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[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] 中国远程教育
[作者]
赵磊磊 张黎 王靖
在以人工智能、5G、云计算等技术为支撑的智能时代背景下，教育数据伦理风险及其治理问题备受社会关注。智能时代教育数据伦理风险主要表现为教育数据隐私侵害风险、教育数据利益失衡风险、教育数据责任失守风险、教育数据服务偏见风险。智能时代教育数据伦理风险的治理困境主要涉及师生教育数据隐私权与开放共享存在冲突、教育数据利益博弈失范制约教育数据价值的充分释放、治理主体数据素养不足制约教育数据责任落实、师生教育需求的片面捕捉催生教育数据服务偏见。基于此，提出智能时代教育数据伦理风险的治理路径：尊重教育用户数据隐私控制权，优化数据隐私泄露风险防范体系；注重利益博弈规约，搭建教育数据权益监管体系；立足数据素养培育，培育专业化教育数据伦理风险治理组织；根植动态需求监测，构建“去偏见化”教育数据服务机制。
[期刊] 特区经济
[作者]
李维阳 苏静普
生成式预训练模型以其高度个性化的学习体验和基于数据与反馈的动态学习方式重构了教育空间和教学方法，为教育体系带来了颠覆性变革。但随着生成式预训练模型普遍化，尤其是Chat GPT的崛起，一些新的伦理风险也逐渐凸显出来，其中包括技术风险、内容风险、数据风险和算法风险等。这些风险既有生成式预训练模型本身在训练过程中不自觉产生的偏见或误导性言论对人的侵犯，也有人类本身的因素如：开发者算法霸权、个体技术认知缺乏、教师数据素养欠缺等。针对这些伦理风险，可以从加强理论研究和知识普及、研发符合我国教育模式的生成式预训练模型、推动教育形态的结构性变革来进行伦理风险治理，以确保生成式预训练模型技术在教育领域的应用符合教育伦理规范。
[期刊] 财经问题研究
[作者]
肖红军 张丽丽
ChatGPT系列和Sora等大模型作为人工智能技术的发展前沿，在助力人类生产生活的数字化和智能化转型提速的同时，也引发一系列伦理失范现象，成为全球性治理难题。本文对大模型伦理失范进行理论解构发现：大模型伦理失范的缘起是其区别于传统生产力和生产工具的技术非中性、内嵌人类伦理和将人类伦理与机器伦理糅合其中等属性特征，技术起点是算法，关键中介是数据，行为主体是人类。大模型所引发的诸如模型黑箱、数据版权侵害且主体责任难确定、冲击人类主体资格等伦理失范现象对现行伦理治理模式提出挑战。因此，本文以大模型生命周期为时间维度，以关键要素为核心，构建了基于大模型关键要素的全生命周期伦理治理框架。同时，为推动新伦理治理框架的有效运行，本文构建了包含两层行为主体的自我治理、两级守门人和全球性合作治理网络等子体系的大模型伦理治理生态体系。
关键词：
大模型 伦理失范 伦理治理
[期刊] 科技管理研究
[作者]
李增现 刘爱军 柴建 周昊澄
数智技术是引领未来的战略性科技，在对经济发展、社会进步和人类生活产生深远影响的同时，引发了诸多伦理道德风险，且相关伦理问题表现出系统性与复杂性，传统伦理方法已无法有效应对。针对如何将哲学范畴、道德算法、伦理设计及社会伦理与现实行业背景融合，抽象并凝练出数智技术面临的伦理困境及解决此类复杂系统性困境的理论方法，将系统科学思维范式引入数智技术伦理问题研究中，对霍尔三维体系结构模型进行改进，并从时间维、逻辑维和知识维剖析复杂系统性伦理问题的应对策略，探索伦理风险治理路径，破解复杂系统性伦理问题的规律密码，为伦理学研究提供新的思路参考。结果发现：智能算法的数据局限性引发诸如部分个人权力被遗忘、某些行业恶性竞争等社会伦理困境，以及个人隐私与安全、算法设计偏见和不道德操作、工程师伦理困境等技术风险，而无论是伦理问题自身整体性还是诱因的复杂性，都是导致数智伦理困境的关键因素；基于系统工程思维、交互融合工程伦理与霍尔三维结构模型提出的伦理嵌入的新型霍尔三维结构模型可充分发挥伦理道德的能动作用，其中时间维主要应对有关社会伦理问题，逻辑维主要应对有关伦理风险，知识维则主要应对工程师伦理困境。基于改进的模型，提出具体的伦理风险治理路径：构建跨学科、跨领域的工程师伦理培养体系；构建以善为指引的算法设计监管机制；构建技术产业化阶段伦理评估框架。
[期刊] 开放教育研究
[作者]
王佑镁 王旦 梁炜怡 柳晨晨
智能时代ChatGPT强势崛起，生成式人工智能惊艳大众，引领人工智能走向场景落地，为教育领域变革带来巨大机遇。ChatGPT为教育创造有益价值的同时，也带来一系列伦理风险。本文阐述了ChatGPT的发展脉络和内涵特征，揭示ChatGPT教育应用存在的伦理风险，包括：数据隐私的泄露与滥用、机器算法的歧视与偏见、师生关系的弱化与破坏、学术公平的失信与失衡。本文从博弈论视角出发，从道德伦理角度剖析“教育-ChatGPT”之间的最优关系，提出ChatGPT教育应用伦理困境的规避建议：唤醒大众意识与保护数据隐私，警惕惯性认知与防范算法偏见，把握任务重心与调节师生关系，规训道德行为与重塑学术公平，以此增强“教育-ChatGPT”的应用价值利益，共建教育人工智能伦理规范，促进教育人工智能理性发展。
关键词：
AIGC ChatGPT 伦理风险
[期刊] 中国科技论坛
[作者]
李梦薇 徐峰 晏奇 李芳 刘鑫怡
人工智能技术在服务机器人领域的应用将成为缓解人类劳动压力、降低生活成本、弥补服务业人力不足的重要手段，但随之而来的伦理风险不容忽视。本文聚焦服务机器人领域的人工智能伦理风险，首先进行风险识别与风险源分析，进而设计一套通用的人工智能伦理风险评价方法，并在服务机器人这一人工智能技术的重要应用领域进行实践，对服务机器人领域的人工智能决策自主受控风险、隐私侵犯风险、偏见或歧视风险、破坏公平风险、责任归属不清或失当风险这五大伦理风险的大小进行评价，分析各风险的风险源优先级，解决不同伦理风险“轻重缓急”的判断问题，从而验证了该方法的适用性。
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
刘倩倩 刘圣婴 刘炜
本文探讨了图书情报领域大语言模型的数据治理要求与开发模式。大语言模型是依赖海量文本数据，经过无监督预训练及有监督标注数据微调而成。领域大模型则是通用大模型经过领域数据的微调而得到，具备解决领域问题的能力，满足领域应用需求。本文首先回顾了生成式人工智能的突破历程，介绍了大模型的基本原理和应用现状，重点分析了大模型所具备的多任务能力背后的数据因素和数据需求。最后讨论了领域大模型的应用潜力和开发模式。本文的主要贡献在于分析了图书情报领域大模型的应用模式和数据治理，为图书馆行业应用生成式人工智能技术提供了理论依据和实践指导。同时，文章也讨论了行业大模型应用和评估时需要关注的问题和局限性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
赵志枭 胡蝶 刘畅 沈思 王东波
[目的/意义]以人文社科领域为出发点，从人文社科领域基础知识与人文社科学术文本两个方面入手进行人文社科领域模型性能比对。旨在为人文社科领域提供一份体系化的大模型评测基准，供人文社科相关领域研究人员参考。[方法/过程]设计7个人文社科领域相关的评测任务并选取对应指标，在此基础上，选取当前开源且性能较优的通用领域中文大模型，通过调用本地模型以问答形式完成领域化任务，并选取相关指标对其在人文社科领域的性能进行量化评测。[结果/结论]评测结果表明，在选取的开源模型中，无论是基座模型还是对话模型，Qwen性能最优、Baichuan2紧随其后、InternLM次之、Atom表现最差，此外，大多数情况下，相较于基座模型，对话模型表现出更加优越的性能。
关键词：
人文社科 大模型评测 领域知识 学术文本
[期刊] 开放教育研究
[作者]
吴砥 郭庆
近年来，智能技术快速发展给教育带来难得发展机遇，也带来前所未有的挑战，尤其是中小学教育教学活动在智能技术的冲击下面临着诸多伦理挑战。本研究通过分析智能技术的主要特点以及中小学教师、学生发展的特殊性发现，智能技术融入教学的伦理挑战主要表现在数据安全与歧视风险，学生身心、认知和思维发展受阻，师生交互的关系异化，师生发展机会不公等方面。从技术哲学视角看，这些伦理挑战是社会物质与精神生产的矛盾运动，以及技术扩散现象的必然结果。从实践视角看，这些伦理挑战难以破解的原因包括：算法的固有缺陷与人为偏误、相关制度规范不健全、相关法律法规不完备等。为破解伦理困境，未来我国需坚持以人为本的基本底线，将伦理原则嵌入算法设计，完善技术准入和伦理边界的制度规范，建立智能教学产品研发与应用的法律法规，实施技术自我监督和教学应用监管，提升师生智能时代的关键素养。
关键词：
人工智能 技术伦理 中小学教学 教学实践
[期刊] 开放教育研究
[作者]
吴砥 郭庆
近年来，智能技术快速发展给教育带来难得发展机遇，也带来前所未有的挑战，尤其是中小学教育教学活动在智能技术的冲击下面临着诸多伦理挑战。本研究通过分析智能技术的主要特点以及中小学教师、学生发展的特殊性发现，智能技术融入教学的伦理挑战主要表现在数据安全与歧视风险，学生身心、认知和思维发展受阻，师生交互的关系异化，师生发展机会不公等方面。从技术哲学视角看，这些伦理挑战是社会物质与精神生产的矛盾运动，以及技术扩散现象的必然结果。从实践视角看，这些伦理挑战难以破解的原因包括：算法的固有缺陷与人为偏误、相关制度规范不健全、相关法律法规不完备等。为破解伦理困境，未来我国需坚持以人为本的基本底线，将伦理原则嵌入算法设计，完善技术准入和伦理边界的制度规范，建立智能教学产品研发与应用的法律法规，实施技术自我监督和教学应用监管，提升师生智能时代的关键素养。
关键词：
人工智能 技术伦理 中小学教学 教学实践
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
王昀 胡珉 塔娜 孙海涛 郭毅峰 周武爱 郭昱 张皖哲 冯建华
大语言模型是自然语言处理的核心研究内容之一,已广泛应用于包括政务在内的诸多领域。首先,介绍了统计语言模型、神经网络语言模型等早期语言模型的研究进展;其次,重点综述了大语言模型研究进展;最后,介绍了大语言模型在政务领域的应用情况,包括政务文本分类、政务问答、政务命名实体识别、舆情风险识别和政务关系抽取,并提出政务大语言模型研究需要解决的问题,即数据多模态化、正确面对“模型即服务”趋势、注重数据高安全性、明确责任边界。此外,还提出了政务大语言模型研究的技术路径。大语言模型正处于蓬勃发展的阶段,随着中国推动人工智能技术研究及其在政务领域的应用,大语言模型将在政务领域发挥更大作用。
[期刊] 职教论坛
[作者]
孙立新 李圆 夏敏
随着我国老龄化的加剧和智能化社会的到来，人工智能与老年教育的耦合已然成为时代的必然选择，国家政策、智能技术的支撑以及基本完善的老年教育体系为老年教育的人工智能化应用孕育了条件。其三大核心价值是：提供定制化课程和多元化的教学服务，满足多样化学习需求；建设老年教育人才库，提高教学质量；提高老年教育管理的效率与决策水平，实现看不见的服务。需要全面审视应用过程中的技术风险、公平风险及关系风险，从以下四个方面对我国智能老年教育实践路向进行探讨：回归人本主义的价值定位，加强隐私防护；促进智能技术资源的公平使用，推进老年教育均衡发展；重建老年教育师生交互形态；“政企学研”多元联动，优化“人工智能+老年教育”生态环境，共创智慧化老年教育高质量发展新格局。
[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] 科技进步与对策
[作者]
安慧影 黄朝峰 李阳
新兴技术在造福人类社会的同时也引发了诸多伦理风险问题,防范和化解新兴技术伦理风险成为科技创新领域的重点内容,须高度重视和切实加强新兴技术伦理风险治理研究,以高效治理范式促进新兴技术良性发展和科技创新事业向善而行。通过阐释新兴技术伦理风险概念内涵和基本特征,剖析新兴技术伦理风险具体样态、生成缘由和管理问题,运用协同治理范式,从治理理念、治理主体、治理手段、治理过程和治理范围出发,提出新兴技术伦理风险协同治理实施路径,为有效应对科技创新领域伦理风险问题,着力提高新兴技术伦理风险治理效能,大力促进国家治理能力现代化提供理论指导和政策支持。
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