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。

“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。

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。

Sora、生成式人工智能与我国国际传播的新生态

以ChatGPT和Sora为代表的生成式人工智能技术正在引发国际传播领域的广泛讨论。关于此类技术的实践和应用成为国际传播知识生产的前沿领域。从内容生产力的提升到对社会文化领域的影响再到潜在的伦理和法律风险,生成式人工智能推动着国际传播的生态转型。以中国为方位,紧抓技术创新的机遇,建立审慎的规制体系,积极加入生成式人工智能的全球竞合场域,推动其成为国际传播能力建设的正向力量,成为亟需研讨的时代议题。

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。

生成式人工智能大模型在设计领域的应用

近些年来,随着ChatGPT,Midjourney,Stable Diffusion,Gemini等大模型的横空出世,生成式人工智能大模型取得了飞速发展,各行各业迎来了新一轮的技术变革。旨在探讨这一前沿技术在设计领域的应用,特别是在设计创新和创意产出方面的影响。首先,我们介绍了生成式人工智能大模型的基本原理,着重阐述其在文本生成、图像生成等任务上的成功应用。其次,我们深入研究了生成式人工智能大模型在设计领域的具体应用,主要包括服装设计、平面设计、漫画设计、机器人设计、工艺品设计、游戏设计等方面。此外,还探讨了生成式人工智能大模型在设计领域可能面临的挑战以及相应的解决策略。最后,我们强调了在设计领域使用生成式人工智能大模型的潜在益处,以及在设计过程中应扮演的角色。

生成式人工智能支持的教师评语研究:基于初中数学课堂的实践探索

教师评语是形成性评价分析的重要数据来源,但现有教师评语生成的质量在社会性、客观性和个性化方面存在一定的不足,生成式人工智能支持的教师评语为解决该问题提供了可能。生成式教师评语是指教师通过认知诊断技术得到的智能诊断数据与生成式人工智能平台进行交互,从而让生成式人工智能平台模拟教师社会性语言,生成数据驱动的个性化教师评语。在初中数学课堂中的实证研究发现:生成式教师评语有效地提高了学生的自我调节学习能力(Cohen's d=1.08,p=0.000)和学习动机(Cohen's d=0.59,p=0.003),对学生的深度访谈结果表明,生成式评语能作为考试的一种总结反思工具,体现了教师对学生个性化的关注和鼓励。研究结果为人工智能技术助力个性化、精准化教学提供了研究思路,为教育环境中持续评估和改进生成式人工智能技术的使用提供了建议。

生成式人工智能嵌入敏捷政府建设:影响、风险与应对

随着科学技术的不断发展,人工智能持续突破以传统算力和算法为基础的专门化人工智能“本体”,向着解决综合性复杂问题的通用型方向发展。技术变革催生政府创新,在新智能时代的社会背景下,传统政府利用最新科技工具向敏捷政府转型。以ChatGPT为代表的生成式人工智能所具有的大数据、大算法以及“类人化”等特征与敏捷政府的灵活响应、以人为本等特性相匹配,为其嵌入敏捷政府建设提供了可行性。然而,技术是一把双刃剑,政府在享受生成式人工智能技术带来便捷的同时,也要应对其超越性发展所带来的现实难题。总体来看,对生成式人工智能的广泛应用应该持包容态度,并将其作为技术工具赋能敏捷政府建设,推动生成式人工智能更好地落地实践。

基于“技术道德化”理论的生成式人工智能教育应用潜能与风险研究

随着生成式人工智能的快速发展及其在教育领域的广泛应用,国内外研究者围绕它及其背后的大语言模型教育应用问题展开了热烈的讨论,但大部分研究因缺乏对生成式人工智能技术原理的了解而在问题探讨中存在伊莉莎效应。研究首先在对生成式人工智能技术学原理进行深入剖析的基础上,从维贝克“人—技杂合”视角对生成式人工智能的本质展开技术哲学分析;其次,基于“技术道德化”理论分析了生成式人工智能教育应用的四大潜能和面临的五大风险挑战;最后,提出基于“人—技杂合”的思想从“设计者”和“使用者”两种视角构建“双向奔赴”的全球人工智能治理体系,将成为未来探索的重要方向。

生成式人工智能虚假信息治理的新挑战及应对策略——基于敏捷治理的视角

生成式人工智能的基础数据来源复杂,数据的真实性与合法性存在极大不确定性,由此出现的虚假信息在技术逻辑上具有必然性和无限复制性;在传播规律上具有瞬时性和隐蔽性;在危害后果上具有复杂性和不可控性。现有多中心协同论、二元治理结构论和层级治理论分别从不同的视角提出治理策略,但过于关注协同合作本身却忽视了治理主体的协同能力和响应效率;过度依赖政府与市场的互补却遮蔽了二者面临新技术时容易懈怠的共性;盲目信任分层治理极易陷入技治主义的困境。对此,应转向敏捷治理下以政府主导强化多元主体间的协同效能、提升治理结构的适应性、破除层级障碍的治理新思路。以虚假信息治理的法治化和技术化为基本方向,保持制度的原则性要求和技术工具价值的协同,实施虚假信息等级评估制度,构建治理主体高效协作机制、快捷响应机制和容错纠错机制,搭建生成式人工智能虚假信息敏捷治理新模式的基本框架。

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。

大学生生成式人工智能应用现状与思考——基于浙江大学的调查

本研究随机调查了1190位浙江大学本科生,通过描述统计、差异检验及事后多重比较等方法,分析大学生生成式人工智能的使用现状及影响因素。研究表明,约七成受访者表示熟悉生成式人工智能;三分之二的大学生使用生成式人工智能的时间在2022年12月-2023年6月间,四分之一的大学生开始使用生成式人工智能的时间是2023年7-11月;五分之一大学生表示会经常使用,七成大学生表示会偶尔使用;大学生使用最多的生成式人工智能工具是ChatGPT;使用最多的技术是文本生成技术;最常用的生成式人工智能功能包括文本生成和信息搜索;约六成大学生学过生成式人工智能的知识或技能;大学生使用生成式人工智能的四大典型场景(课程学习、科研活动、日常生活以及升学求职)中,科研活动是最常用生成式人工智能场景;性别、年级、专业大类等变量会不同程度影响大学生使用生成式人工智能;希望学校开设生成式人工智能相关课程/讲座是大学生提出最多的建议。基于调研结果,本研究从高教管理部门、公司机构、高校和教师等角度,提出未来高校使用生成式人工智能的建议,以期为生成式人工智能融入高等教育教学实践提供参考。

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。

ChatGPT等生成式人工智能技术对产业转型升级的影响

ChatGPT等生成式人工智能技术引发了社会公众的广泛讨论,其不断迭代将对产业转型与升级产生深刻影响。生成式人工智能将传统产业引向数字化、智能化的发展方向,不仅会融入制造行业最大限度地实现自动化生产管理和监督,还会对法律咨询、养老服务、教育等服务行业产生部分人力资本替代。生成式人工智能进一步技术迭代甚至会对消费零售业、金融业、文本翻译、新闻传播行业等文本整合输出类工作具有完全替代作用。在此背景下,中国既面临着产业转型升级的重大机遇,又面临着关键核心技术封锁困境、就业结构调整、人伦等挑战。

赋能、负能与使能:生成式人工智能嵌入乡村教师专业发展的多维审思

生成式人工智能推动知识生产和传播模式的变革,为乡村教师专业发展带来新契机。基于“赋能—负能—使能”的逻辑理路进行审思发现,生成式人工智能给乡村教师专业发展带来专业理念重构、专业知识增长、专业能力进阶和专业情意滋养的机遇。机遇背后暗含“人机共存”颠覆“以人为师”育人理念、“知识生产异化偏移”挑战知识创生、“高阶应用”挑战“高阶能力”、“主体身份遮蔽、降格”挑战主体情意等挑战。为把握机遇,化解挑战,应用生成式人工智能促进乡村教师专业发展,需从理念认同、知识共创、能力提升、情意升华四个方面“使能”。

生成式人工智能辅助行政决策的算法隐患及其治理路径

生成式人工智能(Generative AI)作为最新一代的人工智能技术,一经问世便引发各行各业的关注和担忧。就行政决策而言,生成式人工智能能够帮助行政主体实施社会数据采集分析、行为预测、方案演绎,进而辅助行政决策的信息采集、关键问题识别以及决策方案的最优化实现。但是,在生成式人工智能参与行政决策的三个阶段也存在不同程度的隐患:训练数据库的片面性可能会导致信息的不公正、对技术的过度依赖可能会导致安全风险、算法黑箱可能会引发公众对行政决策透明性的质疑。若要最大限度发挥生成式人工智能辅助行政决策的积极作用,应当强化算法歧视治理、明确技术的辅助性地位、增强算法的参与性,以此规范生成式人工智能在行政决策中的作用,促进生成式人工智能与行政决策的深度融合。

人智交互情境中用户对生成式人工智能的心智感知及反应研究

[目的/意义]随着AI组成技术的发展及人智协作的日趋紧密,高阶的生成式人工智能(GAI)代理具备涌现能力,通过类人化特征与用户建立社会化连接。文章旨在丰富社会技术视角下人智交互发生机理的探索,并为人本人工智能背景下GAI设计提供参考。[方法/过程]爬取豆瓣社区1275条用户与ChatGPT对话的帖子,遵循建构主义范式,基于CASA范式和心智感知理论,采用系统性主题分析方法构建框架模型。[结果/结论]构建了GAI作为社会行动者的理论框架,得到人智交互情境下用户对于GAI的心智感知及社会化反应。心智感知包括GAI主体性感知和感受性感知两种。GAI主体性感知包括创造力、可靠性、运行规则、客观性、有用性;GAI感受性感知包括共情、沟通责任、趣味性、友善、文化适应性。这两种感知会相互影响。用户对GAI的社会化反应涉及认知加工、情感唤醒、行为强化三个方面。认知加工包括知识获得、态度转变;情感唤醒包括愉悦感、共鸣、社交连接;行为强化包括持续付费行为、准社会互动。用户的社会化反应与心智感知存在双向作用关系。

生成式人工智能赋能本科生科研能力培养——ChatGPT支持的CUREs教学模式

为促进高等教育中高素质创新人才培养,构建以学生为中心的科研训练与课程教学整合模式是有效途径。当前基于课程的本科生科研体验(CUREs)教学模式虽在增强学生对科学本质的理解等方面具有一定优势,但在激发学生研究动机方面存在一些不足。将支持高效反馈的生成式人工智能ChatGPT引入人机协作研究过程中,有助于改善学生的科研体验,推动科研项目化学习。通过对ChatGPT支持的CUREs教学模式的设计与实施,发现该模式有助于培养学生的科研能力,提升他们的科研知识水平、科研技能水平和科研情感水平。尽管学生认同该教学模式的有效性和易用性,但其实际效果的发挥仍需人类智慧的参与。未来需要持续升级和优化生成式人工智能技术,确保技术应用高效且符合伦理标准;应用生成式人工智能技术重构教学模式,并通过长周期、跨场域实践检验其应用效果;强调人工智能与人类智慧的互补协作,真正实现生成式人工智能赋能学生科研能力提升。

法域协调视角下生成式人工智能产物涉知识产权问题研究——以ChatGPT为例

人类情感的表达是人类器官独有的自然反应,而并非是某种规则的产物。作品的认定应当包含作者的情感表达。现阶段的生成式人工智能并不具备情感表达能力,只是智能化程度更高的弱人工智能产品。其自身无法承担侵权责任,其生成物并不属于作品。随着科技的不断发展,带有情感的生成式强人工智能产品终有一天会被设计并投入使用,应对相关法律提前进行完善,以满足生成式强人工智能自身能够承担责任的需要。为了保证法律完善的顺利进行,应当坚持政策导向,并遵守法秩序统一性原则。具体完善路径包括:第一,肯定生成式强人工智能作为作者与被侵权人的主体地位;第二,应当明确生成式强人工智能在刑法上的地位,肯定其既可能成为刑法的犯罪主体,也能成为刑法中的被害人;第三,为生成式强人工智能设置专属的处罚方式。

基于生成式人工智能技术的对话机器人能促进在线协作学习绩效吗?

近年来,人工智能技术迅猛发展,对教育教学产生了巨大的冲击和影响,最引人注目的是基于生成式人工智能技术的对话机器人的兴起。为进一步提高在线协作学习绩效,研究旨在检验基于生成式人工智能技术的对话机器人对在线协作学习绩效、批判性思维意识及其知识激活量和贡献度的影响。研究邀请大学生参与在线协作学习,综合采用定量和定性相结合的研究方法,深度分析对话机器人的影响。研究结果表明,基于生成式人工智能技术的对话机器人不仅在其知识激活量、贡献度方面明显优于传统媒体,而且也能够显著提升在线协作学习绩效和批判性思维意识。文章深入分析和讨论了研究结果,并提出若干启示和建议。