网络洗稿规制的反思与重述

网络洗稿规制的三重进路各有内在局限:法律进路的标准难以细化、执行效率低下,规范进路的规制激励不足、治理能力有限,技术进路的手段过于刚性、黑箱难以监管,因此网络洗稿的常态化及其对原创者的声誉收益与货币收益所造成的损害不可避免.但为激励原创所需的收益保护范围不必过大,权利保障水平过高也会显著增加未来原创的信息输入成本,因此有必要在重申激励原创作为网络洗稿规制之目标导向的前提下,区分简单低级的网络洗稿与复杂高级的网络洗稿,对前者通过技术的升级换代审慎规制、守住法律底线,对后者通过基于社会信用制度的行业规范柔性治理、保持规制包容,并以法律引导行业秩序的正确发展方向,确保非政府主体与非法律进路的规制目标与法律规制目标保持一致.     

科技论文洗稿行为的表现形式及其甄别策略

洗稿是一种高级抄袭行为,隐蔽性强、危害性大。该研究结合编辑实践梳理洗稿典型案例的发现和甄别过程,归纳科技论文洗稿行为的表现类型和特点,分析其形成的诱因及学术不端属性。文字重组、结构拆分重组和图表文字互换是洗稿的常见表现形式;洗稿行为侵犯作者著作权。洗稿行为的有效发现和甄别,需要科技期刊编辑部不断强化内部管理,提高防范意识,注重细节,增强智能工具应用能力,严格初审把关。     

图书洗稿内容的相似性认定

的方式进行列举,逐条对比认定是否存在复制行为;内部测试法则是采取一般理性人视角对两部作品的"整体观念、感觉"进行相似性认定.前者侧重于对作品进行思想、表达的划分,并对是否发生复制的事实进行认定;后者在复制事实得以成立的基础上,侧重于对相似性部分的数量与实质性进行考察.     

互动与形塑：生成式人工智能对出版行业的内容影响与风险规制

【目的】出版行业经历了从传统出版到数字出版等阶段,技术在出版领域的作用愈发突出。通过分析出版行业技术变革与内容质量的变化关系,探究生成式人工智能对当今出版行业的影响。【方法】结合出版行业发展历程和人工智能在出版行业的应用现状,并结合当今互联网科技高速发展的背景。【结果】人工智能技术发展日益成熟,出版技术在人工智能的影响下逐渐发展至顶峰。关于技术发展与内容创作的基本矛盾愈发明显,伴随出现内容质量、伦理、法律等问题。【结论】技术发展引发内容生成的变革,表现在互动方式、行业技术规范和交互形态等方面,同时在社会观念和出版理念上塑造出全新形态。     

学术论文洗稿的判定困境及治理体系

在作者专业发展对论文发表的需求压力、编辑审稿过程对原创行为的追溯难度和学术评价机制对学术不端的考察困境等合力之下,洗稿行为日渐侵入学术论文领域.然而,学界对洗稿的定义、特点并未形成权威性、共识性的认知,学术论文洗稿因思维共性、学术参考、技术规避等导致判定困境客观存在.学术论文洗稿治理体系必须标本兼治:完善学术不端监测机制以"治标",强化学术道德约束机制以"治本",改进学术水平评价机制以"兼治标本".     

人工智能在网络信息检索中的应用

随着因特网技术的发展，一些问题如信息过载、信息拥塞等相应出现，这给信息用户利用信息带来了障碍。人工智能在网络信息检索中的应用，给信息用户带来了希望。本文着重论述了人工智能的理论和技术，及其在网络信息检索中的应用。     

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讨论人工智能与情报检索的基本概念,分析两者之间的联系,阐述两者合璧的两种方式及存在的障碍。最后以ＣＯＤＥＲ与ＣＡＮＳＥＡＲＣＨ为例,分析两种不同结合方式的优缺点。     

人工智能在档案工作中的应用研究

人工智能已经成为“互联网+”时代下中国发展战略之一,对中国各行各业产生深远影响,档案行业也不例外.论文概述了人工智能的发展历程和代表性技术,认为人工智能在档案工作中的应用主要包括网络档案信息资源智能收集、数字档案信息资源智能分类与检索、智能化档案价值鉴定、智能化档案安全管理和智能化档案提供利用服务在实际应用中人工智能还存在一些问题,需要深入研究并加以解决.     

从比特到人工智能:数字新闻生产的算法转向

近年来数字新闻业正经历“算法转向”:从比特形式走向更为高级的人工智能阶段.“算法转向”让数字新闻与传统新闻的边界进一步明晰,二者的区别不仅在于是否数字化,更在于算法机制.算法广泛、深入地应用于数字新闻生产也带来了变革,包括新闻价值评价由经验判断转向实证测量、新闻内容生产模式由“手工作坊”转向人机协同、新闻叙事由线性叙事转向交互叙事、新闻内容推送方式由大众化覆盖转向个体化定制、表征现实的机制由记者中介转向算法中介.与以往媒介革命以技术为导向不同,这次的“算法转向”不仅与技术有关,更是一种新闻生产方法论和思维方式的大变革,重构着数字新闻生产理念.     

Mapping the challenges of Artificial Intelligence in the public sector: Evidence from public healthcare

The nascent adoption of Artificial Intelligence (AI) in the public sector is being assessed in contradictory ways. But while there is increasing speculation about both its dangers and its benefits, there is very little empirical research to substantiate them. This study aims at mapping the challenges in the adoption of AI in the public sector as perceived by key stakeholders. Drawing on the theoretical lens of framing, we analyse a case of adoption of the AI system IBM Watson in public healthcare in China, to map how three groups of stakeholders (government policy-makers, hospital managers/doctors, and Information Technology (IT) firm managers) perceive the challenges of AI adoption in the public sector. Findings show that different stakeholders have diverse, and sometimes contradictory, framings of the challenges. We contribute to research by providing an empirical basis to claims of AI challenges in the public sector, and to practice by providing four sets of guidelines for the governance of AI adoption in the public sector.     

人工智能视域下图书馆智慧服务探析

应用人工智能打造智慧服务已经成为图书馆未来的走向,以"基础资源+技术+应用"的思维结合人工智能中计算智能、感知智能和认知智能的处理方法,构建基础资源层、网络环境层、数据处理层、系统应用层的智慧体系,打造智能检索平台、系统集成平台、统一身份认证平台、四大管理平台的智慧服务模式。面对人工智能环境下凸显的用户隐私保护和道德伦理问题,从用户、馆员素质、技术与图书馆智慧服务融合问题展开探讨,为人工智能在图书馆智慧服务的深入拓展提供了借鉴。     

新媒介研究拐点:人工智能时代传播学的现貌与反思

伴随人工智能的发展,社会认知的媒介图景已不同以往.传播学因而需要考量既有新媒介研究经验的适用性,建立相应理论对话空间.时下传播学科关于人工智能之关切既受到计算机科学及其相关学科脉络的深刻影响,也出现不同层次研究案例注意到智媒时代内容生产与受众关系的生态变化,整体来看,已经涵盖基于机器自动化的媒介生产取向、基于算法模型的计算科学取向、基于信息处理的认知传播取向以及基于用户中心的人机交互取向等代表性论述.将人工智能置于传播媒介分析的互动框架,研究者有必要继续审视其如何助益多元化内容生产格局,提升人工智能数据分析、情景反应能力的精确性,同时,持续关注由此衍生而采的媒介素养与传播规范问题.     

期刊文献标题与文献长度的关系研究

通过对相关数据的统计,对中文文献标题的信息量与文献长度的关系进行深入的比较研究。     

人工智能在图书馆应用的理论逻辑、现实困境与路径展望

[目的/意义]人工智能技术在图书馆中的应用不仅是应用信息技术发展的产物，同时也是图书馆服务智能化、多元化和专业化的要求。但图书馆技术与图书馆服务并不是天然融合，弥合其差距需要从人文视角进行思考。[方法/过程]在文献回顾的基础上，厘清人工智能技术在图书馆应用的理论逻辑、了解现实困境与展望发展路径。[结果/结论]人工智能技术及其支持技术的革新是人工智能技术在图书馆领域应用的基本前提，在技术革新基础上进行理念和制度的创新最终实现图书馆服务的优质化提升是人工智能技术在图书馆领域应用的基本条件与目标归属。同时，目前AI应用仍然存在体验断代、伦理困境和数据泄露风险。最后，提出文化使命和道德嵌入、技术迭代与智能延展、制度优化与人机共存三大建议。     

人工智能时代的算法素养:内涵剖析与能力框架构建

人工智能时代的到来强化了技术环境对社会发展的影响,算法的广泛应用塑造着新的社会结构与规则,也对人们的信息处理能力提出了更高的要求。算法素养作为人工智能时代重要的素质能力集合被提出。作为一个新生的前沿概念,“为什么需要研究算法素养”以及“算法素养是什么”两个基础性问题亟需解决。本文首先分析算法素养研究的内部、外部驱动因素,阐述了人工智能时代研究算法素养的必要性,回答了“为什么需要研究算法素养”的问题。在此基础上,从信息素养等关联概念出发,对算法素养进行溯源,剖析其内涵特征,并进一步基于能力素质模型将算法素养能力划分为技能层、知识层、思维层、动机层和认知层,基于SCONUL模型厘清算法素养的核心能力要素,最终构建了算法素养能力框架,从内涵剖析与能力框架两个方面回答了“算法素养是什么”的问题。在对基础性问题进行充分讨论后,提出未来算法素养研究可从宏观走向微观,深度探索算法素养能力与用户行为态度等关联要素之间的关系,亦可从理论走向实践,在实现对算法素养能力科学测量的基础上开展算法素养培育。图4。表2。参考文献39。