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人工智能嵌入治理最为突出的特征是人类角色被替代,人类的决策和理性能力开始被弱化,转向算法决策、算法理性和算法支配的治理形态,潜在智能技术治理价值负向实现的隐忧,政府治理活动在实际运行中存在数据共享的不安全性、治理责任的模糊性、算法公正减损化以及技术依赖的自主性损害等负向价值问题。为了确保人工智能算法朝着改进政府治理绩效、提升政府治理优良性和有效性的目标行进,需要把增进人类福祉作为公共行政终极价值,从保障数据安全、明晰算法问责、增强算法透明度以及提升主体自主性等方面促使政府治理回归“以人民为中心”的本质特征,实现智能技术治理目的性和工具性的统一。 相似文献
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我国人工智能技术认知经历了从“反动思潮”到国家战略的巨大转变。根据焦点问题的转移,可将其划分为人工智能的“伪科学”批判(1955—1977)、人工智能科学与价值的定性(1977—2000)、人工智能战略地位的确立(2000—2020)三个阶段。在科学性认识上,对人工智能的定义实现了从“数学机械工程”到“知识+逻辑推理”再到“大数据+算法驱动”的认知迭代;在社会性认识上,对人工智能的价值与影响形成了从“反动思潮”到“智能革命工具”再到“技术与风险并存”的认识深化,最终形成发展负责任人工智能的社会共识。科学界、哲学界、企业与大众在各阶段的互动和主辅地位的消长深刻影响了我国人工智能技术认知的建构过程,但起主要作用的是人工智能三大研究纲领与社会科技发展观。 相似文献
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算法公平性是当下人工智能领域和信息伦理学界共同关注的一个话题,它来自于算法决策系统中的算法歧视现象。尽管技术人员在避免算法歧视方面取得了许多进展,但对于如何在技术层面实现算法公平性,至今仍没有达成共识。基于此,本研究首先分析了从技术路径实现算法公平性的方法及其缺陷,接着,沿着当前对于单从技术路径实现算法公平性的批评及修正,提出一种基于布雷的“披露性的计算机伦理学”的社会化研究框架,为算法公平性问题提供了一个更为合理的解决方案。 相似文献
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对从Web of Science和中国知网核心数据库检索得到的2013—2022年间252篇国内外有关算法技术异化的文献，通过文献计量方法提炼出其“内涵特征—异化归因—算法治理”的逻辑框架，系统梳理出其整合性的研究框架。结果显示,算法概念主要有广义、狭义以及中义3个层面，技术异化则主要从技术非中立以及对人的负面效应两个角度进行考察；异化归因从主体维度主要包括社会范畴化、算法“黑箱”效应、非人性化以及挖掘敏感属性等主流原因，从交互维度则主要包括数据的社会性、操作的干预性、应用的市场化等；而算法治理可大致划分为算法技术本身的完善、国家法律层面的规制问责，企业层面的社会责任履行以及社会生态各主体的共同治理。由此，基于“What/Why/How”3个经典问题总结出算法技术异化的整体研究框架，并给出未来在技术向善、算法企业责任范式进阶、合力治理等三方面的重点研究方向。 相似文献
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数据在许多研究领域都可采用图形来表示,图形和图形理论为人工智能决策提供了有效的可视化工具、体系化准则和相关技术。以交通线路自动调整系统为例,说明在嵌入式智能查询算法中如何利用图形对数据进行可视化处理的方法来避免"盲目"操作,从而提高算法的决策效率。 相似文献
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人工智能的迭代发展对国际合作构建相应的监管理念与机制提出了前所未有的挑战。目前,可解释性框架下的人工智能国际合作监管存在着理念层面的创新与规制权衡、社会层面的伴生风险以及监管层面的重叠、浪费等问题,蔓延全球各国,致使单一国家难以独善其身。质言之,以可解释性为中心的人工智能国际合作监管的理念与机制应运而生,包括探索性地提出“协调性”、“包容性”以及“开放性”等以问题为导向的监管理念,并且通过完善相关法律规范以及构建法律与技术相互为用的体制机制,希冀拓展更为广泛的人工智能国际合作,引导人工智能健康、有序发展。 相似文献
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以15家国家新一代人工智能开放创新平台依托企业为研究样本,利用多元化数据,采用模糊集定性比较分析方法探索人工智能赋能对创新绩效的影响路径.研究发现,人工智能赋能对创新绩效的影响是技术层面、数据层面和企业层面多因素作用的结果;人工智能赋能对创新绩效影响路径为技术支撑型、数据驱动型、组织变革型、服务生态型和营销整合型5种,并对每条路径的使用特征进行详细解析.从理论上丰富人工智能赋能和创新绩效影响路径的相关研究,同时为多数企业加快实现数字化和智能化转型,实现高质量发展提供有益启示. 相似文献
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<正>目前,人工智能技术正逐渐应用到生活、工作、学习中。根据2018年美国进行的一项金融机构调查显示,200家参与机构都使用了一种机器学习（ML）技术,91%的大型银行使用深度学习算法进行数据驱动决策。亚马逊集团曾于2014年至2017年通过人工智能技术的招聘软件帮助人力资源部审核简历。人们发现该软件降级了包括“女性”一词的简历,含有极大的性别偏见。人工智能的核心与灵魂在于算法（Algorithm）。在该案例中,特定的算法写入人工智能系统中,过滤掉求职女性的简历, 相似文献
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通用模型是近年来人工智能发展的重要方向之一。随着模型研发应用的增多，模型的社会和伦理影响受到广泛关注。文章从通用模型的特性出发、分析了模型在算法、数据和算力3个层面潜在的伦理挑战，包括不确定性、真实性、可靠性，偏见、毒性、公平、隐私及环境问题。进一步从技术哲学的视角分析了数据驱动的模型在人与世界关系中的中介性作用及所产生的“镜像”效应问题和透明性问题，提出了人与世界关系的新形态是以模型（数据）为中介的，即“人-模型（数据）-世界”关系。最后，从治理技术和治理机制两方面反思了当前的应对措施及局限性。建议建立开放式、全流程、价值嵌入的伦理规约机制，保障通用模型在合规、合伦理的框架下发展。 相似文献
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人脸识别技术的社会风险及其法律规制 《科学学研究》2021,39(1):12-20
人脸识别技术是以人工智能算法为技术支持，以大数据分析为手段，进而实现人脸识别的目的。根据算法的不同，有基于2D识别算法和3D识别算法的人脸识别技术系统。但不管基于何种算法，均面临欺骗攻击、技术利维坦及责任风险等社会风险。欺骗攻击包括2D欺骗攻击和3D欺骗攻击；人脸识别技术利维坦是集人工智能“赛维坦”和大数据“数字利维坦”于一身的复合型技术利维坦；责任风险表现为现有的过错责任原则无法有效地对人脸识别技术带来的责任规则进行划分。为防范人脸识别技术的社会风险，除需对该技术进行深度研发外，更需要从该技术系统的应用端出发，对该技术使用的范围、手段和目的进行规制。 相似文献
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人工智能产业的发展将为其它产业带来颠覆性变化,对人工智能领域的定量分析能系统展现该领域发展态势,但当前数据来源单一,无法全链条反映该产业态势.基于文献或专利的定量研究,增加领域顶级会议论文、产业规模、投融资情况、科研项目信息等多来源数据,从基础研究、前沿热点、技术创新竞争情况、全球科技布局和产业态势等方面全链条挖掘分析全球人工智能产业的科技创新及产业发展态势.在此基础上,分析全球竞争形势和我国人工智能产业存在的问题,提出政策建议,为推动我国人工智能产业发展和提升政府治理水平提供决策参考. 相似文献
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人工智能促进人力资本流动与提升 《科学学研究》2021,39(5):833-841
人工智能产生的根源是对重复繁重型劳动的解放和劳动人口不足的“补位式”替代，劳动人口越稀缺，增加劳动力所带来的边际成本会越高，人工智能替代创造的边际价值将越大，对经济促进作用相应越明显。通过青岛市人工智能替代企业劳动力的实证研究，发现：人工智能替代促进制造业人力资本的流出、服务业人力资本的流入，促进人力资本的学历和综合力提升、岗位和工资收入提升。本文建议：提升“智能替代人工”的导向意识，重视人工智能“低成本战略”的有效推动，着力促进“人力资本提升”的精准实施。 相似文献
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当前自动驾驶汽车发展所面临伦理困境的一个核心问题是：是否应该将道德规范嵌入算法结构以及应当以何种方式嵌入。在面对未来可能的交通事故时，屏蔽信息而依靠“道德运气”进行随机选择和基于完全信息的人工智能系统自主抉择都存在严重困难，因此应当为自动驾驶汽车预设“道德算法”。而对于如何决定“道德算法”的问题，鉴于现有道德原则间的相互冲突、道德决策的复杂性以及人类道德判断的情境化特点，基于某种人类既定的道德原则或道德规范是不现实的。 相似文献
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摘要：人工智能时代，企业如何捕捉发展机遇将人工智能技术优势转化成价值优势，实现“弯道超车”和价值创造正成为企业发展与价值创造研究的焦点。本文基于知识基础观视角，采用多案例研究方法，选取三家不同行业的人工智能技术应用型企业作为案例，探索面临创新技术变革的外部环境，企业如何实现价值创造等相关问题。研究发现：（1）企业应用人工智能技术实现价值创造包含认知迁移和双元能力塑造两个维度，企业通过认知横向与纵向迁移，应用式与内生式能力塑造实现价值创造；（2）企业价值创造可分为慢变型、先锋型和成长型三类路径模式，不同企业间价值创造模式与机制存在异质性；（3）企业通过内外部合法性地位的获得实现人工智能技术在企业内的稳定发展与扩散。本文研究结论对于揭示人工智能技术实现价值创造的内在逻辑和企业技术应用决策有着重要理论和实践意义。 相似文献
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为强化广深两地人工智能产业“双城”联动，引领带动粤港澳大湾区实现区域协同发展，本文基于区域产业协同理论，经综合分析两地该产业创新平台、企业、专利等相关数据，得出广深人工智能产业协同发展存在两地专利合作量较低，专利合作意愿下降，产学研协同创新较少，应用场景及数据中心共建共享有待深化等短板，通过深入分析制约该产业两地协同的主要因素，本文从战略协同、创新链协作、产业链耦合、应用场景共建共享等四方面提出了完善广深人工智能产业生态体系的对策及建议。 相似文献
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人工智能已成为新一轮产业变革的核心驱动力、经济发展的新引擎和社会发展加速器,必将对就业产生深远影响。近年来,人工智能对就业的影响受到国内外学者的广泛关注。本文应用Citespace软件,对CNKI数据库和WOS核心集合中关于人工智能影响就业主题的文献进行可视化分析,发现核心研究国家,对比国内外的研究机构分布和关键词共现状况,分析关键节点文献,追溯研究源起、梳理研究现状、热点及发展趋势。研究发现,当前各国、各研究机构间的联系较为松散,缺乏多学科领域合作。就业极化和收入极化成为重要研究视角,技术进步、数字化转型、工作时长和常规性结构成为重要的研究领域,人工智能对就业影响的“情景化”、 “异质化”研究、 “重塑效应”、人机协同情景下的人机“共生关系”、基于人类价值的就业质量提升、劳动者的知识技能转化、人工智能下的就业心理、就业领域的伦理道德、基于产业与就业动态匹配的应对政策以及人工智能与就业关系的跨学科交叉研究将成为未来的十大研究趋势。 相似文献
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应急决策是突发事件应急管理的核心,离不开情报的支持。文章从3个方面对国内外文献作回顾与梳理:突发事件应急管理研究、突发事件应急决策研究、突发事件应急决策情报研究,以揭示现有研究现状。最后总结现有研究的不足并展望未来研究方向。 相似文献
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人工智能在深刻影响人类社会生产生活方式的同时,也引发诸多伦理困境与挑战,建立新的科技伦理规范以推动人工智能更好服务人类,成为全社会共同关注的主题。本文从科技伦理的视角,围绕机器人、算法、大数据、无人驾驶等人工智能领域所出现的伦理主体、责任分担、技术安全、歧视与公平性、隐私与数据保护等问题,以及人工智能技术的伦理治理,对国内外相关研究成果进行回顾分析,并提出未来需要在中国情境下伦理原则与治理体系的建立、人工智能伦理研究的跨学科合作、理论分析与实践案例的融合、多元主体伦理角色分工与协作等方面进行进一步研究。 相似文献
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本研究通过对发达国家科技发展战略、顶尖咨询机构权威报告、我国重点科技项目布局方向的共词分析遴选出高频词的未来产业领域,根据“对标国际、紧扣国家、立足江苏”的原则将人工智能产业作为引领江苏发展的未来产业。基于2010-2019年WOS核心合集收录的英文文献和CNKI数据库中文核心文献,运用知识图谱方法进行前沿热点技术分析,为江苏下一步发展人工智能产业提供借鉴。结果显示：江苏有基础推动人工智能产业高端化发展；美国和中国成为人工智能领域研究最为活跃的国家；国外人工智能的热点技术为机器人、物联网、特征提取和强化学习,重视对系统、模型和算法的研究,未来向着与大数据、物联网融合的方向发展；国内重视对模糊控制、遗传算法、自然语言处理的研究,未来向教育领域的融合应用、社会治理、5G、人才培养等方向发展。 相似文献