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。

人工智能在医学教育领域的应用研究——基于CiteSpace的文献共词分析

人工智能及大数据已经成为包括医学教育在内的各研究领域的热点问题。为了阐明人工智能在医学教育中的发展趋势,利用CiteSpace软件分析2013-2022年Web of Science核心合集文献270篇。从发文量、国家和地区、研究机构、作者、发表杂志、引文情况、关键词及发展趋势等方面进行综合分析得出研究结论:从2018年开始相关论文呈明显增长趋势,Mayo Clinic(梅奥诊所)成为全球发文量最多的研究机构;Friedman等形成了较为完整的研究团体;JAMA成为最高被引杂志;近年医学教育的人工智能应用研究热点问题主要集中在医学影像及虚拟手术等方面。

基于供需理论的生成式人工智能赋能情报工作范式模型构建与应用研究

[目的/意义]当前生成式人工智能的发展对社会产生了强烈冲击。为响应国家创新发展的迫切需求,如何利用生成式人工智能更好地完成情报工作,以满足用户的情报需求,已成为当前情报学领域关注的热点问题。[方法/过程]基于供需理论提出从数据供给侧(Supply)、智慧情报分析中台(Analysis)、情报需求侧(Demand)三方构建生成式人工智能赋能情报工作范式模型——SAD范式模型,深入分析生成式人工智能赋能情报工作机理,并结合国际前沿项目案例探讨生成式人工智能与情报工作的前瞻性融合发展。[结果/结论]生成式人工智能赋能情报工作范式模型SAD,可以更好地促进生成式人工智能赋能情报工作的各个环节,提高情报工作效率,为情报工作范式研究提供了新思路。

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。

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。

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。

超声人工智能辅助诊断系统用于甲状腺髓样癌

目的 以甲状腺乳头状癌(PTC)为对照,对比超声甲状腺人工智能(AI)辅助诊断系统(AI辅助诊断系统)与不同年资超声医师诊断甲状腺髓样癌(MTC)的效果。方法 纳入经病理证实的63枚MTC、70枚PTC和62枚良性结节。以AI辅助诊断系统分析并识别结节,将恶性概率值≥0.40者诊断为恶性结节;由高、中及初级职称医师各1名利用我国甲状腺影像报告和数据系统(C-TIRADS)对甲状腺结节进行分类;对比两种方法诊断MTC及PTC的效能。结果 AI辅助诊断系统诊断MTC和PTC的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、准确率及曲线下面积(AUC)均低于3名医师;高、中级职称医师与AI辅助诊断系统诊断MTC和PTC的AUC差异均有统计学意义(P均<0.01),初级职称医师与AI辅助诊断系统AUC差异均无统计学意义(P均>0.05)。AI辅助诊断系统诊断MTC的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、准确率及AUC均低于其诊断PTC,但AUC差异无统计学意义(P>0.05)。结论 超声甲状腺AI辅助诊断系统诊断MTC效能较高。

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。

应用人工智能优化制造业人力资源结构的对策建议

人工智能相关技术、智能化设备和服务在高技术制造业中的广泛应用,对制造业劳动力素质提出了更高要求。为深入探讨人工智能在高技术制造业中的应用对制造业就业结构的影响,分析保持制造业劳动力资源优势所面临的挑战,开展文献分析和实地调研,认为在智能化时代下,部分就业岗位产生机器替代效应,新技能的岗位需求和用工缺口形成,劳动力市场供给进入负增长常态化阶段,同时多种产业新业态的灵活就业渠道分流了部分高素质劳动力。着眼于人工智能技术发展和应用对制造业(尤其是高技术制造业)及其从业人员的影响,基于对国内3家机构的调研与2018—2020年我国30个省份的面板数据,采用模糊集定性比较分析方法实证分析发现,产业智能化水平、劳动力受教育程度和专利投入规模是影响制造业就业结构变化的3个关键因素。为此,从提高制造业人力资源优势的视角,提出强化统筹规划、推广新兴技术、加快人才培养等多措并举,促进我国制造业就业结构优化,保持制造业人力资源优势的政策建议。

信创背景下“人工智能+X”人才培养体系探索

针对当前国内高校人工智能人才培养方案缺少统一标准、对国产化重视不足等问题,提出面向信创人才的“人工智能+X”培养体系:设立人工智能信创课程,搭建实习实践平台,建立教学实验生态。介绍近3年在本专业的建设实践,说明所提培养方案的可行性。

推动人工智能向善发展:教育与人工智能共同的责任

人工智能的迅速发展正深刻改变人类的生产方式、生活方式和学习方式,对教育产生深度影响,而现阶段生成式人工智能工具在教育领域广泛应用,给教育带来新的道德伦理问题。该文首先从人工智能快速发展引发更加复杂的道德伦理问题和人工智能道德伦理是人类道德伦理价值体系新组成两方面给出人工智能延展人类道德伦理范围。再从人工智能教育应用伦理风险、教育人工智能伦理治理现状、教育人工智能伦理需解决问题等三个层面阐述了教育人工智能应用伦理风险与治理。再次从核心素养培养、规范应用监管、道德伦理框架、技术规范研制等四个维度给出人工智能向善发展的建设路线。最后,给出五条发展建议:加强顶层设计,系统规划总体框架;重视育人为本,创新发展人工智能课程;遵循治理原则,促进技术向善赋能;明确价值准则,助力人机相融共进;加快标准制定,规范教育人工智能实践。以期推动人工智能向善发展,赋能、赋智教育,促进教育数字化转型,构筑智能时代的人类命运共同体。

人工智能在中医穴位定位技术中的应用探析

穴位的智能识别与定位是针灸推拿类中医智能医疗装备的核心技术。国内外研究表明,借助活动形状模型、模板匹配和深度学习等技术,将中医针灸推拿经络穴位学说和人工智能技术相结合,可以有效提高中医特色针灸推拿装备的智能化水平。通过对现有的穴位自动化智能定位方法以及穴位定位在针灸机器人、推拿按摩机器人和中医穴位定位仿真系统等方面应用的梳理,探析人工智能在中医穴位定位技术中的研究方法、存在问题和解决思路,为中医穴位智能定位的未来发展提供建议和参考。

论生成式人工智能的技术创新伦理周期——以ChatGPT为例

生成式人工智能在推动技术创新突破性应用的同时,也带来了许多社会伦理风险:隐私暴露与信息安全控制风险;虚假信息派生所带来的信息传播风险;算法偏见所带来的决策和政策风险以及责任界定模糊风险。运用“索洛悖论”理论,将伦理进步看作是科技创新投入的增函数,可以发现生成式人工智能对伦理推动的“技术创新索洛周期”。基于此,要跨越生成式人工智能“伦理风险鸿沟”可以采取以下对策:健全生成式人工智能法律规制,推动构建生成式人工智能治理体系;加强平台监管,完善流程标准化管理,规范保障生成式人工智能安全发展;落实优化生成式人工智能可持续发展环境,探索更多行业重塑的可能。

人工智能医学教育应用研究的国际图景与趋势

运用文献计量学方法,基于近10年来Web of Science(WoS)数据库中的人工智能医学教育应用研究相关文献,开展关联、聚类、突变等可视化分析,探究国际人工智能医学教育应用研究现状、研究热点和发展趋势,发现机器人辅助手术培训、智能评价反馈系统和智能虚拟仿真系统是国际人工智能医学教育的研究热点,其研究演进遵循从标准化到个性化、从实体空间到虚实融合、从关注独立思考到人机协同决策这一脉络,以期为我国人工智能医学教育研究工作者提供参考和情报支持。

论人工智能生成内容的可版权性:以用户的独创性表达为视角

AIGC既包含来自机器的选择,也包含来自人类用户的选择。当后者满足独创性表达要求时,AIGC便足以被认定为作品。在判断用户的独创性表达时,裁判者应当关心人贡献了什么,而不是工具贡献了什么;应当关心人贡献了什么,而不是人没有贡献什么;应当关心人贡献的实质,而非纠结于其形式。在以上原则的指导下,既有的作品构成要件规则足以支持相当一部分AIGC获得作品资格。AIGC的所谓“随机性”,只是发生在用户指定范围内的“随机”,并不妨碍用户控制达到著作权法的要求。作为文本的提示词,具有转化为包括视觉表达在内的其他类型表达的可能性。若以摄影为参照系,AI与传统工具的比较不仅不能导致对作品资格的否定,反而能够凸显“工具贡献大并不意味着人的贡献不足”。著作权法的“宽进宽出”结构提示我们,将用户做出独创性表达的AIGC纳入著作权法图式是在认知层面最为经济的利益平衡分析框架。考虑到独立创作例外和版权救济手段的灵活性,承认AIGC获得作品资格的可能性并不会过度妨碍公众自由。

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”。

人工智能养老的伦理困境反思

人工智能养老是人工智能与养老服务相互融合而形成的新兴领域。中国社会正值人口老龄化、高龄化的加速期与上升期,人工智能为满足老年人的健康需求提供前所未有的契机,也面临着严峻的伦理难题和挑战。面向老年人的人工智能伦理治理,应坚持以人为本的价值立场,以增进老年人福祉为价值目标。理念赋能,维护老年人的权利与尊严;关系赋能,倡导多方协作共担责任的伦理治理;技术赋能,弥合老年数字鸿沟;心理赋能,提升老年人内在自我效能。