复旦大学附属中山医院期刊中心关于论文写作或评审中使用ChatGPT或其他生成式人工智能(generative artificial intelligence,GenAI)技术的有关规定

1.生成式人工智能(generative artificial intelligence,GenAI)不能作为论文的作者。GenAI无法对论文的原创性、准确性和完整性负责,不能声明利益冲突,也不能管理版权和许可协议,无法满足作者的相关要求。2.论文重要部分(如研究方法、结果、对结果的解释分析等)的撰写应由作者完成。

人工智能在土木工程领域的应用研究现状及展望

作为新一代产业变革的核心驱动力,人工智能是全面提高土木工程领域数字化、自动化、信息化和智能化的重要方法。为全面了解人工智能在土木工程中的发展及应用,定性分析了人工智能的基本研究领域,定量分析了人工智能在土木工程设计、制造、养维护阶段的研究现状,利用CiteSpace可视化工具深入挖掘人工智能在土木工程中存在的问题、发展瓶颈和研究趋势,并给出相应的解决办法及研究思路。通过文献综述发现,土木工程领域已展开了大量人工智能研究,但各阶段智能化发展不均衡,实际应用也存在一定局限性,需深入探索神经网络、大数据、深度学习等智能技术在土木工程全生命周期的交叉融合,促进土木工程领域人工智能研究的协同发展。

“生成式人工智能”(AIGC)及其哲学意蕴

从“生成式的AI”或“生成式的人工智能”(AIGC)的角度看,需要关注“自然生成”“人工智能生成”“社会生成”或“伦理生成”之间的关联和区分。人工智能具有确定性与生成性,它从一个侧面体现了being与becoming的沟通和统一。从传统意义上的人禽之辨到人机之辨,体现了重要的转换,但二者在本质上都关乎何为人的追问。人工智能所体现的理性具有非原创的意义,人所具有的理性推论能力作为人的本质,则具有原创性。相对于人而言,AI作为一种机器,归根到底还是属于“器”,只具有工具意义,不具有独立的人格,也难以获得伦理主体的地位。此外,人工智能主要表现为人的创造的一种结果,真正的原创意义上的智能只有人才具有。从这一意义上说,只有人才是原始的创造者,把人工智能看作比人更高级的动物,并不合乎事实。人工智能发展可以取代很多人的工作,这在本质上如同在近代工业的发展过程中,机器不断取代手工操作,二者情形相近,原理也一致。从更深远的意义上说,这也是人不断地走向人性化的社会、达到真正自由存在形态的一个环节或前提。科技的发展可以使我们对世界的细节、对某些方面越来越深化,但是总体上对世界的把握离不开哲学。另一方面,科学发展具有自主之性或惯性,后者需要哲学为其提供价值引导。

智慧医疗场景下人工智能应用伦理问题与治理路径探讨

随着人工智能在医疗健康领域的广泛应用,医学伦理学与科技伦理挑战也随之而来。作者归纳了人工智能在医疗健康领域的应用现状,探讨了目前人工智能技术应用于医疗领域导致的医生主体地位被削弱、数据或隐私安全风险增加、医患信任危机加剧、医疗资源分配不均加剧、事故责任界限模糊等伦理问题,剖析了上述伦理问题产生的原因,最后从强化医生主体地位、建立健全信息数据保护制度、增强患者对医务人员的信任感、提高医疗资源配置效率、完善事故责任界定体系等5个方面提出治理路径,以期为人工智能技术更好地助力医疗发展提供参考。

可解释人工智能在电力系统中的应用综述与展望

可解释人工智能(XAI)作为新型人工智能(AI)技术,具有呈现AI过程逻辑、揭示AI黑箱知识、提高AI结果可信程度的能力。XAI与电力系统的深度耦合将加速AI技术在电力系统的落地应用,在人机交互的过程中为电力系统的安全、稳定提供助力。文中梳理了电力系统XAI的历史脉络、发展需求及热点技术,总结了XAI在源荷预测、运行控制、故障诊断、电力市场等方面的电力应用,并围绕解释含义、迭代框架、数模融合等方面展望了电力系统XAI的应用前景,可为推动电力系统智能化转型与人机交互迭代提供理论参考与实践思路。

人工智能创造力探究

目前,国内外大语言模型如雨后春笋般涌现,加速了通用人工智能时代的到来。人工智能在科学、艺术等领域展现出的卓越创造力,大大推动了人类科技进步,但也给人类传统创造力带来了巨大挑战,需要对人工智能创造力的本质特征进行审视,并预测其未来应用方向。基于此,文章聚焦于人工智能创造力,首先阐释了人工智能创造力的基本内涵;接着,文章从通用领域创造力表现和专业领域创造力表现两个维度,介绍了人工智能创造力的外在表现;然后,文章从产生机制和调控机制两个方面,深入剖析了人工智能创造力的内在机制,并结合人类创造力评价经验提出了人工智能创造力的评价原则和评价方法;最后,文章分析了人工智能创造力未来的应用模式、应用前景并给出应用建议。文章的研究既可促进人工智能创造力的发展和人工智能技术的进步,也能为人类创造力的培养和提升提供一定的借鉴。

人工智能生成内容的著作权法之辩

根据输入指令与输出内容的比例关系,可将人工智能生成内容依次分为孪生内容、伴生内容和原生内容。人工智能生成内容主要涉及三个著作权法问题。一是机器阅读的法律性质问题,法定许可说能更好地兼顾著作权专有属性与公有属性,实现权利行使与限制的动态平衡。二是生成内容的可著作权性问题,需要结合内容类型并考虑输入指令的潜在影响。同比例复制的孪生内容不属于作品,差异化表达的伴生内容属于演绎作品,创造性表现的原生内容属于原创作品。三是生成内容的著作权归属问题,除另有协议外,需要结合内容类型并考虑所有者、使用者的贡献程度。孪生内容因不属于作品,无人享有著作权;所有者、使用者对伴生内容的形成均有重大贡献,基于概括合作行为与意识,所有者、使用者共同享有著作权;只有所有者对原生内容的形成具有重大贡献,所有者单独享有著作权。

生成式人工智能的知识产权法律因应与制度创新

生成式人工智能的复合产品结构与自主运转功能造成了知识产权法律适用的难题与挑战。在复合产品结构下,知识产权法律难题源于生成式人工智能核心要素之算法与数据的知识产权保护问题;在自主运转功能下,知识产权法律挑战则呈现为生成式人工智能衍生内容的知识产权授权与确权问题。对此,应积极推进生成式人工智能场景下的知识产权法律变革,立足生成式人工智能核心要素与衍生内容,有针对性地展开知识产权制度创新,从而实现对生成式人工智能知识产权法律问题的合理回应。

智能新闻业:生成式人工智能成为基础设施

生成式人工智能(GenAI)作为通用智媒时代的基础设施,正在快速变革新闻业。GenAI的典型应用ChatGPT在赋能新闻业,实现新闻素材检索的海量化、内容生成的智能化、新闻推荐的显性化、新闻反馈的人性化等方面发挥着重要作用。而且,ChatGPT的数据与模型缺陷也挑战着新闻价值及其专业性。因此,虚假信息生成,损害着新闻的真实性;数据更新缓慢,延误新闻的时效性;特定领域难以深耕,缺乏新闻的专业性;偏好与偏见共存,削弱新闻的客观性;AI茧房加剧,模糊新闻的公共性。人机协同新闻将成为智能新闻业的新范式,要求新闻工作者具备提问与评估能力,形成对GenAI的有效监督闭环。“CHAT”(careful、helpful、authentic、transparent)将作为新闻伦理调适的进路,实现人与技术、社会的良性互动。

关于通用人工智能的几个重要伦理问题

作为未来人工智能或强人工智能的一种架构,通用人工智能必然会产生一系列伦理问题。这些问题包括通用人工智能作为人工自主道德系统的主体性、安全性、伦理责任和伦理增强问题、可控性和社会化问题。这些问题都很重要,直接关系到人类未来的生存和发展。在通用人工智能还未真正来临之际,人类有责任对其可能导致的问题进行哲学和伦理反思。

有组织教研:人工智能环境下教师研修的有序进化

传统教师教研形式因客观性不强、持续性不够、衔接性不足,与时代所需要的高质量教研相悖,影响了教师的专业发展。基于生态进化理论,建构以人工智能技术为教师提供选题、过程支持、资源制度、工具辅助和协同机制的有组织教研模式,以提升教研与教师的个体适配,形成有组织的多主体行动网络,并在有序原理和整体原理的框架下,建构了智能技术支持的教师有组织教研运行模型。有组织教研的关键问题是教师动态需求的系统捕获、内容进化的智能控制、自适应路径的有效调节、研修空间的适应性调整、语义关联的建立,并形成面对理论与实践冲突、转化机制异化、主体与相关要素不适切等问题的处理机制。要实现人工智能支持的有组织教研,需要按照有组织教研的运行建立设计人工智能元平台,布局大数据采集平台,开发教育人工智能的算力,并在制度和理念的双向演进中通过实践进行优化,实现人工智能下教师研修模式的迭代。

如何理解,如何行动,如何成为?——人工智能时代教师专业发展的反思

人工智能时代的教师专业发展,其核心内涵是在“如何理解”“如何行动”“如何成为”三方面为教师提供有效支持。本文从智能时代教师职能职责和能力素养重构的角度构建了理解框架,从智能时代教师角色定位和教学方式重构的角度构建了行动框架,从智能时代教师发展路径重构的角度构建了设计框架。文章最后提出,“如何理解”的关键是深刻理解智能技术赋能教师的“留白”与“创新”;“如何行动”的关键是教师要在立德树人、技术治理与结构性创新上发挥“人在回路”的作用;“如何成为”的关键是要以大系统观发展教师的大视野、大思维和统整性大能力。

人工智能、产品创新与制造业适应性转型

人工智能(AI)对产品开发、运营和营销等企业价值链的影响正在改变制造业转型升级的机制与路径。围绕AI如何通过影响产品创新推动制造业转型升级,本文依托相关研究成果提炼AI区别于其他数字技术的核心创新特征,剖析AI对产品创新的影响机制,并通过AI影响个体、企业、产业的跨层次分析框架,从产品创新视角提出AI影响制造业转型升级的适应性变革概念模型,探讨AI通过产品创新影响制造业适应性转型的机制与路径,形成三个主要结论:(1)新社会主体、生成性、知识积累方式突变性构成AI区别于其他数字技术的三个核心创新特征;(2)AI作为新社会主体角色介入产品企划、结构工艺等开发环节,改变或增强了人类智能的产品开发思维,拓展了产品开发的知识边界;(3)AI增强产品创新与运营过程、市场营销和销售的全价值链即时互动和调整,构建起平衡制造敏捷性与用户敏捷性冲突的自适应调节机制,推动制造业通过产业快速自适应调节涌现出自适应间断平衡的转型路径。

基于人工智能的皮革企业物流系统设计研究

皮革产业对物流体系具有极高的依赖性,物流水平可以直接影响企业的经营成本、产业效益等。以人工智能为基础提出了一种皮革企业物流系统的设计思路,从设备层、边缘层、云端应用层3个视角构建了具体的皮革企业物流系统框架,实现了皮革企业物流系统的数据采集与传送、物流业务协调与系统互联、业务和数据建模等功能,旨在为人工智能与皮革产业物流体系的融合提供借鉴。

人工智能生成内容的著作权客体性思考——兼论作品判定的独创性标准选择

以基于转换器的生成式预训练模型(GPT)为代表的高阶人工智能凭借其强大的智能型内容生成机制,使得内容产品生产中的技术占比不断上升,人的直接投入占比相对下降,传统著作权法作品的独创性要求、权利人本原则等基本理论受到冲击。面对人工智能生成内容(AIGC)可作品性问题,基于自然人智力投入的创造性本质理论和闭合性作品概念显得力不从心。在过程视角下(主观标准),人工智能内容生成过程符合人类创作的思维特征;在结果视角下(客观标准),人工智能生成内容具有著作权作品的外观形式和信息消费功能,符合著作权作品的本质属性。如果人为割裂人工智能生成内容与著作权作品在产生过程和实质作用上的同质关系,强行区分人工智能生成内容和自然人创作作品的法律性质,则有悖著作权法因应技术发展调整信息消费品利益的制度旨趣,最终将导致著作权法律秩序的混乱。

生成式人工智能对课堂教学的挑战与应对

以ChatGPT为代表的生成式人工智能,在形式、角色、过程等方面都表现出明显的优越性,但也存在对话的被动性、知识的不确定性、伦理的争议性、信息的安全性等局限,由此加剧了人们对智能技术应用于课堂教学活动中的问题担忧,主要表现为教学主体地位的混淆、学生道德规范的模糊、课堂教学方式的单一和考核评价难度的提升。为有效应对生成式人工智能对课堂教学带来的挑战,提出通过教师、学生和技术三者之间的角色转型和关系重构创设有温度的课堂教学空间,通过有目标的教育、有意义的学习和有智慧的课堂建构有深度的课堂教学环境,通过宏观、中观和微观(国家、社会和学校)执行有力度的课堂教学制度,以推动课堂教学高质量发展。

生成式人工智能传播中的偏向与规制——以ChatGPT为例

ChatGPT的诞生标志着人类信息传播技术出现了重大突破。它凭借预训练和大模型获得了强大的“泛化能力”,可以基于上下文内容推断出最合适的答案。然而,作为基于概率推断的生成式人工智能,ChatGPT也存在着一定的缺陷。从内部推断逻辑来看,基于人类文本知识进行预训练的模型,会复刻人类社会的偏见与缺陷,在传播过程中会进一步强化偏向,忽视边缘群体。受制于外部环境的介入,ChatGPT也会受到资本力量和政治立场的影响。对于生成式人工智能的发展,要从训练数据和模型设计阶段防止偏向的发生,同时也要发挥行业力量、制度优势和用户技术素养,共同引导其健康发展。

人工智能风险的试探性治理:概念框架与案例解析

有效治理人工智能风险与发挥其溢出带动的“头雁效应”同等重要。工具主义和结构主义两种竞争视角下的治理路径,都难以作为人工智能水平领域治理的主导逻辑。采用“技术双向性”的研究思路,构建“技术—制度”协同演化的试探性治理概念框架,以深度伪造技术风险治理为典型案例进行探索性解析。研究发现,人工智能风险治理是一个技制迭代协同演化的过程。具体而言,技术治理由“被动检测”逐渐发展到“主动检测”;制度治理从“间接监管”逐渐转向“直接监管”;技制迭代发展由“治标型协调”演化形成“治本型协同”。有效治理人工智能风险需要树立弹性思维观念,把历时分析和辨证思考引入治理过程,及时、合理地配置技术工具和制度工具。

大模型时代我国人工智能法学理论体系的构建

在大模型时代,人工智能法学及其理论体系迅速发展,逐渐形成独特的学科分支。新兴的人工智能法学不仅重构了传统的法学研究对象,也带来了创新的研究方法,同时提出了与众不同的正义观念。这些理论的形成和发展,与大型人工智能模型(如ChatGPT)的出现密不可分,后者在推动理论更新、促进法治实践全面提升方面发挥了巨大作用。中国在建设自身的人工智能法学理论体系过程中,得益于已有的法学理论基础和人工智能产业的蓬勃发展,然而,研究水平的不均和学科间壁垒的存在,成为建设中的难题。未来的工作需要将基本概念、框架建设以及多维、动态、可进化的理论体系的构建作为重点。技术的进步将不断推动法学理论的演变。从弱人工智能到强人工智能的转变为法学理论的发展带来了挑战和机遇。在这个过程中,确保人类价值观、权利和安全是至关重要的。构建人工智能法学理论体系,需要避免技术的潜在恶意应用,同时引导它向善。这不仅是一个学术上的努力,更是社会对于法律新概念和实践的重塑。这一工作涉及多学科合作,需要全球共识的形成和实践的更新,对法治的未来和法律体系的完善将产生长远的影响。

人工智能生成内容确权模式的嬗变与数据财产权的确立

人工智能生成内容已深入应用到社会生产生活当中。在数据确权制度诞生之前,各国立法、司法和理论界大多主张以著作权法保护人工智能生成的数据。由于狭义著作权确权模式饱受“独创性”诟病,转而走向邻接权确权模式。然而,透过人工智能生成内容的技术和法律本质可以看出,该客体和邻接权的保护客体以及设立目的并无相关之处,盲目扩大邻接权的保护范围不仅会遭到理论与制度的挑战,而且在司法实践中也会捉襟见肘。因此,必须走出著作权保护模式的藩篱和迷雾,直面人工智能生成内容的本质,构建具有合理性的新型财产权制度。从数据视野来看,人工智能生成内容的技术本质为数据,法律本质为数据财产。随着数据时代的到来以及数据立法的展开,人工智能生成内容的数据财产权确权模式必然浮出水面。数据财产权确权模式是依托于数据法律制度的出现与发展提出的,是立足于人工智能生成内容的数据本质形成的,是基于人工智能生成内容的数据财产法律属性揭示的确权模式选择。在综合考量产业目的、盈利模式、风险成本、商业实践以及使用者目的来看,人工智能生成内容的权利主体应当为服务使用者而不是服务提供者,权利保护应适用“财产规则”和“禁易规则”。