人工智能生成内容的著作权法之辩

根据输入指令与输出内容的比例关系,可将人工智能生成内容依次分为孪生内容、伴生内容和原生内容。人工智能生成内容主要涉及三个著作权法问题。一是机器阅读的法律性质问题,法定许可说能更好地兼顾著作权专有属性与公有属性,实现权利行使与限制的动态平衡。二是生成内容的可著作权性问题,需要结合内容类型并考虑输入指令的潜在影响。同比例复制的孪生内容不属于作品,差异化表达的伴生内容属于演绎作品,创造性表现的原生内容属于原创作品。三是生成内容的著作权归属问题,除另有协议外,需要结合内容类型并考虑所有者、使用者的贡献程度。孪生内容因不属于作品,无人享有著作权;所有者、使用者对伴生内容的形成均有重大贡献,基于概括合作行为与意识,所有者、使用者共同享有著作权;只有所有者对原生内容的形成具有重大贡献,所有者单独享有著作权。

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。

“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。

科技情报智慧数据:方法、体系与应用

[目的/意义]分析智慧数据建设现状,认识人工智能时代科技情报智慧数据建设的方法与框架。[方法/过程]界定科技情报智慧数据的概念内涵,提出“明确定位与价值、数据架构体系、建设知识语料、数据质量控制、嵌入业务流程的协同建设模式、数据权益约束及安全分级”7个方面的建设原则,设计“技术与功能逻辑、数据分类组织、数据建设流程、数据协同加工工具、运营服务策略”体系框架,拓展智慧数据的示范应用。[结果/结论]通过研发具有“收、存、治、管、用”一体化的科情数据平台,建立了覆盖“情报动态、科研成果、创新活动、创新主体及多类功能型知识实体”等类型的科技情报智慧数据中心,并在“科技人才自动发现、重大科技问题的自动生成以及语义查重查新”等场景中开展应用。

人工环境中“舒适”的医学意义——关于舒适与健康的思考

当今社会,人工环境的营造日渐受到重视。室内环境不仅应满足舒适性的要求,更应考虑其动态变化对人体健康与免疫力的潜在影响。本文以人居环境营造为出发点,结合已有的文献研究与中西医观点,首先列举了外部环境对人体健康及体内环境的影响,其次介绍了“舒适”营造对提高机体健康水平的作用,最后从宏观上阐述了物理环境中“舒适”对人体健康的医学意义,为本专业同医学的交叉研究提供新思路。

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。

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。

中药智慧药学服务的实践与技术分析

目的 分析中药智慧药房的发展现状,总结中药智慧药学服务实践经验,概述其技术要求和发展方向。方法 成都中医药大学附属医院自2018年1月启动智慧中药房项目,建立中药智慧药房,承担门诊中药饮片调剂、煎药、配送等药学服务业务。结果 截至2023年5月已完成中药饮片代煎配送557.2万副,2022年度共服务患者23.14万人次。服务环节更简单,无需等候取药,无需二次到院取药,服务效率高,改善了患者就医体验。结论 中药智慧药学服务发展迅速,未来将依托技术进步建立全程化智慧服务体系。

关于通用人工智能的几个重要伦理问题

作为未来人工智能或强人工智能的一种架构,通用人工智能必然会产生一系列伦理问题。这些问题包括通用人工智能作为人工自主道德系统的主体性、安全性、伦理责任和伦理增强问题、可控性和社会化问题。这些问题都很重要,直接关系到人类未来的生存和发展。在通用人工智能还未真正来临之际,人类有责任对其可能导致的问题进行哲学和伦理反思。

AI赋能视角下的信息行为研究--2023年信息行为研究年会综述

2023年12月23—24日,2023年信息行为研究年会在北京大学召开,来自全国70多所高校的200余位知名专家学者和学生参加了会议。本次年会以“AI赋能视角下的信息行为研究”为主题,设置了主旨报告、专题讨论、海报展示、分论坛报告、眼动追踪工作坊等环节,围绕信息行为研究领域在新一代人工智能(AI)技术浪潮下的理论创新、方法应用、情境拓展、人本关怀、社会发展等方面进行深入研讨。文章综述了与会者的学术成果与主要观点,为信息行为研究的发展与创新提供理论启迪与研究指引。

如何理解,如何行动,如何成为?——人工智能时代教师专业发展的反思

人工智能时代的教师专业发展,其核心内涵是在“如何理解”“如何行动”“如何成为”三方面为教师提供有效支持。本文从智能时代教师职能职责和能力素养重构的角度构建了理解框架,从智能时代教师角色定位和教学方式重构的角度构建了行动框架,从智能时代教师发展路径重构的角度构建了设计框架。文章最后提出,“如何理解”的关键是深刻理解智能技术赋能教师的“留白”与“创新”;“如何行动”的关键是教师要在立德树人、技术治理与结构性创新上发挥“人在回路”的作用;“如何成为”的关键是要以大系统观发展教师的大视野、大思维和统整性大能力。

ChatGPT技术在生物医药领域的应用潜力与风险

本文系统梳理了ChatGPT的发展历程与现状,分析ChatGPT技术与生物医药领域的耦合情况。从知识创新与模型创新两个维度,划分生物医药领域ChatGPT技术应用的类型,并分析其应用焦点、应用场景和特征;从科学研究与消费终端应用的角度阐述各项ChatGPT技术类型在生物医药领域中的应用价值;剖析各项ChatGPT技术类型在生物医药领域中存在的潜在风险。ChatGPT技术将加快生物医药领域的研究与服务,扩大而非取代研究人员的专业知识。未来应加强微调挖掘型GPT工具与部署型服务设施的建设,推动ChatGPT技术在生物医药领域的有效应用。

面向环境司法智能审判场景的人工智能大模型应用探讨

环境司法审判是生态环境治理体系的重要组成部分,基于生成式人工智能(AI)技术的突破而形成的AI大模型为环境司法审判工作转向更高水平的智能审判体系提供了重大机遇。本文围绕推进AI大模型技术与环境司法审判工作融合、实现环境司法审判工作创新发展的主旨,探讨了AI大模型在环境司法智能审判中的赋能作用和应用实践,凝炼了当前环境司法AI大模型存在的数据质量“低劣”“算法黑箱”引发偏见、深度应用能力不足等突出问题;以生态环境保护类案件应用为例,构建了基于AI大模型的环境司法智能审判系统,阐述了相应系统的架构设计以及涉及的技术要素。进一步提出了注重顶层设计、建设环境司法高端智库,建设环境司法数据中台、健全司法数据标准及规范体系,构建算法治理机制、促进环境司法审判公平正义,完善环境司法多元问责机制、筑牢司法监督管理体系等发展建议,以期丰富环境司法审判工作的前沿技术认知,加快环境司法的智能化、智慧化、现代化转型进程。

机器学习方法在盾构隧道工程中的应用研究现状与展望

随着盾构隧道工程信息化水平的提升,隧道掘进设备作业过程监测技术日益完善,记录的工程数据蕴含了掘进设备内部信息及其与外部地层的相互作用关系。机器学习因其数据分析能力强,无需先验的理论公式和专家知识,相较于传统的建模统计分析方法具有更大的应用空间。通过机器学习方法对收集的信息与数据进行深度挖掘并分析其内在联系,有助于提升盾构隧道工程建设的效率和安全保障水平。简述机器学习方法的基本原理,总结和分析机器学习方法在盾构工程中的应用研究状况,综述基于机器学习的盾构设备状态分析、盾构设备性能预测、围岩参数反演、地表变形预测和隧道病害诊断等5个方面的进展,并分析当前研究的不足。最后,分析盾构隧道工程向智能化方向发展需重点攻克的难题。

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。

论人工智能体的模块化治理

人工智能体由控制端、感知端和行动端组成。在控制端,尽管大模型充当了智能体的“智能引擎”,但仍存在“机器幻觉”,其生成的内容面临时效性和可靠性风险。大模型的算法偏见也可能加剧智能体在决策中的偏见。在感知端,智能体的多模态感知能力加大了个人隐私侵权的风险,对个人信息保护制度构成挑战。多智能体系统间的交互可能导致不可预测的、复杂的和动态的系统性安全风险。在行动端,具身智能体的交互式学习模式可能导致全面的、侵入性的隐私风险。智能体的嵌入式和中介化部署方式将深度影响人类的主体性。其高度定制化的部署特性还会面临人工智能对齐的挑战。面向“代理即服务”的产业链特点,应建立从基础模型到基础代理的模块化治理框架。针对具体的高风险场景,应探索精准化治理机制。鉴于人工智能体的生态特性,应着力推进交互式治理。

通用人工智能时代信息资源管理学科的发展方向

本文梳理了人工智能与通用人工智能的70年发展历史,回顾了信息资源管理的50年历程,剖析通用人工智能对信息资源管理知识体系、教育体系、事业体系的深刻、多面的影响,并为信息资源管理在通用人工智能时代的发展方向提出三点建议。

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。