类ChatGPT模型辅助数字政府建设的可能、风险与模式

利用生成式人工智能技术参与数字政府建设,对于推动国家治理现代化具有重要的时代意义和实践价值。ChatGPT等生成式人工智能的自然语言理解与生成能力、文本生成能力和知识更新能力对提高数字政府建设水平和建设效率发挥着重要的价值功能。但同时,生成式人工智能参与数字政府建设,存在政务和公共数据泄露、政府权威向技术资本转移以及信息深度伪造的风险。面对生成式人工智能参与数字政府建设的广阔前景和风险问题,要加快我国自主生成式人工智能在数字政府建设领域的应用培育;坚持效率与责任并重,增强数字政府的行政实效;加强对公民、企业等主体的数据权利保障,以及对国家安全等重点领域的数据风险规制。

类ChatGPT人工智能嵌入高校体育中的应用前景、潜在风险与推进策略

探讨了类ChatGPT人工智能嵌入高校体育中的应用前景、潜在风险以及推动策略。作为生成式人工智能的代表,类ChatGPT以其强大的模型预训练和信息生成能力而著称,涵盖了文本生成、视觉感知和听觉理解等多个功能。在高校体育领域,类ChatGPT人工智能有望在体育教学、训练、竞赛和科研等方面获得迅猛发展。然而,这类应用也伴随着技术可信度低和学术造假风险、技术依赖和失业风险,以及个人隐私与安全等问题。因此,为促使类ChatGPT在高校体育中高质量发展,需采取不断发展数字体育模型、完善教育共同进步,以及强化数据隐私保护等一系列措施,确保类ChatGPT人工智能在高校体育领域的可持续、安全、高效应用。

类ChatGPT与图书馆员的职业压力——基于JSM心理模型

类ChatGPT的迅速普及,在为图书馆带来发展机遇的同时,也给图书馆员带来了新的职业压力。文章基于JSM心理模型,分析类ChatGPT与图书馆员职业压力的生成机制及其影响,并提出干预措施。研究发现,类ChatGPT会使图书馆员的核心工作特征发生变化,进而对图书馆员职业的效能感、责任感等产生影响,导致其心理状态改变、产生职业压力;馆员心理契约破裂,也会带来组织整体效能下降以及知识传播范式扭曲等不良影响,因而需要从核心工作特征重塑、心理状态干预等角度阻断职业压力的传导。

论类ChatGPT通用人工智能治理——基于算法安全审查视角

类ChatGPT具有潜意识形态性,其引入和嵌入应用易招致非传统国家安全威胁。类ChatGPT通用人工智能算法受资本与西方价值观的浸润,冲击国家意识形态安全和情报安全,易诱发意识形态安全风险,并为网络情报的获取和传输提供诸多便利条件;杜撰假舆论,致使社会谣言泛滥,或将挑战社会公共安全;收集存储处理用户数据,严重威胁国家数据安全;阻碍发展中国家崛起的步伐,使产业跨国转移变得缺乏现实意义并重新定义社会人力资源成本上限,或将挟制他国经济发展安全。我国算法审查制度面临专门审查主体缺失、审查范围不明和审查法律规范体系化水平严重滞后等现实问题。应当以总体国家安全观为指引,明确中央科技委员会领导的、国务院数据安全局负责执行的算法安全专门审查主体机制,统筹算法审查宏观设计;充分发挥平台经营者和使用者的协同共治效能,夯实算法审查的社会基础;将算法文化监控、算法可解释性和算法可控性纳入算法审查范围,合理评估算法对国家和社会的冲击,明确算法安全内容;制定“算法安全法”以破解政策敏锐立法滞后的困局,回应算法安全制度的现实需求和总体国家安全的需要,提升国家在科技领域的监管能力,积极应对西方国家算法霸权,加速推进类ChatGPT通用人工智能本土化应用及国产化替代进程。

类ChatGPT大模型对高校思想政治教育工作的价值、困境及应对

以ChatGPT大模型为代表的生成式人工智能引起全球关注,并驱动着新一轮信息技术领域的变革,必然给高校思想政治教育工作带来重大机遇和挑战。作为一个新兴产物,它与思想政治教育存在诸多契合融通之处,也面临较多现实困境。如何利用它与高校思想政治教育工作的内在联系,挖掘嵌入式驱动和应用价值,有效化解它对传统思政体系的冲击,探索数字教育时代背景下思想政治教育工作转型创新的方法和路径,是一项全新的时代命题,具有非常重要的意义。

数字政府治理中的类ChatGPT模型研究

类ChatGPT模型将以其拟人性、交互性、多模态等技术优势来重塑数字政府治理格局。类ChatGPT模型能够辅助数字政府治理结构的优化升级,从宏观上构成数字政府实现的逻辑起因,微观上成为数字政府递进的关键要素,动态上成就数字政府沟通的现实具象化。但是,在类ChatGPT模型引入数字政府治理的过程中,极易因算法权力扩张和技术资本异化等因素加剧数据主权风险、资本侵蚀风险以及信息失序风险。为此,应当将法治路径融入数字政府治理过程以有效构建类ChatGPT模型的应用路径,以法律规范规制类ChatGPT模型的应用进路,以数据分级完善类ChatGPT模型的前置保障,以责任分配廓清类ChatGPT模型的权责关系,以合宪运行搭建类ChatGPT模型的法治边界,以期最大限度发挥类ChatGPT模型的技术效能,优化数字政府治理活动。

类ChatGPT大规模语言模型对医学生的影响

介绍ChatGPT的基本原理,对兰州大学第二临床医学院学生进行问卷调查,综合分析了医学生在面对类ChatGPT大规模语言模型时可能存在的问题。并根据研究结果综合评估了类ChatGPT在医学教育领域应用的可行性。在此之后,探讨了类ChatGPT对医学生的潜在影响,包括真实性辨别、逻辑局限性和伦理学的问题。通过探讨这些问题,综合评价了类ChatGPT对医学生各个方面的不同影响,为未来人工智能特别是以类ChatGPT为代表的自然语言模型的机器人介入医学教育提供了新的思路。

类ChatGPT技术嵌入政务服务网的应用场景、风险隐患与实施建议

政务服务网是企业和用户在线办理政务事项的统一平台。文章结合类ChatGPT人工智能的技术原理、运行条件、能力范围以及安全风险,分析在政务服务网不同的功能场景下嵌入类ChatGPT技术的必要性、可行性、安全性,并提出政务服务网嵌入类ChatGPT技术的安全隐患和实施建议,对建设数字政府和提高政府治理水平具有重要意义。

试论人机交流中ChatGPT的“类人性”——基于关系传播的视角

伴随人工智能的不断发展,机器深度介入交流已成为传播中不争的事实。“交流”这一人类信息沟通的方式也被分割为人际交流与人机交流两个阵营,技术配置以近乎“主体”的身份出现在人类视野中。在机器“类人性”界定与阐释的基础上,结合ChatGPT的机制与功能,将作为交流对象的ChatGPT纳入关系传播视野下解读后发现,与人的主体性相比,人机交流中的ChatGPT呈现“涌现能力”“类情感生成”“准具身参与”等“类人性”特性,使以神经网络模型、大型语料库和强力算法为底层逻辑的ChatGPT体现出具有“心智”的一面。

ChatGPT类技术:法律人工智能的改进者还是颠覆者?

21世纪以来,法律人工智能呈现出繁荣复兴的景象。但火热表象的背后,法律领域的语言复杂性、知识丰富性使得法律人工智能仍然面临自然语义处理与知识生成的技术瓶颈。以ChatGPT为代表的大规模语言模型与生成式人工智能技术有望破除法律人工智能的自然语言理解瓶颈,极大提升技术互动性、生成性与嵌入性,推动法律人工智能与用户形成刚需性、高频率和高黏性的联结。尽管如此,现有ChatGPT类技术的底层逻辑无法充分回应法律知识丰富性、严谨性与创造性的领域需求,流畅语言处理能力与相对较低知识生成能力错配产生的知识完满幻觉、知识权威幻觉与知识生成幻觉,制约了大规模语言模型与生成式人工智能的架构对法律人工智能的根本性颠覆。未来需要通过强化高质量多模态法律数据的供给并建构基于法律指令集的指令微调机制和基于法律人知识反馈的强化学习机制,克服“知识幻觉”以实现法律人工智能的进一步迭代。与此同时,在技术社会学意义上调适创新扩散与社会公正的张力,避免可及性与可用性两个层面的数字鸿沟,真正实现全社会围绕法律知识的新一轮赋权赋能。