类ChatGPT模型产生的法律风险及应对之策

内容生成式人工智能ChatGPT的面世,在开启新一轮人工智能领域科技革命的同时也带来诸多风险,包括版权侵权、隐私侵犯和数据安全问题。本文分析了类Chat GPT模型在数据挖掘、内容生成和应用过程中可能产生的法律风险,并提出了相应的应对策略,如确保数据来源合法、明确版权归属、加强平台责任和建立市场准入制度。本文强调,通过合理的法律规制和技术创新,可以有效应对这些风险,促进生成式人工智能的健康发展。

68例严重颅脑损伤患者血糖水平与颅内压和预后的临床分析

目的:探讨严重颅脑损伤患者血糖水平与病情严重程度及颅内压和预后的关系。方法:分析68例严重颅脑损伤患者,血糖变化与颅内压及治疗效果的关系。结果:68例严重颅脑损伤患者,根据格拉斯哥昏迷量表计分分组,在入院时34分组的血糖水平高于7分组,根据治疗结果分组,术后的血糖水平比较,效果差组明显高于效果良好组。颅内压与入院时血糖水平无明显的相关,然而在术后24h内最大颅内压值和术后血糖水平相关,术后血糖值越高其颅内压也越高。结论:血糖水平与脑损伤的严重程度、颅内压及治疗效果相关,血糖越高病情越严重;术后血糖越高,颅内压越高,治疗效果越差,预后不良。血糖水平是判断严重颅脑损伤预后的重要指标之一。