从知识困境到认知陷阱:生成式技术驱动型信息生态系统安全问题研究

生成式技术驱动型信息生态系统以生成式人工智能技术为核心,对整个信息环境中的知识传递与共享、认知流动与扩散过程发挥支撑和推动作用。然而,这种创新型的信息生态系统也伴随着知识安全和认知安全问题的出现。本文从知识环境和认知环境两个层面入手,对生成式技术驱动型信息生态系统的特点、优势与风险进行深入剖析,探索如何在符合人类价值观和社会伦理的前提下,充分发挥生成式人工智能的潜力,推动构建高效、安全、可持续发展的生成式技术驱动型信息生态系统。

AIGC背景下全民数字素养教育的内涵变革与应对策略

随着AIGC技术的应用和推广,全民数字素养教育进入智能时代。文章首先分析了AIGC背景下全民数字素养教育的国内外进展,包括中国和联合国、美国、欧盟等国际组织在数字素养教育方面的政策和框架。然后从概念内涵、受众群体和教育模式等维度分析了全民数字素养教育的变革趋势,指出其概念从信息素养、媒介素养等逐渐演变为融合人工智能素养的综合性概念,其受众群体从特定技术群体扩展到全年龄、全职业和全社会,教育模式则朝着终身化、个性化方向发展,并深度融合人工智能技术。最后提出了针对AIGC背景下提升全民数字素养的六点应对策略,包括学科主体建设、课程体系建设、用户需求导向、混合教学手段、开放教育资源和教学效果评估。

培育通用人工智能产业生态 驱动海南数字经济高质量发展

近年来,以生成式人工智能为代表的通用人工智能迅速发展,为新一代信息技术产业创新注入了强大动力。培育通用人工智能产业生态驱动数字经济高质量发展是贯彻落实数字中国建设、网络强国建设和创新驱动发展战略的重要举措。国家重大战略海南自由贸易港建设高度重视产业技术创新和数字经济高质量发展。本文通过调研、数据分析、案例分析等多种方法,总结了通用人工智能产业生态培育的政策、企业、技术、场景四个层面,分析了海南自贸港培育通用人工智能产业生态的基础条件,然后针对性地对海南自贸港引入相关产业、培育发展生态提出了参考建议。

数据要素流通安全治理:体系架构与实践进路

[目的/意义]数据要素流通的治理体系与政策研究是当前中国数据治理领域亟待解决的重要问题,探讨其流通的政策制定与治理体系,对于中国把握数据流通安全,推进数据要素市场化配置具有重要作用。[方法/过程]首先,本研究立足于中国数据要素市场安全可信、自主可控的现实要求,从数据主权、数据市场、数据流通3个层面进行数据安全风险分析,提出数据要素市场风险治理对策的“安全-公平-效率”三角架构;其次,面向数据要素流通市场政府主导、平台主营、企业主体、用户参与的特点,借助协同共治理论和价值共创理论,构建了具有中国特色的数据要素市场多方协同共治模式框架;最后,基于数据要素市场治理的三级体系、五维标准,提出了安全治理与可信生态体系及数据跨境流通的国际数据治理规则体系对接方法,并构建了面向全国统一数据要素市场的中国特色治理体系。[结果/结论]面向数据主权、数据市场、数据流通中的安全风险,应对数据主权纠纷与流通市场运行态势开展识别与监测,建立政府主导、平台主营、企业主体、用户参与的多方协同共治模式;在对数据要素市场进行评估时,应采取定性与定量相结合、专家意见与客观数据相融合、目标与成果相对照的混合评估方法;针对不同数据类型,应分级分类厘清控制边界和使用范围,明晰数据所有权、使用权和收益权,同时建立数据确权平台,对数据服务主体、数据流通过程、数据流通规则等进行审核及登记认证,确保数据流通的规范性。

生成式人工智能(GAI)背景下的数智可供性与认知带宽调节研究

随着生成式人工智能与大数据资源的融合应用,可供主体的数智化特性逐渐凸显,在强化AI生成能力的同时拓宽了用户认知边界,为可供思想提供了新的延续支点。文章首先以生成式人工智能背景下的数智可供性理论建构为切入点,从“赋能”属性和“关系”机制梳理可供条件下数智与认知的逻辑关联;其次,借鉴可供思想的数智化发展机理,结合四种理论模式解构认知带宽的可供特性;最后,围绕生成式环境下认知带宽在“资源-能力-空间”的三重升维机制,探讨数智供给量级优势、技术可供内生潜力、场域自主化发展的实践过程,以期深入理解“数智何以赋能认知”的关键命题。

政府数据开放平台效率评估及影响因素实证研究——基于无导向SBM-Malmquist-Tobit模型

[目的/意义]效率评估有利于掌握平台开放效率情况。将SBM、Malmquist和Tobit模型结合起来,形成一个综合评估框架,不仅可以评估当前效率,还可以分析效率变化趋势和影响因素,为政府数据开放平台效率评估提供新的方法借鉴。[方法/过程]以2019-2022年中国10个省市政府数据开放平台的“投入-产出”面板数据作为数据来源,利用无导向SBM模型不需要预设生产可能性边界方向的特性,使平台效率评估更加灵活和全面;利用Malmquist指数可衡量时间序列数据效率变化的特性,帮助平台识别效率演变趋势;利用Tobit模型适用于分析截尾数据的特性,帮助识别效率背后各影响因素的作用机理。[结果/结论]省市政府数据开放平台效率水平整体呈上升趋势,平均增长率为17.1%,其中深圳、广东表现较为突出,平台通过优化流程、提高服务质量、增强用户体验、提升运营模式等措施,使整体效率得到了显著提升,为其他平台促进开放效率和成效提供了可借鉴的经验;平台的全要素生产率(M指数)平均增长率为17.1%,表明技术进步,但技术效率平均值下降,存在浪费或无效率问题。规模效率平均增长率为14.5%,但纯技术效率下降,表明平台需更注重提升纯技术效率;政府数据开放平台受到平台数据综合水平、数据平台建设水平、组织准备度、财政支持水平和公众外部需求的交叉正向影响。数据的多样性、质量及可用性,以及平台的功能设计、用户体验等方面是提升效率的关键因素,政府的重视程度、财政支持和社会公众的需求直接影响平台的综合效率水平。

人工智能生成内容(AIGC)的技术特征与形态演进

[目的/意义]多模态内容的富集涌现推动着技术模型的更新迭代。探讨和理解信息资源管理视角下人工智能生成内容(AIGC)的挑战与机遇,对AIGC未来的应用拓展和场景落地具有积极作用。[研究设计/方法]立足于互联网的演化发展,从网络形态演进、内容生产、人机交互模式、网络资源组织四个层面梳理了AIGC发展的基础条件。以数据赋值、模型赋智、空间赋能三个维度为着力点,分别探讨了AIGC的技术特征、技术要素和发展阶段。[结论/发现]AIGC与技术算法的融合应用,为信息资源管理的研究与实践带来了实质性的影响,具体表现在信息组织、数据资产管理、用户研究和信息伦理四个角度。[创新/价值]信息资源加持下的AIGC具有强大的生产力,为整个内容生态和创作模式带来了全新的尝试。分析其要素、特征和影响,有助于促进AIGC在信息资源管理领域的探索和实践。

人工智能驱动的第五科研范式(AI4S)变革与观察

“人工智能驱动的科学研究”(AI for Science,AI4S)是一场正在发生的科技革命,是将人工智能技术与科学研究深度结合,帮助促进发现新知识、解决科学难题的新型科学研究范式。随着AI4S的研究推进,其发展脉络、机遇和挑战、需求和任务、实现路径等问题值得进一步讨论。为此本刊邀请了7位专家组织了本期笔谈。1)支撑AI4S的知识服务:AI4S对当下的知识服务提出了更高的要求,包括多层次知识发现与获取需求;跨学科研究和创新需求;以用户为中心的参与式服务需求,使得知识服务场景向多元化,智能化,专业化,个性化转变。为此须重新定位AI4S环境中知识服务的新角色,明确其在全面支撑科技创新进程中的新任务,树立大文献观,兼顾普惠与专深,以支撑跨学科创新。2)建设AI4S的知识底座:人工智能的本质是知识的获取与利用,而科技文献则是人类知识的主要载体。中国科学院文献情报中心充分认识到AI带来的科研范式变革,提出了构建AI4S的科技文献知识底座的概念,积极挖掘科技文献中蕴含的科学知识和高质量数据,努力构建AI4S的领域智能知识底座,将“科技文献库”转变为“科技知识引擎”,支撑AI4S所需的查询循证、态势感知、推理预测、生成启示等智能化服务。3)驱动AI4S的科学数据:科学数据有效聚合为发挥AI4S的强大功能奠定了数据基础,是图书馆实现AI时代角色与功能变革的前提,是推动科研服务转型、深化科研支持、加速科技创新的必要条件。目前图书馆有效聚合科学数据为AI4S提供支撑仍面临宏观和中观上的诸多挑战,应对该挑战有以下实现路径:明确图书馆在科学数据管理中的角色与作用;营造科学数据管理环境;构建科学数据管理合作网络;提升科学数据管理服务能力。4)AI4S与古典文献智能语言模型:AI4S技术能够用于文献和文本的分析,更快速、更全面地理解大量的历史文献和文化资料。古典文献智能语言模型是人工智能技术在古籍文献研究领域的一项重要突破,为古典文献研究带来了新的机遇和挑战。随着多模态、生成式GPT模型的流行,AI4S情境下古典文献智能语言模型将更加注重整合多样信息、提高适应性、增强知识表示和服务于更广泛的应用场景。5)面向AI4S的图书馆数字学术服务:基于LLM的AI4S和AIGC推动智慧图书馆建设的理念不谋而合,给图书馆数字学术服务带来了机遇和挑战。基于AI4S平台化趋势与数字学术服务中台化特征适配,以及图书馆界长期服务科研工作的历史传统两大特点,其数字学术服务平台的再造路径,包括自主打造AI4S服务平台、购买和使用第三方的AI4S平台和作为科学智能组件的嵌入式知识服务再升级3种。6)AI4S的历史演化与逻辑结构:AI4S是人工智能技术充分应用到各学科领域主导的科学范式变革,其逻辑架构包括“数据+模型”驱动、通过机器猜想打造知识生态和通过算法思维延展应用场景。数智文明时代中,AI4S驱动科学进步与社会发展需要发扬科技向善价值观,有效选择AI4S延展应用到社会科学和人文科学领域的理论论证与方案,并完善人类决策与机器智能融合共建的系列机制。7)AI4S的发展机遇与展望:随着生成式人工智能的发展,预训练算法和预训练大模型为不同学科领域的AI4S带来了巨大机遇,在工业检测、机器人技术和医学等多个领域表现出了巨大的应用潜力和价值。此外,预训练大模型的技术实施条件局限、数据/计算资源的可持续发展、技术的透明性、公正性和可访问性等关键因素也值得重视。

数智融合环境下AIGC的场景化应用与发展机遇

[目的/意义]人工智能生成内容(AIGC)正推动着虚实融生趋势下内容创作的范式转化,对数智融合环境中AIGC应用场景和发展机遇的探索有助于促进AI技术的高效赋能和内容生态的价值实现。[研究设计/方法]着眼于AIGC的发展历程,从内容发展、概念类比和技术发展三个角度系统梳理AIGC的概念内涵。围绕生活场景、服务场景、文娱场景、科技场景和商业场景五大应用场景的自有特征,探析AIGC的交互形态和互动模式。[结论/发现] AIGC的技术基础是数字科技的更新迭代,建构理念是创作空间的扩容增益,但其本质特征还是内容生态的创新发展。整体来看AIGC的发展机遇主要体现在基于群体智能的内容共生、基于数智融合的能力升维和基于增量市场的价值共创三个层面。[创新/价值]随着底层技术和算法模型的突破性发展,AI催生的内容蓝海正在从辅助协作和降本提效向智能创作和增值创造扩散,为数智逻辑下的内容生态带来了全新的创作思路。

突发事件应急情报体系中的数字志愿者参与

[目的/意义]应急情报体系随着时代发展不断变化。数据驱动背景下,数字志愿者参与突发事件治理的情况逐渐增多,对其参与的理论框架内容进行梳理总结和制度化思考,能促进应急情报体系的完善与优化。[方法/过程]在对现有数字志愿者研究与实际案例总结归纳基础上,对当前应急情报体系面临的问题、数字志愿者的概念、参与形式、参与意义等进行剖析,并对应急情报体系中数字志愿者参与的制度化方向进行展望。[结果/结论]数字志愿者包括数字志愿个体与数字技术组织两类,是利用通信与计算机技术等参与志愿服务的个人或团体组织。其参与形式有合作延续、临时参与等两种。数字志愿者参与能帮助应急情报体系完善优化,解决技术处理与情报服务等方面的问题。其参与制度化需要考虑公民参与、海量数据处理、三元世界联通以及个体自我价值实现需求等驱动因素,明晰数据搜集、处理、分析和决策支持环节的参与协同机制,通过构建参与管理体系,控制情报质量以及提升参与效率来进行规范。

AIGC驱动的GLAM数智融合创新发展研究

[目的/意义]AIGC成为数智环境下产业转型的重要工具,明确AIGC驱动GLAM创新的适用性和应用场景并探索未来GLAM机构所面临的发展挑战,有助于推动GLAM数智化转型,利用AIGC的技术优势为公共文化服务赋能,促进GLAM实现更多价值。[方法/过程]在对以往文献研究的基础上,本文首先从政策、学术、产业、数据和用户5个层面阐述了AIGC对于GLAM数智融合发展的适用性,并通过技术、业务、用户和组织管理等角度解析了AIGC下GLAM数智化场景变革,再讨论了GLAM所面临的挑战和对其未来的期望。[结果/结论]AIGC能高效促进GLAM在多应用场景下创新发展,未来GLAM机构应积极应对包括数字所有权保护和开发、技术应用效益投入产出比和用户转化及评价等挑战,不断推进数字人才培养与储备,拓展数智技术研究,在现有资源基础上建立一套完整的AIGC应用评估体系。

公共数字文化资源整合中的检索系统框架设计

针对公共数字文化资源整合中技术环境的特点,提出了跨机构资源检索系统的整体框架和各部分的具体实施方案,包括元数据整合方案、资源描述格式、建立索引、前端查询系统设计等,并提出了重视标准化、协同构建和以服务为核心等检索系统设计建议。

图书馆大数据与微服务的技术融合体系研究

现今大数据、微服务研究较多,大数据与图书馆微服务结合技术体系方面研究有待加强。图书馆大数据与微服务的技术融合体系有大数据、读者需求、数据处理、微服务业务和服务反馈5个层次。技术融合的基点是用户服务,大数据与微服务具有密切相关性,两者能够通过技术融合实现双向发展。基于大数据的微服务能为读者和科研用户提供更加高效、优质的服务。

基于人工蜂群算法的中小企业竞争情报系统模型

以人工蜂群算法以基本理论,结合我国中小企业开展竞争情报工作的困难和对竞争情报的需求,利用实证分析法和跨学科分析法,构建了一个适用于中小企业的竞争情报"蜂巢模型",以期为我国中小企业构建低成本、易组织、高效用的竞争情报系统模型提供参考。

2005~2015年国内外政府数据开放共享研究述评

为了了解国内外政府数据开放共享研究现状，从而更好地指导国内开展相关研究工作，本文选取2005～2015年与政府数据开放共享研究相关的论文、相关政府文件、报告、新闻报道等文献，运用文献调查法、文献计量法和知识可视化相结合的方法对选取的文献进行了梳理，分析了这10年间国内外政府数据开放共享研究的主题分布、主题时序演进、研究主题特点、研究存在的不足之处，提出了促进我国该领域研究发展的建议。

数据素养教育:大数据时代信息素养教育的拓展

本文首先探讨了数据素养这一概念的起源与发展,认为在大数据时代数据素养是信息素养的一种扩展,也是人们的必备素养,其教育亟待开展。其次,根据数据素养的特点研究了它的教学内容,发现其变得更加宽泛,涉及的学科很多,并引起了世界知名图书情报机构的重视。然后,从教学主体角度出发,研究了在高校和社会中,不同的机构能够提供数据素养教育。此外,根据数据素养教育受众的不同,对其进行了归类,认为当今社会大部分行业和职业的人们都需要进行数据素养教育,包括中小学生、本科生、研究生、社会大众、教师与科研人员等。最后,结合英美等国已开展的数据素养类课程,论证数据素养的教学形式可以是多样化的,包括学位课程、学分课程、短期培训等。

MOOC背景下信息素养教育的变革

文章采用文献调查法、实证研究法和网络调查法,调查了UNESCO、IFLA、ACRL等机构对信息素养概念的最新定义与要求;以笔者在爱课程网开设的"信息检索"MOOC为案例,分析了世界范围的MOOC平台中与信息素养有关的课程,以佐证作者的观点。研究表明,信息素养的概念和内容正在泛化,现已包括了媒介与信息素养、视觉素养、数据素养等内容。在MOOC背景下,信息素养教育的内容应有所调整,呈现出宽泛化、定制化、碎片化的特征;教学方式也宜有所创新,体现出合作化、混合式、游戏化、趣味化的特征。此外,在信息素养教育中教学资源、教师能力、学生素质也应有相应的变革。

甲缩醛-甲醇二元系汽液平衡数据的测定与关联

用改进的Rose平衡釜测定恒压下(99.9 k Pa)甲缩醛-甲醇二元系的汽液平衡数据。用Herrington检验法对实测数据进行了热力学一致性检验。对Wilson和NRTL活度系数模型进行了关联,回归得到模型参数与温度之间的关系。与实验数据相比较,用Wilson模型预测的汽相组成其相对平均偏差为7.99%,温度平均偏差为0.12 K;NRTL模型的偏差分别为7.66%和0.22 K。结果表明用两种模型参数预测二元系的泡点与实验值能很好地吻合。

面向新型智库建设的知识服务:图书情报机构的新机遇

新型智库建设是我国深化改革时期进行科学决策的重要一环,新型智库的基础资源是知识资源。图书情报机构作为存储和传播知识的媒介,在新型智库建设中迎来了新的机遇,文章分析了图书情报机构服务新型智库的可行性并提出了为其服务的五种基本途径。

新创企业学习导向、动态能力与竞争优势关系研究

基于317份新创企业样本,探究了学习导向、动态能力和竞争优势的关系。实证结果表明,学习导向对动态能力具有显著正影响,而对竞争优势的影响并不明显;动态能力明显地影响到竞争优势的持续性,且在学习导向和竞争优势之间扮演了桥梁作用。