ChatGPT类生成式人工智能产品提供者之刑事责任

ChatGPT类生成式人工智能产品数据处理不可控,提供者刑事责任不明确,将会引发刑事治理难题。在产品投入流通时,如果ChatGPT类生成式人工智能产品符合国家标准、行业标准,并不存在当前科学技术水平能够发现的缺陷,一般不宜追究产品提供者的刑事责任;在产品投入流通后,产品提供者应承担适度的安全管理义务。违反安全管理义务,有可能承担刑事责任。有限度追究产品提供者的刑事责任,既符合网络领域积极主义刑法观的趋势,也有利于实现鼓励科技创新和防范产品风险之间的平衡,还符合社会公众的期待。提倡“全面性考察”方案,用以限制产品提供者成立帮助信息网络犯罪活动罪的范围。在具体贯彻“全面性考察”方案时,可以“超过半数规则”作为产品提供者主观“明知”的认定标准。

ChatGPT类生成式人工智能在管理专业教学领域的运用探索

人工智能技术正在融入各行各业、改变社会,推动生产生活各领域向智能、便利的方向发展,然而,ChatGPT的问世,引发了人们对生成式人工智能技术在教育领域应用的怀疑和担忧,大量学者针对其风险进行了讨论,国家也出台了《生成式人工智能服务管理暂行办法》规范、鼓励生成式人工智能技术在各个领域的应用。在此风险挑战与发展优势并存的背景下,本文总结ChatGPT类生成式人工智能技术的突出功能与风险,针对ChatGPT类生成式人工智能技术在高等教育尤其是管理专业教育领域的运用进行了深度思考,提出一些应用方法和建议。

ChatGPT类生成式人工智能教育伦理危机及其应对

以ChatGPT为代表的生成式人工智能工具正在冲击甚至重塑学校教育生态,“人工智能+教育”成为未来教育发展的必然趋势。在人工智能的深度影响下,知识朝着软化、暗化和整全化的趋势发展。学习方式由“搜索”转向“对话”,并进一步助推学生的深度学习。教学目标步步升级,物态化教育现场也面临着解构。在人工智能时代,“超真实”经验遮蔽了身体感知觉经验,教师成为一个伦理身份模糊不清的虚拟节点,师生交往逐步弱化。而传统的普通教育学原理也将面临对教育经验方式的解释框架的全面失效。应对人工智能教育伦理危机必须从工具性思维走向共生性思维,直面教育生态变革,通过重构教师社会身份、重塑教学实践方式、重设教育伦理规范、重建教育理论基础,主动构建“人工智能+教育”的多元图景。

ChatGPT类生成式人工智能的意识形态属性及其风险规制

ChatGPT类生成式人工智能作为引领和驱动未来颠覆性技术发展的新兴技术样态,具有资本场域的数据垄断、文化领域的软性渗透、主体空间的观念形塑等意识形态属性。随着ChatGPT类生成式人工智能在人们生产、生活和学习中的普及,或将引发意识形态领域价值认同的失落、生成内容的失实、思想防线的失守和技术监管的失灵等风险问题。因此,应积极探索规制其风险的恰切之道,以共识凝聚为导向消弭主流意识形态被撕裂之风险,以内容核查为手段规避主流意识形态被消解之风险,以多元共治为牵引化解主流意识形态被削弱之风险,以法治监督为支撑因应主流意识形态被导控之风险。这是有效应对生成式人工智能意识形态风险、彰显技术优势的应然举措,也是确保推动数字技术与主流意识形态之间良性互动的必然选择。

“常人的神谕”:ChatGPT类生成式人工智能与人类未来

ChatGPT等生成式人工智能是一种能够理解人类语言和意图的“全领域超级智能”,重新定义了“智能的边界”。ChatGPT具有基于自然语言进行无监督训练的主导性技术特征,其优点在于广泛的自适应性,缺点在于对数据质量的高度依赖以及缺乏可解释性。这一特征既形塑了生成式人工智能擅长处理自然语言的优势,也使其无法被轻易地转化为传统的“专家系统”,同时还存在“生成式错误”与“生成式偏见”等问题。依赖不甚严谨的“常人知识”语料库,这是其“生成式错误”的来源;基于特定语料库生成的文本可能表现出特定文化的固有偏见,训练阶段要素错配可能导致关联偏见,这是其两类“生成式偏见”的来源。作为先进的“神谕智能”,ChatGPT天然地带有“无所不知”的隐喻,但“生成式错误”与“生成式偏见”的存在,以及内在拒绝“噪声”与“意外”以求与“人类均值”保持一致,又使ChatGPT显著地表现出“常人”状态,使其与人类的交互整体呈现为“常人的神谕”。是否宽容甚至主动拥抱“噪声”与“意外”,是人类与生成式智能系统的重要差异。将之视为人类的“外置大脑”与“延展认知”,是人类面对“常人的神谕”时的理性选择。

ChatGPT类生成式人工智能赋能汉语二语教学:机遇与挑战

ChatGPT作为全球炙手可热的生成式人工智能工具,与语言学、教育学等领域有着密切的关系。通过文献梳理与分析发现,在教育信息化、二语习得需求、日渐成熟的人工智能技术、NLP第四代范式、以“续论”为代表的国内语言习得观,以及CALL模式的实践基础等因素的驱使下,ChatGPT作为汉语二语教学中的一种辅助教学工具,有其应用的必要性与可行性。而GPT-4的图像输入、可操纵性等多模态、个性化交互功能,及其广泛的应用场景,使其具备了在汉语二语教学中独特的优势,但同时也面临知识内容可靠性不足、真实写作能力不足和其他一系列来自教育领域的风险与挑战。据此提出,教师应该根据学生实际情况和需求,合理运用ChatGPT辅助教学,平衡传统教学与人工智能教学,以更好地达到自己的教学目的。

ChatGPT类生成式人工智能对数字内容产业的影响研究

【目的/意义】ChatGPT是新时代的生成式人工智能,对我国的经济生活产生深远影响。【方法/过程】基于知识管理内涵,依据部分ChatGPT类生成式人工智能以及数字内容产业的深入调查,采用文献调研法对其在数字内容产业方面进行探索分析。【结果/结论】加快推进AI背景下我国数据安全监督、探索多技能路线、建立新型风险监测机制,成为新形势下在数字内容平台上合理有效地运用生成式人工智能的必然选择。

ChatGPT类生成式人工智能融入基础体育教育的内涵、机理与实践探索

2023年以来,以ChatGPT为代表的生成式人工智能成为全球科技热点,它不仅为各种行业的创新和发展提供了新的工具和视角,还为基础体育教育带来了独特的价值作用。本文运用文献资料法、逻辑分析法等研究方法,从教师层面和学生层面探讨了ChatGPT类生成式人工智能在基础体育教育中的时代内涵、价值内涵,以及融入体育教育的机理等。研究发现,ChatGPT类生成式人工智能为基础体育教育带来了更多的可能性,通过与ChatGPT类生成式人工智能的互动,学生可以获得个性化的学习体验,在课堂上或在线上教学中教师可以利用ChatGPT类生成式人工智能来解答学生的疑问,提供实时的答案和解释。然而,我们需要权衡其优点和限制,以确保人工智能在教育领域中的应用能够最大限度地发挥作用。

ChatGPT类生成式人工智能在智慧图书馆中的应用前景

以ChatGPT为代表的生成式人工智能赋予智慧图书馆资源服务建设强大动能。本文通过回溯图书馆从传统化、数字化逐步迈向智慧化的演变历程,结合ChatGPT的技术优势和特点,提出ChatGPT在智慧图书馆建设中的应用场景,具体包括虚拟空间智慧化、数字资源智慧化以及知识服务智慧化。并对ChatGPT存在的潜在风险和挑战进行深入探究。在相关分析基础上,为人工智能时代智慧图书馆的高质量发展提出对策建议,以期加强全国智慧图书馆体系建设。

ChatGPT类生成式人工智能教育应用伦理审度与调适

ChatGPT凭借实时、高效、精准、灵活等特点,在各国、各领域迅速“出圈”,其交互的智能性、流畅性赋予了人们很大的想象空间,进一步激起“机器换人”的激烈讨论。特别是在教育领域,ChatGPT既可以促进教育新业态的发展,同时也引发人们对人工智能滥用的担忧。为更加全面系统了解ChatGPT,通过实证测试其在问题答疑、论文撰写、计算能力等方面的表现,发现ChatGPT与教育深度融合过程中,可能引发伦理风险,存在隐私安全、退化师生能力、信息误导以及公平性缺失等问题。针对这些问题,未来亟需教师队伍、专家学者及政府多方齐心协力,从教育应用、观念引导、标准制定、技术保障、社会监管等方面共同构筑良序的现代化教育生态。

ChatGPT类生成式人工智能在科研场景中的应用风险与控制措施

[目的/意义]以ChatGPT为代表的生成式人工智能(AI)所展现出的强大“类人性表达”能力使科研活动中的知识获取途径从检索式向生成式转变,思维运作过程从综合式向选择式过渡。科研方法的转变进一步导致生成式AI冲击现有的科研评价规则,在科研场景中引发输出低质量信息的风险与研究者不当利用进行欺诈舞弊的风险。有必要对现有的科研评价规则进行创新、改善,以此规制生成式人工智能所引发的科研风险。[方法/过程]通过文献分析法提出当前学界从可版权性出发的赋权论探讨难以满足风险规制的需求。[结果/结论]应采取行为规制模式,在行业软法中设置使用披露义务、内容审查义务以及创新性说明义务,并将研究者的AI使用场景分为作为语言辅助工具的使用、作为事实发现工具的使用以及作为思想生成工具的使用,并根据不同场景为其分配不同程度的义务。

ChatGPT类生成式人工智能嵌入数字政府建设:可供、限制与优化——基于技术可供性视角

[目的/意义]通过分析ChatGPT类生成式人工智能嵌入数字政府的技术可供性,探寻ChatGPT类生成式人工智能对数字政府建设带来的机遇与挑战,并提出应对方法。[方法/过程]基于技术可供性理论,构建以“生产—社交”可供性为主线的理论分析框架,分析ChatGPT类生成式人工智能嵌入数字政府建设的可供性。[结果/结论]ChatGPT类生成式人工智能为数字政府建设提供生产可供性与社交可供性,为深化数字政府建设提供新的机遇与技术支持。但人工智能技术本身、政府、开发者及其他行动者对技术可供性具有多重约束,限制了ChatGPT类生成式人工智能与数字政府的耦合。因此,应促进技术的完善与协作来提高技术与数字政府的适配性,通过完善数据共享机制为技术嵌入做好铺垫,并做好数据安全工作,更好地促进ChatGPT类生成式人工智能嵌入数字政府建设。

ChatGPT类生成式人工智能的意识形态风险及其防控策略

面对人工智能技术的重大突破,尤其是ChatGPT等新一代人工智能在社会生活各个领域的广泛应用,审视、预判和防范ChatGPT类生成式人工智能的意识形态风险成为一个重要的理论课题。ChatGPT类生成式人工智能环境下的意识形态传播具有可塑性、可量化性、个性化和精准预测性等特点。ChatGPT类生成式人工智能介入意识形态传播的技术路径体现在技术与思想的耦合、预测性的算法推荐、个性化的话语创设和赋权性的网络传播等方面。ChatGPT类生成式人工智能介入意识形态传播会带来算法歧视、数据失真、算法监控和算法反噬等潜在的风险。应通过统筹科技伦理规制算法推荐、设计主流意识形态驾驭算法、协调传播主体与客体的价值需求、强化大数据技术检测与治理等,加强对ChatGPT类生成式人工智能意识形态风险的防控。

类ChatGPT生成式人工智能技术驱推高校思政教育实践变革探究

以类ChatGPT生成式人工智能技术介入高校思政教育,不仅是跨领域内嵌整合,更是对思政教育的赋能增权,能够有效发掘思政教育元素、延拓思想教育空间、再造思政教育流程与丰富思政教育评价。然而,该类技术仍处于技术迭代与应用规范初创期,介入高校思政教育领域必然带来潜在的国安、技术、伦理与素养等方面的风险挑战。应对风险挑战,需要顶层设计以把控技术与教育目标相契合,守正创新以把牢信息审查,主动规训与智控以确保算法安全,加强技术伦理与诚信教育,培养师生数字素养与高阶思维,实现类ChatGPT生成式人工智能技术有序、有方、有效、有力驱推高校思政教育,推动思政教育现代化。

ChatGPT类生成式人工智能的伦理问题、原因分析与规制路径

自2022年起,以ChatGPT和GPT-4为代表的生成式人工智能迅速发展,人工智能进入了“大模型”时代。作为一项具有重大意义的技术进步,对人类社会的发展具有重要意义;同时,ChatGPT类生成式人工智能作为人的创造物,也引发了人的主体性的丧失、数据隐私泄露与算法偏见、责任主体冲击与道德地位的模糊等伦理问题,会威胁到人类的幸福生活。以ChatGPT类生成式人工智能引发的伦理问题为起点、以挖掘其产生的原因为依据,提出完善生成式人工智能伦理治理的体制和机制、优化生成式人工智能技术设计和培育正确的主体意识等规制路径。

类ChatGPT生成式人工智能的运行机制、法律风险与规制路径

生成式人工智能通过“准备-运算-生成”的运行模式为人们提供了创造性和高效的内容生成工具,深刻改变了创作、沟通和信息传播方式。但其在给人们带来便利的同时也带来了一系列的法律风险,如在准备阶段出现了数据安全和算法偏见风险等问题,在运算阶段存在隐私泄露和网络侵权、欺诈风险等问题,在生成阶段引发了版权及版权归属不明和商业秘密泄露及其导致的不正当竞争等问题。对于以上法律风险问题,需要以安全负责和科技向善为着眼点,选择相对应的法律规制路径,这有助于平衡技术创新与社会稳定之间的关系,保障公众权益。

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。

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。

从问题分类法视角评估生成式人工智能在情报工作中的应用效能

[目的/意义]借鉴以赛亚·伯林的问题分类法,评估生成式人工智能在情报工作中的应用效能。[方法/过程]通过文献分析与批判性思考,将伯林的问题分类法映射到情报工作中,分析、评估生成式人工智能在应对事实/经验、逻辑/形式、哲学/思辨问题时相较情报工作者的优势和局限。[结果/结论]生成式人工智能应对情报工作中事实/经验、逻辑/形式类问题时相较情报工作者可能具有较大优势;应对情报工作中哲学/思辨问题时则不占有优势。基于此,讨论了生成式人工智能在我国情报工作中的应用前景,并给出相应建议。

生成式人工智能对学术期刊的影响与建议:以ChatGPT为例

近年来,以ChatGPT为代表的生成式人工智能在出版业中的应用有了突破性进展,能够帮助学术期刊优化选题策划、内容创作、编辑审校等工作流程,提高论文加工质量,提升个性化服务水平,优化学术出版资源配置并提升编辑价值创造力,但也为学术期刊带来技术应用成熟度问题、文章内容同质化问题、侵犯版权和隐私权风险、学术不端风险。对此,学术期刊从业者需要加强ChatGPT与人工编辑深度融合,加大对内容质量和创新性的审查,建立健全生成式人工智能技术的规范和标准,建立技术人才储备和人才梯队,以应对上述挑战。