生成式人工智能犯罪归责的开发者中心主义

刑法介入智能犯罪的治理因应风险防范和安全控制的需求。生成式人工智能主体资格应予否定,人工智能系统本身无法成为刑事责任主体。不论未来人工智能技术发展程度如何,开发者作为风险源的创造者应当为风险现实化的危害结果担责,也最有能力控制危险源以避免犯罪。开发者责任始终是刑法规制人工智能风险的核心,通过建构以开发者为中心的刑事责任体系,有力规范生成式人工智能的行为。生成式人工智能的开发是指包括产品化研发及其投入应用的全过程,为人工智能系统创造了运行条件并引入市场的人类主体统称为“开发者”。由于开发生成式人工智能具有促进社会进步的技术创新价值,刑事归责应当平衡好安全保障和促进创新的需求,避免归责的盲目和刑罚的越界。容许风险理论则能兼顾二者,通过将开发者的技术创新区分为刑法不容许的风险行为和刑法容许的风险行为两类存在实质性差异的基础归责形态,以公正的风险分配理念指引开发者归责。开发者违背基本伦理准则或违反刑法规范而开发智能系统的,属于不容许的风险范畴,为刑法禁止并依据有关条款追究刑事责任。开发活动在风险容许范围内,但智能产品仍可能存在剩余风险,开发者可能对危害后果承担刑事责任,通常构成产品刑事责任或监督管理过失责任。

“开发者文学”及其跨媒介传播探究

“开发者文学”是具有时代性特征的文学,当代开发者的“社会主义自觉性”是当代开发精神的根本要义,只有反映了当代开发者精神的文学作品,才是本质意义上的“开发者文学”。其在题材和精神实质上有相对明确的规定,但在文体、角度、手法、风格甚至表现形式方面并无限制,自身形式的多样性促成“开发者文学”传播的跨媒介性。在跨媒介传播中,最具规模与影响力的当属以新闻片、纪录片、电影和电视剧等大众传媒艺术形式进行的传播。这种以“为了中华民族在社会主义时代的振兴和发展,为了祖国未来的繁荣和富强,向一切崭新的未知领域(包括自然领域和社会领域),发愤图强、披荆斩棘进行冲刺和拼搏,奋进和攀登,思考和思索的大无畏精神”为核心内容的开发者精神汇聚于“新疆精神”中,成为当今新疆人民最核心的精神特征。

开源软件开发者价值评估体系及其实证研究

如何科学客观地评估开源软件开发者的价值是开源领域面临的一个重要问题。现有研究方法存在评估指标较单一、指标权重难以确定等问题。针对这些问题,依据开源生态大数据分析,结合主客观评估方法,提出了一种多维度、多层次的开源软件开发者价值评估体系。综合考虑开发者在项目管理、编程、团队协作、学习、敬业度等方面的表现,通过5个一级指标、12个二级指标和7个三级指标,较全面和客观地评估开源软件开发者的能力和价值。采用Critic方法确定各维度指标的权重,解决了经验权重导致的准确性不高的问题。最后,采用Github 2020年全域开源生态数据,展开了多组实证研究,验证了开源社区开发者价值评估体系的有效性和可行性,为开源软件人才的培养、发现和管理提供了一种客观、科学且操作性较强的衡量方法。实验代码可从Github平台获取^(1))。

平台生态系统中开发者价值创造机制研究

平台经济是具有影响力的新兴经济模式,逐渐成为学术研究的热点。文章基于平台生态系统中的价值创造机制,分析互补资产如何帮助开发者实现价值创造,以及伴随的依赖性带来的挑战,为平台生态系统中开发者的价值创造活动提供有益参考和借鉴。The platform economy is an influential emerging economic model, which has gradually become a hot spot in academic research. Based on the value creation mechanism in the platform ecosystem, this paper analyzes how complementary assets can help developers achieve value creation, as well as the challenges brought about by the accompanying dependencies, so as to provide useful references for the value creation activities of developers in the platform ecosystem.

基于微信开发者工具的天窗开启控制与试验研究

为了提高车辆天窗控制的灵活性,文章提出一种基于微信开发者工具和HC-42蓝牙模块的天窗控制系统。利用JavaScript开发语言设计微信小程序,实现手机与车载蓝牙的自动连接,用户通过操作界面完成天窗的开合控制,使其达到在轨道任意位置启停的效果。通过实车天窗测试,结果表明,该系统对天窗的控制效果较好,很大程度上提升了天窗移动的灵活性,同时对物联网,尤其是汽车智能化的发展具有一定实用价值。

基于模糊层次分析法的社交编程网站开发者评估方法

社交编程网站(Github)是一种较为流行的分布式版本控制系统,近年来得到了快速的发展,而Github中没有对开发者能力构建度量模型,使得如何从众多开发者中选择合适的开发者加入到核心开发者之中成为一个有待解决的问题。为处理此问题,通过构建开发者度量模型,对开发者能力具体量化,同时使用模糊层次分析法对开发者度量模型进行评估,从而根据量化评估值选择合适的开发者加入到核心开发者之中。通过实例分析说明该方法如何评估开发者并选择合适的开发者,从而为Github项目社区招募核心开发者提供支持。

2024全球开发者先锋大会“轨交大模型与可靠性工程”论坛在上海举行

3月23日至24日期间,全球开发者先锋大会(GDC)在上海盛大举行。此次大会的主题为“模速空间-开发者的模力之源”,旨在汇集全球顶尖技术、热门议题及先锋人才,为推进国家“人工智能+”战略贡献智慧。大会期间,由上海市交通工程学会轨道交通专委会联合委员单位卡斯柯信号有限公司、上海轨道交通无人驾驶列控系统工程技术研究中心、上海轨道交通智能列控创新中心主办的“轨道交通大模型与可靠性工程”分论坛暨轨道星空第8期论坛盛大召开。

基于贡献分配的开源软件核心开发者评估

开源软件中如何真实评估所有开发者的贡献度并有效区分核心开发者和外围开发者,是一个重要的研究问题.通过设计开发文件的贡献度分配算法,以9个Apache项目为基础,分析了开发者对项目的贡献度,并以此有效地区分核心开发者和外围开发者.实验结果通过Apache官方主页公布的开发者地位名单进行考证,同时在真实名单的相似度上与传统评估方案进行了比较,验证了算法的实用性和有效性.最后,通过支持向量机建立分类模型,结合不同影响开发者地位的关键因素,提升了开发者分类的精确度.

Eclipse基金会发布《2023物联网&边缘计算开发者调查报告》

日前,Eclipse基金会对全球千余名开发者、提交者和架构师等进行调查,发布了《2023物联网&边缘计算开发者调查报告》,该报告由Eclipse Io T、Eclipse Sparkplug工作组负责,提供了有关物联网和边缘计算行业格局、开发者面临挑战及物联网和边缘开源生态系统中企业利益相关者对于机遇的见解,并为物联网开发人员提供了详细建议。

时空大数据为高质量发展提供数据要素保障——WGDC2024第十三届全球地理信息开发者大会在京召开

5月15-16日,由泰伯网主办、泰伯智库协办的WGDC2024第十三届全球地理信息开发者大会在北京召开,大会以“重新定义数据价值”为主题,聚集了数千位产业专家、行业用户、创新企业等业界精英,共话时空智能时代下的技术发展与应用创新。当前,我国处于“十四五”规划实施的关键阶段,党中央国务院明确提出了加快数字化转型、建设数字中国的战略举措和行动指南。

2024 ECDC萤石云开发者大会启幕重磅发布蓝海大模型、HomePlay OS

6月27日,以“AI达百业,视之所向”为主题的2024 ECDC萤石云开发者大会在杭州举办。十一年锤炼,萤石成长为了全球领先的视觉物联网云平台,实现从视频到视觉的跃进,并通过构建多数据中心+就近服务点的方式服务于全球客户。截至2023年底,萤石云平台已拥有超过31万名开发者客户,场景涵盖了零售连锁、畜牧养殖、教育教学等音视频应用普及的千行百业。

国外开发者发展情况及对我国的启示

近年来,软件开发在全球范围内都呈现出蓬勃生机,开发者数量与日俱增。美国、欧洲、印度、东南亚、巴西等国家和地区在软件开发者培训、活动、协作等方面具有丰富经验,聚集了大量优秀的软件开发者,在技术创新和应用以及各自擅长的细分领域都表现不俗。当前,全球软件开发市场正在经历显著增长,为开发者提供了广阔的职业发展空间。2023年年初,全球超过1亿个开发者使用GitHub(全球最大的代码托管平台之一),美国拥有超过2020万名开发者,年增长率为21%。印度2023年新增了350万名开发者,年增长率达到36%。新加坡在亚太地区的开发者人数增长率最高,达到39%。

基于E-CARGO模型的开发者推荐方法

针对传统开发者推荐方法侧重于分析开发者的专业能力以及与任务的交互信息,而未考虑开发者间协作性的问题,提出一种基于E-CARGO(Environment-Class,Agent,Role,Group,and Object)模型的开发者推荐方法。首先结合协作开发的特点,将开发者协同开发过程描述为基于角色的协作,并使用E-CARGO模型对其进行建模;然后使用模糊层次分析(FAHP)法来建立模糊判断矩阵,从而求得开发者能力指标权重并进行加权求和,进而得到开发者历史综合能力评价集合;最后针对开发者综合能力评价的不确定和动态特性,利用云模型理论对开发者历史综合能力评价集合进行分析,以求得开发者对于每个任务的胜任能力,并利用cplex优化包对开发者推荐问题进行求解。实验结果表明,所提方法能够在可接受的时间范围内求得最优的开发者推荐结果,验证了所提方法的有效性。

开源软件社区开发者合作网络稳定性研究——以AngularJS为例

开源软件社区中稳定的开发者协作关系能够促进社区集体智慧的涌现。以开源软件项目AngularJS为例,探究开发者流失对合作网络稳定性的影响。以该项目代码修订关系构建开发者合作网络,分析其结构与功能。根据节点结构及功能属性对节点划分类型,探究不同类型节点流失对网络结构和功能稳定性的影响。研究发现:开发者的结构属性与功能属性具有不对称性,导致开发者合作网络结构稳定性和功能稳定性的不一致性;不同类型开发者对网络稳定性影响不同,度大的开发者在网络中并不一定是最重要的;拥有高模块内参与度和高参与系数的协调中心型开发者知识贡献量也较大;参与多子项目的核心开发者往往也占据网络的中心位置,这两类开发者对网络稳定性影响较大。

开源软件关键开发者类型及协作网络鲁棒性分析

文中以开源软件AngularJS项目为例,探究关键开发者类型和协作网络鲁棒性。通过抽取代码修订关系构建开发者协作网络,分析网络的结构和功能。综合开发者的结构与功能属性进行类型划分,探究不同类型开发者流失后网络的结构和功能鲁棒性,以此识别出关键开发者类型。最后模拟新开发者的加入机制,探讨网络鲁棒性的提升策略。研究发现:开发者的结构和功能属性的不对称性导致了开发者协作网络的结构和功能鲁棒性的不一致性;与传统方法相比,对开发者进行类型划分能够更有效地识别关键开发者类型;在社团内部较活跃、与其他社团之间存在密切联系并且拥有大量贡献度的中央核心型开发者对网络鲁棒性影响最大;拥有较大初始度且选择倾向性连接的新开发者加入机制能够有效提高网络鲁棒性。

一种结合显式特征和隐式特征的开发者混合推荐算法

现有开发者推荐算法通过对任务和开发者的显式信息进行挖掘,抽取任务和开发者的显式特征,完成针对任务的开发者推荐.然而,由于显式信息中的描述信息是主观的,往往是不精确的,现有基于显式特征的开发者推荐算法性能不够理想.众包软件开发平台除包含大量不精确的描述信息外,还包含客观的、较准确的“任务—开发者”成绩信息,可以有效地推断任务和开发者的隐式特征.考虑到隐式特征作为显式特征的补充,将有效缓解描述信息不精确的难题,提出一种结合显式特征和隐式特征的开发者混合推荐算法.首先,利用任务和开发者的平台可见信息充分提取显式特征,提出面向显式特征的因子分解机(FM)推荐模型建模任务、开发者显式特征和相应评分的映射关系.然后,利用“任务—开发者”成绩矩阵提取隐式特征,提出面向隐式特征的矩阵分解(MF)推荐模型.最后,融合面向显式特征的FM推荐模型和面向隐式特征的MF推荐模型,提出多层感知器融合算法.进一步,针对冷启动问题,首先,基于历史数据,构建多层感知器模型建模显式特征到隐式特征的映射关系.然后,针对冷启动任务或冷启动开发者,通过任务或开发者的显式特征求解相应的隐式特征.最后,基于已训练好的多层感知器融合算法预测评分.在Topcoder软件众包平台的仿真实验表明本文算法相对于对比算法在4种不同测试指标上具有明显的优势.

Roster:一种开发者潜在同行推荐方法

根据开发者的历史开发信息,推荐潜在合作对象或能够胜任的任务,对于减少开发延时,提高团队开发效率有极大的促进作用.大量已有工作主要研究单个开源项目开发者社区,通过确定开发者的个人技能实施推荐.然而,以整个开源社区为视角,研究使用开发者实践技能做推荐,实现开发者跨项目与组织边界合作的工作相对甚少.为丰富这一工作,文中结合开发者的实践技能相似性与共同开发者数,为Sourceforge.net社区未曾合作的开发者提供一种同行推荐的方法.研究结果表明文中的方法能够有效地实现开发者同行推荐,相比只考虑共同开发者数时成功推荐的开发者数增加了31.1%,且推荐精度提高0.4倍,缓解了社区合作的稀疏性.最后,应用文中提出的方法开发了一个Roster推荐系统,为社区开发者的交流建立了一种新的辅助途径.

面向软件安全性缺陷的开发者推荐方法

软件开发与维护过程中常会出现一些安全性缺陷,这些安全性缺陷会给软件和用户带来很大的风险.安全性缺陷在修复过程中,其修复级别和质量要求往往高于一般性的缺陷,因此,推荐出富有安全性经验的开发者及时、有效地修复这些安全性缺陷非常重要.现有的开发者推荐技术在推荐开发者时仅仅考虑了开发者的历史开发内容,很少考虑到开发人员的安全性缺陷修复经验和修复质量等因素,所以这些技术不适用于安全性缺陷的开发者推荐.针对安全性缺陷的修复,提出了一种有效的软件开发者推荐方法 SecDR.SecDR在推荐开发者时不仅考虑了开发者的历史开发内容(与安全性相关),还分析了开发者的修复质量和历史修复缺陷的复杂度等因素.此外,SecDR还实现了开发者的多经验级别推荐:推荐初级开发者修复简单的安全性缺陷、高级开发者修复复杂的安全性缺陷.在3个开源项目(Mozilla,Libgdx,Elastic Search)上分别对SecDR推荐开发者进行有效性验证.对比实验表明,SecDR针对安全性缺陷推荐开发者相比于其他方法(如DR_PSF)的推荐精度平均高出19%~42%.另外,实验对比了SecDR与实际开发人员的分配情况,结果显示,SecDR可以更好地规避不合理的软件开发者的推荐.

开源软件社区开发者角色的演化分析

收集了Tomcat 6项目从2006—2010年10个版本的开发者修改日志和邮件列表信息,分析各个版本下开发者网络中开发者的活跃度演化趋势,从中提取典型的角色演化模式,并对比不同演化模式的开发者在特定工作类型上的贡献程度。实验结果表明,开发者网络中存在5种典型的角色演化模式,而且不同演化模式下的开发者从事的工作类型也有所不同。

开源软件开发者的演化研究

开源软件的开发主要依靠开发人员的自我管理和志愿贡献。在软件开发过程中,开发人员的组成、分工、能力等会发生经常性的改变,这些改变都会通过交互行为的变化反映出来。已有研究成果表明开源软件存在核心团队,他们主导项目的开发与实施,但对开发团队随时间而发生的结构变化的研究较少。通过观测软件项目生命周期中开发者总体的变化情况,研究了开发者网络与软件的协同演化机理,以GNU/Linux公共数据集为例,讨论了开源软件开发者数量、自愿度、开发者经验与项目的协同演化现象,并给出了演化的合理解释。