一点在我国的经济模型中也有所反映,例如,无论是在最优化模型中还是在最优控制模型中,都假设决策者完全掌握所需要的信息,有一个明确的目标(或多
[期刊] 中国内部审计
[作者]
张菲菲 韩磊
现阶段，基于大模型的生成式人工智能服务在各个行业的应用越来越广泛。本文基于百度的文心大模型，探索生成式人工智能服务在审计工作中的应用，并总结大模型和生成式人工智能在审计领域应用的风险，提出如何规避风险的建议，最后对构建审计行业大模型的可行性进行探讨。
关键词：
生成式人工智能 大模型 审计
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
刘江峰 张冉 张君冬 裴雷
大语言模型改变了自然语言处理研究的模式。通过生成式自然语言处理，为史料计算化处理提供高效途径。以百川大模型作为基准模型，使用《思想家评传》系列丛书文本作为数据源，采用领域继续预训练、有监督微调、直接偏好优化的方法构建了思想家模型，并进行了性能评估。经过评估，思想家模型在中国思想史领域文本的表现优于通用模型，具有可用性。思想家模型降低了知识交流的专业壁垒，可以破解自然语言理解式计算人文研究带来的解读困境。
[期刊] 税务研究
[作者]
刘昊
当前税收风险管理工作中还存在预测精确度不高、人力成本消耗大、风险指向不精准等问题。人工智能为解决海量数据、模拟人类思维、突破当前税收风险管理工作瓶颈提供了有效的手段。本文在归纳总结当前税收风险管理工作中存在的问题和人工智能为税收风险管理创新发展提供机遇的基础上,提出了利用人工智能提升税收风险管理水平的对策建议。
关键词：
人工智能 税收风险管理 大数据 模拟思维
[期刊] 特区经济
[作者]
彭木林
人工智能技术在文字创作与视觉艺术领域的发展使"创作者"身份不再限定于人类,拥有作品的人工智能是否能以著作权人的身份受到保护成为了理论研究的重点。美国联邦地方法院对"猴子自拍照案"中"非人类作者"著作权侵权案件的认定与世界各国的相关研究都为解决人工智能著作权归属提供了不同的解决视角。在短时间无修改法律条文需要的情况下,权利归属可借鉴早已存在且运作成熟的委托作品制度安排,这样可以避免更复杂的模式又使得人工智能著作权得到实质保护。
关键词：
人工智能 著作权 智能写作 委托作品
[期刊] 开放教育研究
[作者]
郭胜男 吴永和 张治
人工智能教育大脑是整合新一代智能技术的类脑复杂智能教育系统，可为解决教育领域数据治理难题提供新路向。智能时代的教育数据治理在教育数据质量、安全风险和算法伦理等方面面临诸多现实难题，极大限制了教育大数据价值的发挥。受互联网大脑和城市大脑的启发，本研究通过解构教育数据治理的内涵、困境与成因，从教育大脑结构模型、轻量级教育大脑信息模型和教育大脑的核心模块三个层面构建人工智能教育大脑模型，以厘清教育大脑内部的结构、信息流转和技术关键。本研究还从建立数据管理组织架构、创新安全风险防范体系及构建算法伦理监管机制三方面提出教育大脑赋能教育数据治理的实践路径。人工智能教育大脑通过系统性整合教育数据、智能算法和算力资源，强化教育数据治理体系和智能技术的耦合性，保障教育数据质量与安全，充分发挥大数据在教育治理中的“数字红利”，为不断推进教育数字化转型、实现教育治理现代化提供新思路。
[期刊] 世界经济与政治论坛
[作者]
部彦君 许开轶
人工智能作为一项底层技术，其所拥有的发展快速性、规模效应性与多领域适用性使得该领域的技术竞争与现实政治博弈之间存在高度的关联性，国家高度关注和重视技术的赋能与赋权作用。从人工智能技术作用于国际权力结构的过程来看，人工智能将极大地作用于权力所依赖的四种基本结构，通过重塑知识结构与介入生产、安全、金融三大结构的方式，激发结构内的权力博弈；打破国家与市场之间的既有权力均衡，使权力以一种有序而渐进的方式进行积累和分配。而在权力发生技术因流动的过程中，技术优势与权力优势之间的转换将会变得更加顺畅且自然，权力会进一步流向拥有结构性权力优势的技术优势国与跨国科技公司。因此，面对人工智能技术进步带来的全球权力收益不对称的现状，我们应该秉持“人类命运共同体”意识，进一步挖掘人工智能在促进国际合作、推动人类整体繁荣方面的价值，完善人工智能全球治理的合作方案，寻找世界共同发展之道。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
张志祯 张玲玲 徐雪迎 刘佳林
能够自主"感知、理解、预测、行动"的人工智能是灵活强大的学习技术,在教与学过程中可以发挥多种作用。技术的灵活性为智能教学系统的设计和应用带来了挑战。合理的功能定位是人工智能技术发挥作用的前提,对其教学角色隐喻的分析对于智能教学系统的研究与利用有指导作用。本研究选择人工智能教育应用领域的高影响力项目开展了案例研究。案例研究表明,人工智能的教学角色隐喻主要有辅导者、教练、评价者、协调者、联通者、同伴和学生七种。从历史发展与现状来看,占优势的为教练、评价者和辅导者等教师隐喻。从教学的完整过程看,人工智能尚无法比肩人类教师,但在"行动中"其表现并不逊色于人类个体,在很多情况下各有千秋。受限于自然语言处理技术在语义处理上的裹足不前,辅导者还难以像人类教师一样与学习者开展连续的自然语言对话,但教练、评价者、协调者、联通者、学生和同伴则更充分地利用了计算机的多媒体与网络数据计算、存储、交互能力,能够提供人类教师难以或无法提供的学习经验。未来,人工智能的教学角色隐喻将继续演化,呈现出分化与整合、从支持"学"到"学教"并重的总体趋势;智能教学系统中文化因素的作用将日益显性化;将更重视与学习者建立与维持长期关系;人工智能将促进学习环境的虚实融合,提高学习环境的适应性。
[期刊] 中国科技论坛
[作者]
严驰
生成式人工智能作为人工智能领域重要技术分支，不仅起到驱动数字经济变革和推进产业智能化升级的正面效应，也引发若干新型社会问题和国家安全风险，生成式人工智能大模型全球治理的提出正当其时。欧盟作为数字时代中美之外“第三极”力量，在全球数字治理规则构建中发挥重要作用。生成式人工智能大模型全球治理应秉承“网络空间命运共同体”理念，先行设计合理的技术规制方案，利用《数字市场法》中的“守门人”制度，防范和化解模型运营商潜在的垄断风险，从技术角度将生成式人工智能大模型视为《数字服务法》中的“在线搜索引擎”,为构建更具体的生成式人工智能大模型全球治理方案奠定基础。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
秦渝超 刘革平 许颖
以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术的涌现，引发了教育界学者们的激烈探讨。为深入探索生成式人工智能技术对教育领域的变革意义，本研究着重探讨其如何重塑教学活动。首先，基于活动理论构建了嵌入生成式人工智能的教学活动分析模型，并经过三轮德尔菲法对模型进行了修正和完善。然后，以PRISMA的文献萃取思路筛选已有研究，同时面向教育领域中的ChatGPT体验用户开展访谈，经过整理得到75份分析样本。接着，将分析样本共同纳入模型，运用内容分析法分析生成式人工智能对教学活动的重塑机理。通过对模型中主体、客体、共同体、规则、工具和分工6个要素的审视发现，生成式人工智能对教学活动的重塑具有全面性的特点，同时又具备明显的正负效应。最后，本研究基于活动理论的生产、交流、消耗、分配4个子系统提出生成式人工智能与教学的结合路径，以期应对生成式人工智能带来的教学挑战。
[期刊] 清华大学教育研究
[作者]
吴河江 吴砥
通用大模型具备“能理解会创作”的能力，将可能给教育实践带来更为颠覆性的变革，但也可能加剧传统伦理问题并产生新的伦理风险。这些伦理风险的类型主要包括：技术风险、内容风险、数据风险与算法风险。依据通用大模型的技术基础与教育应用伦理风险的表现，教育领域通用大模型应用伦理风险具有客观性与主观性并存、价值性与风险性并存、可控性与不确定性并存等特征。这些伦理风险的形成既有技术因素，也有人的因素。技术因素主要包括：模型能力的涌现性可能导致应用失控、功能的泛化性可能导致人的异化、输入数据的海量性与无序性可能导致对人的侵犯、内容的生成性可能导致教育失序等。人的因素主要包括：因技术水平有限导致我国缺少自主知识产权的教育大模型、对通用大模型技术认知不足、商业竞争导致技术缺陷、通用大模型技术伦理规范与监管落后等。依据教育领域通用大模型应用伦理风险表征与成因分析，可从加快开发我国自主知识产权的教育专用大模型、筑牢通用大模型开发与应用的监管体系、构建通用大模型相适配的教育新形态、扶持弱势群体以缩小“数字鸿沟”、加强对通用大模型的理论研究与知识普及等方面进行伦理风险治理。
[期刊] 职业技术教育
[作者]
买琳燕 樊明成
面向人工智能时代，高职院校的专业建设动力既有来自国家政策导向的支持、人工智能产业应用对培养人才提出的新需求、人工智能技术对教学革新的辅助等，也有人工智能专业设置、人才培养目标和规格定位、课程体系构建、教师能力及主体地位、实验实训条件和校企合作程度等因素的挑战。面向人工智能时代高职院校的专业建设应在供需维度上，坚持紧跟前沿原则，提高专业培养的更新性；在培养标准维度上，坚持整合协同原则，强化教学过程的融合性；在发展维度上，坚持以人为本原则，增加培养内容的人文性。重点应建立人工智能专业和相关专业的人才培养制度，探索人工智能专业、相关专业和其他专业的人才培养机制，构建人工智能专业和相关专业的人才培养平台。
关键词：
人工智能 高职院校 专业建设 校企合作
[期刊] 图书馆建设
[作者]
张卫 黄成驰
生成式人工智能（AIGC）对传统责任归因机制产生了新的挑战，以往对于责任的讨论主要从责任的构成条件上来分析，而遗忘了责任机制存在的根本前提在于“身体”。以“身体”的“有死性”和“有限性”作为探讨责任的根基可以得出，AIGC在责任归因上与人类的根本不同之处在于，前者不具备“身体”的消亡以及对生命之“畏”，而后者则具有“有死性”的身体以及知道自己“有死者”，这使得AIGC不具有“可问责性”。在人工智能没有“觉醒”之前，责任只能在人类行动者之间进行分配。另外，AIGC与其他技术的不同之处在于，责任基本上由技术的“提供者”来承担。
关键词：
生成式人工智能 责任 身体
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