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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐昆 李白杨 张心源
[目的/意义] 生成式人工智能不同算法、训练数据及优化目标引致的生成质量与效能差异性与不确定性凸显，急需提出一种测度基准准确反映真实质量，从而为在人智协同中更好整合生成式人工智能技术提供有益参考。[方法/过程] 以主流跨模态文生图领域为例，综合考虑生成式人工智能接入、生成以及评估三阶段过程，结合客观标准主观感知两个维度进行质量测度以及全工作流效能评估基准构建，并基于投入产出视角结合所提基准进行测度。[结果/结论]实证结果表明，性别、年龄、就职状态以及数字素养对主观感知表现出一定影响，过于片面地看待生成式人工智能可能带来AI辨识障碍；Midjourney表现出较强的主观感知质量，且综合值已超过人类，Imagen 2在综合客观质量测度中表现更强；生成速度与主观得分呈现出显著正相关，而提示词长度与主、客观得分呈现出显著负相关；质量偏好者选择如Midjourney的高成本、高回报工具，效能追求者选择如SDXL-Turbo的低成本、高效率工具，而两者兼顾则可选择Imagen 2。
[期刊] 经济学动态
[作者]
方绍伟
本文围绕"科斯定理"和"布坎南定理"的讨论,评论了科斯、张五常、巴泽尔、诺思和布坎南等五位新制度经济学家的效率观,并在此基础上提出了一个"强势效率"的新观念。本文认为,一个学者在效率观上微妙的客观主义偏向,会马上使他坚定不移地采用"独裁思维"。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
朱禹 叶继元 贾毓洁
人工智能生成内容（AIGC）作为生成式AI技术赋能的一类新型信息资源及内容创作模式，引起图书馆学界广泛关注。然而，AIGC的概念内涵和本质属性仍模糊不清，干扰图书馆学未来的AIGC理论研究与实务操作。文章基于信息论、批判信息学等理论，利用共词分析法梳理当前AIGC概念的认知维度并辨析其关系，归纳出以内容及其生产模式两个维度为核心的AIGC概念框架。在此基础上，通过历史分析和比较研究，分析图书馆要素的嬗变，构建涵盖资源、服务、技术和需求四大要素的图书馆学AIGC理论研究及其实践化进路，帮助图书馆学研究者清晰定位对AIGC研究的层次，以推动其在实践中落地应用。
[期刊] 情报学报
[作者]
马超 李纲 陈思菁 毛进 张霁
为有效识别旅游产品在线评论中多模态数据对在线评论感知有用性的影响因素,探究基于用户生成内容的在线旅游产品优化方法,从数据融合分析角度出发,对旅游产品在线评论中的多模态数据进行特征融合。以旅游产品的真实在线评论数据作为研究对象,进行描述性统计分析,同时使用机器学习和深度学习方法,进行文本向量嵌入与图片内容识别,融合图文特征向量,构建多模态在线评论有用性分类模型,进行模型测试。实验结果表明,与仅包含文本或仅包含图片的单模态评论相比,图文结合的多模态评论能够更好地进行在线评论有用性预测,结合评论激励机制,提高在线评论质量,能够充分发挥用户生成内容潜在价值,为产品提供者提供优化思路,为产品消费者提供决策支持。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
韩普 陈文祺 顾亮 叶东宇 景慎旗
[目的/意义]医学实体识别是医疗健康知识挖掘和知识组织的关键环节。深入挖掘多模态数据间语义关联可以提升医学实体识别效果，进而为领域知识补全和知识推理提供支撑。[方法/过程]提出一种基于双线性注意力融合机制的多模态中文医学实体识别模型BAF-MNER。首先通过视觉和文本编码器进行多模态医学数据的语义特征学习；接着利用双线性注意力网络实现图像和文本跨模态语义交互，并引入门控机制过滤视觉噪声；然后融合基于注意力机制的视觉特征和文本特征进而构建多模态特征表示，同时增加批量归一化层优化深度神经网络；最后将多模态特征向量输入CRF层解码获取预测标签。[结果/结论]本模型能够有效提升中文医学实体识别效果，在多模态医学数据集上的F1值较单模态基线模型提升4.07%，较多模态基线模型提升1.65%；在多模态公开数据集上的实验表明模型具有良好的泛化能力。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
余辉 梁镇涛 鄢宇晨
[目的/意义]在国内研究的基础上，对国外数据融合与集成相关文献进行系统梳理，旨在为数据融合与集成领域工作提供参考。[方法/过程]主要从相关研究、研究路径与方法以及应用与挑战三个方面进行回顾，并从概念、路径和应用三个方面指出未来研究方向。[结果/结论]目前研究路径与方法包括数据处理模型、基于阶段的策略、基于特征表示的方法以及基于语义的应用4个层面；从多传感器系统、生物医学、环境研究和城市建设4个领域研究发现，每个领域都存在着共同或者特殊的应用挑战。
[期刊] 开放教育研究
[作者]
翟雪松 楚肖燕 焦丽珍 童兆平 李艳
元宇宙与生成式人工智能的出现创新了人机协同的数字化学习环境。元宇宙的仿真性与生成式人工智能的内容理解力虽然理论上已经表现出高度的弥合性，但仍缺少实证证据。本研究自主研发了融入生成式人工智能的元宇宙智能学习平台，在创新翻转课堂人机协同学习模式的基础上，调查学习者学习绩效的变化及重用意愿，并基于人工智能—元宇宙框架、人工智能接受模型等理论，探究感知偶然性、预期绩效、预期努力和感知拟人性对重用意愿的影响机制。实验结论与部分假设一致：基于“生成式人工智能+元宇宙”的人机协同学习能明显提升学习绩效，预期绩效和预期努力是感知偶然性和重用意愿的完全中介变量。与假设不一致的是，感知拟人性负向调节预期努力和重用意愿。本研究深入讨论了这些结论的发生机制与启发，以期为基于“生成式人工智能+元宇宙”的人机协同学习模式提供参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
毛明松 邹瑞云 毛福华 郭唐宣
文章针对多指标组合赋权问题，提出一种基于排序学习的主客观组合赋权方法，目的是使指标赋权的结果同时兼顾主观权重和客观权重。该方法首先构建指标和评价对象的初始偏序关系，然后构建指标和评价对象的预测偏序概率以及排序损失函数，最后以预测概率与真实概率的差距最小为优化目标，建立综合决策模型。对8家快递型物流上市企业2021年度财务数据进行实证分析，通过实例说明了该方法的合理性和有效性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王浩伟 汪璠 王秉琰
[目的/意义]随着生成式人工智能的快速发展和广泛应用，信息空间结构也随之发生深刻的变革。以往以用户生成内容(UGC)为主的信息空间开始逐渐被生成式人工智能生成内容(AIGC)所影响，生成式人工智能治理的重要性愈发凸显。文章旨在从主题视角比较AIGC与UGC,揭示两者在内容与结构特征上的差异，并为生成式人工智能治理提供创新参考。[方法/过程]收集了金融、法律、医疗和开放问答4个领域的多个在线平台上的问题和用户回答，并借助gpt-turbo-3.5模型生成每个问题的人工智能回答，最终构建了包含65260条问答数据的语料集，并采用BERTopic主题模型分别对AIGC与UGC进行主题提取，并从主题间关系、主题与文档关系以及主题与主题词关系3个角度对两者进行综合对比。[结果/结论]研究结果揭示了AIGC和UGC在主题分布、主题内文档一致性和主题词权重结构等方面的差异。通过深入了解两者之间的特征差异，能够更好地观察生成式人工智能的行为规律，并为AIGC的治理策略完善提供参考。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
储节旺 罗怡帆
[目的/意义]AIGC拥有强大的内容生成能力，对知识服务领域具有变革作用。研究AIGC赋能图书馆知识服务的路径，对提高图书馆知识服务的效率、提升图书馆在知识服务中的地位具有重要意义。[方法/过程]以模因复制与传播为研究视角，从AIGC拓展图书馆知识服务的要素、参与知识服务的过程、提升知识服务的框架三方面，分析AIGC赋能图书馆知识服务的路径，并提出相应建议。[结果/结论]图书馆知识服务的本质是模因的复制与传播；在AIGC的影响下，图书馆知识服务的参与主体由图书馆、AIGC和用户组成；AIGC能有效融入图书馆知识服务的每一个阶段；图书馆应从战略决策、战术筹备和流程设计三部分做出调整。
[期刊] 中国科技论坛
[作者]
陈俊凯
生成式人工智能对信息内容治理构成严重挑战。现行以显著标识附随为核心的人工智能生成内容信息披露模式信息承载能力有限，忽略服务提供者以外的其他主体信息披露义务，不利于生成式人工智能安全可控发展。基于对“模型训练—内容生成—信息传播”各阶段信息披露目的与目标受众的考量，人工智能生成内容信息披露要素应包括技术性信息、权利描述信息、人工智能贡献度信息以及警示性信息。在信息披露的程序设定与配套举措上，人工智能生成内容信息披露应根据不同场景需求设置查询式与类权利管理信息式披露模式，明确使用者承担未准确披露的瑕疵责任以及传播平台负有主动标识义务，并加强参与主体间技术互操作性建设，实现人工智能生成内容披露信息的全生命周期管理目标。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
邓胜利 汪璠 王浩伟
[目的/意义]生成式人工智能会对在线社区造成一定程度的AI信息污染，研究多种AIGC识别方法对防范快速进化的生成式人工智能带来的负面影响有重要意义。[研究设计/方法]首先在以新浪微博54个大类主题为主的多个在线社区平台中构建了HAC数据集，其中包含100,873条分别由人类和生成式人工智能撰写的信息；然后探究当前6个主流深度学习和7个机器学习方法是否能识别在线社区中的信息是由人类还是由生成式人工智能所撰写；最后提出了一种BEM-RCNN方法进一步提高AIGC的识别精度。[结论/发现]从构建的数据集中可以看出，生成式人工智具有强大的“类人表达”，能够模拟人类在社交媒体平台上发布和回复内容。实验结果表明，提出的方法准确度达到96.4%，能够很好地识别在线社区上的内容是由人类还是AI撰写。在精度、召回率、F1-值和准确度上均优于BERT、ERNIE、TextRNN等其他13种主流的方法，验证了其性能优势。同时，大量探究实验也证明了当前主流的机器学习方法虽然精度低于此方法，但是也能够识别部分AIGC。[创新/价值]使用多种方法去识别社交媒体上的AIGC，防范生成式人工智能对社交媒体平台造成的信息污染。
[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] 运筹与管理
[作者]
郭亚军 阮泰学 宫诚举
针对以最大程度的拉开被评价对象间差异的综合评价问题,通过分析线性拉开档次法存在的局限性,本文提出了一种基于主客观信息综合判断的非线性拉开档次法,旨在进一步丰富和完善拉开档次法的理论知识。首先对线性拉开档次法进行简单的介绍,并分析了线性拉开档次法的局限性;然后提出前提假设,给出非线性因子选取的原则以及确定指标序关系的方法,并给出排序后相邻指标重要程度比值的选取方法,根据评价原则利用规划模型求解各评价指标的权重系数,利用求得的指标权重采用非线性集结模型计算最终的评价结果;最后用一个算例验证了方法的有效性。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
郭亚军 阮泰学 宫诚举
针对以最大程度的拉开被评价对象间差异的综合评价问题,通过分析线性拉开档次法存在的局限性,本文提出了一种基于主客观信息综合判断的非线性拉开档次法,旨在进一步丰富和完善拉开档次法的理论知识。首先对线性拉开档次法进行简单的介绍,并分析了线性拉开档次法的局限性;然后提出前提假设,给出非线性因子选取的原则以及确定指标序关系的方法,并给出排序后相邻指标重要程度比值的选取方法,根据评价原则利用规划模型求解各评价指标的权重系数,利用求得的指标权重采用非线性集结模型计算最终的评价结果;最后用一个算例验证了方法的有效性。
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