人工智能创作物何以变革教育——基于ChatGPT类人工智能的理性思考

人类正在步入智能时代和算法时代,生成式人工智能正在悄然变革着人类的学习、工作和生活。当前,社会各界对ChatGPT持有多元化的观点和态度,加强了对生成式人工智能的监管。从技术哲学和创新扩散视野分析ChatGPT,有利于分析其本质,更好地认识生成式人工智能能否取代人类大脑。随着生成式人工智能的发展,涌现了各种人工智能创作物。人工智能创作物在变革教育方面具有极大的潜能,人工智能创作物变革教育的路径呈现多样化特点。未来需要遵守人工智能创作物的应用原则,积极迎接、大力推进生成式人工智能的政策优势,以智能技术撬动教育创新与变革,重塑智慧教育新生态。

智能创作中版权豁免制度的边界与拓展

人工智能可以通过大量的数据进行训练,学习数据中的规律和特征,高效生成新的内容,这不仅引发了创作模式的改革,同时也给版权豁免制度带来了挑战。版权豁免制度设立的初衷在于平衡本权与他权。然而,随着人工智能带来的技术变革和产业调整,版权豁免制度在应对智能创作时暴露出了观念边界、规范边界以及条件边界受限等问题。对此,需要探索版权豁免制度的梯度式拓展策略,首先是主体拓展,针对“个人使用”条款的扩张解释。其次是原理拓展,将合理使用步骤化考量转向综合性考量。再次是规则拓展,增加智能创作豁免专项条款。最后是经济拓展,探索人工智能征税制度,从而保证“生动化创作”与“自动化创作”都能获得合理的规范支持与发展空间。

融合·赋能·共创:区块链嵌入算法推荐的未来发展图景

[目的/意义]算法推荐的迅速发展与广泛应用颠覆了传统的信息分发模式,成为信息负载时代用户与内容精准匹配的重要工具。探索通过技术嵌入与人文弥合对算法推荐系统进行优化,促使其与社会发展有效融合尤为必要。[研究设计/方法]从价值、实践、目标视角切入,探讨区块链嵌入算法推荐的核心逻辑,以区块链的数据溯源、智能合约、激励机制等为技术支撑,深度赋能算法推荐的数据获取、隐私保护、风险预警和生态激励过程,从顶层设计、数据治理、监管评估和法律机制方面提出区块链嵌入算法推荐的实践路径,同时探讨区块链实际应用中可能面临的成本及复杂机理。[结论/发现]区块链为算法推荐系统的纵深发展提供了强大动力,可重构算法推荐的新模式与新业态,助力推荐系统实现多源跨域数据的可信共享与价值共创。[创新/价值]将区块链技术嵌入算法推荐系统,创新算法推荐系统的资源配置方式和内容生成模式,实现数据在算法推荐系统中的有序安全流动,为推动算法推荐的纵深发展提供新视角。

生成式AI技术在新闻创作中的应用

加快生成式人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术与新闻创作的融合,不但符合行业未来发展趋势,而且具有深远的影响。生成式AI技术不仅可以提供多维度的人机交互渠道,还能简化新闻创作流程,提升新闻创作的质量与效率。基于此,详细分析了生成式AI技术在新闻创作中的应用过程,同时为了进一步提升新闻创作的质量,提出了正确运用生成式AI的建议。

基于智能算法的现代终端运行监测模型分析

阐述机器学习算法,采用聚类算法对零售户进行标签化分组,形成完善的终端数据质量智能监控识别模型,解决海量终端数据无法分析挖掘的难点,通过样本的智能合理选取和数据分析,提升终端使用的质量。

元宇宙范式下算法创作著作权保护策略的理论与实践探析

元宇宙算法创作在互联网新形态的发展中扮演着重要的角色,但学术界对元宇宙算法创作是否为著作权法意义上的作品存在不同观点,司法实践中对算法创作的判决也存在巨大差异。著作权法应对元宇宙算法创作进行制度设计和解释,从界定元宇宙算法创作的权利内容、明确元宇宙算法创作的权利归属、划定元宇宙算法创作的范围和确立元宇宙算法创作的侵权责任与赔偿标准四个维度保护元宇宙算法创作,从而激励算法创作的应用,推动人类文明和思想文化的传播与发展。

算法创作物的独创性判断

算法创作减少了人类作者与创作过程的联系,使独创性的判断受到了影响。选择何种独创性标准以及如何适用于对算法创作物的判断是目前相关问题的关键。为此,应当针对算法创作物确定更加客观的独创性判断,以“创作结果”为主判断其创造性,以“创作过程”为辅判断其独创性来源,其中人类独创性来源可以根据具体算法的不同以人类的贡献程度进行判断。

基于同步定位与地图创建算法的大比例地形激光测绘方法

在传统大比例地形测绘中,地形图与实际地形存在误差,为此提出基于同步定位与地图创建算法的大比例地形激光测绘方法。基于同步定位算法布设所测地形中的像控点,提取坐标,建立映射关系,通过数字微分纠正,获得所测地形的正射影像,在地图创建算法的辅助下,建立数字高程模型,构建地形地势的区别,计算激光惯导的激光里程计,实现大比例地形的激光测绘。实验结果表明,实验组的测绘平均误差率为3.69%,比对照组低8.04个百分点,表明激光测绘方法有效降低了测绘误差。

论算法创作物的可版权性与著作权归属

算法时代,在机器学习技术与大数据技术的驱动下,算法创作进一步促进了人工智能的自主性。坚守作者中心主义范式下的主客体一致性标准,将无法为算法创作物提供有效的法律保护。事实上,读者中心主义对现代著作权制度也产生了深远的影响,并在作品独创性方面为科技作品、实用作品的著作权保护提供了坚实的理论基础。读者中心主义所确立的主客体分离评价标准为算法创作物视为作品提供了独创性判断的理论路径。算法自由就是作品表达自由的技术表现,故而可使算法创作物具备独创性。在否定人工智能法律主体的前提下,可以通过委托作品的权属分配机制,一方面有限承认人工智能的机器作者身份;另一方面将著作权全部归属给人类开发设计者。

一种线性表示的遗传程序设计方法研究

遗传程序设计领域中的一个重要研究内容是如何有效地表示进化的个体 (计算机程序 ) .对采用树的线性后缀形式的个体进行位置信息编码以实现多种形式的遗传操作 ,并给出形式化定义 ,设计并实现了一个基于栈的遗传程序设计算法 ,通过模拟实验比较了各操作的性能 .这种编码方式可以扩展到程序的线性结构中 ,以实现特定的遗传操作 ,显示出线性表示法具有适于解决不同问题的可行性和灵活性 ;还给出了基于串的一点交叉的线性遗传程序设计的模式理论 。

一种逆向改进型A*路径搜索算法

针对路径搜索和路径优化问题,提出了一种改进的A*搜索算法。通过逆序搜索和优化估价函数两种方法,将无向搜索转化为有向搜索,将全局估价转变为局部估价,提高了算法效率,使之更适合处理大规模的路径优化问题,消除了复杂环境下路径搜索中可能出现的假"死"现象,同时也提供了一种提高大规模仿真速度的新思路—路径搜索与仿真过程分离。最后,通过仿真试验验证了算法的可行性和有效性。

人工智能创作物思想与表达二分法问题研究

人工智能创作过程具有代码化特征。人工智能“自主性”创作属于对思想的演绎,使得思想与表达二分法在人工智能创作中面临挑战。从思想与表达二分法来看,人工智能算法既属于人类创作思想的“表达”,又是创作物的“思想”。为此,有必要合理界定人工智能创作物在思想与表达二分法中的属性,将创作物“思想”来源扩张至人工智能,并使得思想与表达二分法在人工智能视野下更加具有层次性。通过思想与表达二分法界定著作权保护范围,可以认为人工智能算法本身不受著作权保护,但是根据同一算法生成的作品属于实质性相似,并且有可能构成侵犯著作权。

矩形件优化排样模拟退火算法求解

综合条料生成算法与填充算法思想 ,提出了一种适用于矩形件优化排样的最小宽度算法 ,将其与模拟退火算法相结合 ,能够跳出局部搜索 ,最终可获得近似总体最优的排样结果。使用表明 ,该优化排样算法具有广泛的适应性 ,并可适合“一刀切”

建立多精度三角网

多精度三角网可用于数据压缩及进行不同细节程度的２５ 维分析处理。现有建立多精度三角网的算法功能单一，不能满足随时改变精度的要求。该文给出了一套完整的建立多精度的三角网的算法，包括建立基本三角网、在三角网中增加点和删除点等。并且实现了两个运行版本，一个可建立指定精度的三角网，另一个可在运行中随时控制精度。测试表明该算法正确。

基于递归树的递归调用分析

提出一种基于递归树的递归调用分析方法。通过建立子递归调用与树节点的映射关系,设计了创建递归树的递归算法。研究了观察点与递归树遍历序列的关系,提出了"遍历序列-观察点-递归调用映射规则"。实现了递归树的创建及遍历,并基于STL和boost库定义了一组分析工具。

基于逃逸时间算法的M集针织花型设计方法

为提高针织物花型组织的设计能力,开拓新的设计思路,对分形图像的生成进行了初步的研究。以经典的Mandelbrot集为例,采用VB编程,以逃逸时间算法为基础生成Mandelbrot集图形。对生成图像通过放大、截取、排列组合等方式能够获得更多绚丽多彩的图案,对由此形成的针织花型设计方法进行初步探讨。利用STOLL公司M1花型设计系统模拟织物真实效果,通过改变线圈单元结构可以形成不同的针织物组织。这种方法为针织花型的设计提供了丰富的图案。

自动组题算法中适应度函数的构建方法

在基于GA的自动组题算法中,构建适应度函数是最大的一个难点。适应度函数构建的关键在于如何选择适应度函数的参数以及如何计算各个参数的值,本文从IRT理论和试题以及算法的特殊性出发,确定了适应度函数的参数及其计算方法。该方法有着强大的理论支持和完善的用户需求接口,同时也为试卷的分析提供了新的方法。

基于深度视觉的SLAM算法研究与实现

针对传统激光扫描仪在地图创建中的缺点,提出一种基于Kinect深度数据模拟激光扫描的SLAM算法,对室内未知环境进行二维地图创建。通过装载Kinect传感器的移动机器人采集室内环境的彩色图和深度图,将深度图转换为三维点云,通过模拟激光扫描方法获得对应的激光扫描数据;利用SIFT算法与GTM算法相结合的方法进行特征点提取与匹配,实现室内未知环境的二维地图创建。实验对比结果表明,该方法对于室内二维地图创建有较好的效果,具有一定的理论和实际应用价值。

一种基于RBF神经网络预测模型的DMC预测控制

研究了一种利用RBF神经网络预测模型的动态矩阵控制算法,首先利用动态节点生成构造性RBF神经网络辨识对象模型,同时预测对象的未来输出,然后用传统的动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正。仿真表明该算法在非线性对象的任意工作点都可以通过神经网络辨识获得工作点附近的近似线性模型,具有较好的实时性。

二叉树创建方法

二叉树是典型的树型数据结构,在程序设计中有广泛的应用。给出二叉树的创建方法,分析二叉树创建的递归思想,详细描述二叉树创建的程序框架,结合实例验证二叉树创建的结果。对二叉树创建方法的分析有助于加深对二叉树相关算法的理解,提升二叉树应用能力。