论人工智能系统的透明性

为了实现对人工智能系统的有效治理,社会各界对其透明性的呼声日益提高。提高人工智能系统的透明性,有利于相关人员更好地承担责任,保护公众的知情权,因而透明性原则在各类人工智能伦理原则与伦理指南中出现的频率最高,但不同主体对其的内涵界定却存在一定的差异。人工智能系统的透明性至少表现在算法可解释、数据透明与功能透明等多个方面。我们需要从智能的特征、人工智能技术现状以及技术治理的可行性等角度,充分认识人工智能透明性的限度问题。对于人工智能系统透明性的建构路径,至少有技术进路、伦理法律规制与文化进路等多种途径。     

国家情报工作制度的构建:前提条件与构成要素

[目的/意义]探究国家情报工作制度构建中的前提条件和构成要素,以期为相关理论研究与实际工作提供可能参考。[方法/过程]在情报工作与情报制度相关文献研究的基础上,引入制度理论,系统分析归纳国家情报工作制度构建的前提条件和构成要素。[结果/结论]国家情报工作制度构建的前提条件包括:全面深刻理解国家安全问题,广泛搜集相关主体对国家情报工作的见解,认真研习制度构建理论及其运用;国家情报工作制度的构成要素包括:目标问题、制度主体、法规规范、制度减设与变迁。     

电子商务平台选择要素与分析

企业要实施电子商务必须选择好适宜的电子商务平台.文章主要从电子商务平台选择的要素,主流电子商务平台的优劣势进行了分析,为中小企业选择电子商务平台提供有益的参考.     

服装设计的原则与要素

服装设计具有很强的时代性、社会性、物质性、时尚性和艺术性,如何把握信息时代下的服装设计文化内涵和设计艺术,握住服装设计的原则具有十分重要的作用。     

人工智能治理：认知逻辑与范式超越

人工智能治理具有清晰的生成逻辑,它是人工智能发展的“核心驱动层”推动治理的“环境变革层”,在不同“认知适配层”的规范下而形成不同“治理范式层”的过程,其认知图谱主要表现为技术逻辑、制度逻辑、文化逻辑和资本逻辑,不同逻辑下人工智能治理的议题理解、价值导向、主体关系、路径依赖和工具选择具有差异性,亦各自具有不可回避的理论困境。人工智能的复杂性决定其治理需建构包容性框架以实现内生性逻辑与建构性逻辑、一般性逻辑与情境性逻辑的统一,为此,研究构建了基于“共性价值—结构要素—行业场景—微观操作”的人工智能治理综合分层框架,详细阐释了各框架的价值导向、功能定位、治理原则、关注对象、主体间关系结构和工具选择,并揭示了该框架从宏观到微观的维度衍变,从抽象到具体的内容衔接,该框架启示人工智能治理需体现多元认知逻辑的融合,嵌入多样治理范式的协同,实现多维目标系统的平衡。     

基于供需理论的生成式人工智能赋能情报工作范式模型构建与应用研究

[目的/意义]当前生成式人工智能的发展对社会产生了强烈冲击。为响应国家创新发展的迫切需求,如何利用生成式人工智能更好地完成情报工作,以满足用户的情报需求,已成为当前情报学领域关注的热点问题。[方法/过程]基于供需理论提出从数据供给侧（Supply）、智慧情报分析中台（Analysis）、情报需求侧（Demand）三方构建生成式人工智能赋能情报工作范式模型——SAD范式模型,深入分析生成式人工智能赋能情报工作机理,并结合国际前沿项目案例探讨生成式人工智能与情报工作的前瞻性融合发展。[结果/结论]生成式人工智能赋能情报工作范式模型SAD,可以更好地促进生成式人工智能赋能情报工作的各个环节,提高情报工作效率,为情报工作范式研究提供了新思路。     

谈大学生信息选择引导原则与机制的构建

文章从分析信息选择对大学生的健康成长和未来发展的重要性入手,阐述了大学生进行正确、有效的信息选择必须遵循的基本原则以及高校图书馆构建的大学生信息选择引导机制的主要构成要素。     

人工智能驱动的生命科学研究新范式

生物技术和信息技术的迅速发展,使生命科学进入了数据爆发的新时代,传统生命科学研究范式难以在日益增长的生物大数据中揭示生命复杂系统的本质规律。随着人工智能（AI）在生命科学研究领域持续取得颠覆性突破,AI驱动的生命科学研究新范式呼之欲出。文章通过深入剖析AI驱动的生命科学研究的典型范例,提出了生命科学研究新范式的内涵和关键要素,阐述并讨论了新范式下的生命科学研究前沿和我国面临的挑战。     

信息范式的选择：政府信息资源的制度变迁

文章就信息范式条件下,政府信息资源制度变迁的追求作了论述,并以实际案例用以证明其论点,特别是在制度变迁的策略选择上,从政府的职能结构、政府信息资源的传递途径等方面提出了可操作的具体措施,具有很强的理论指导意义。另外,文章从信息范式的选择与制度的关系变化作了论述。     

人工智能与中国要素报酬分配——基于GTAP模型的分析

基于标准GTAP模型的框架,本文探究人工智能冲击对中国要素报酬分配的影响。在本文中,人工智能既体现为资本增强型技术进步,又表现为资本—劳动要素替代弹性的增加。在此基础上,讨论人工智能的深化、广度、强度等冲击对中国要素报酬分配的影响。模拟结果表明:在人工智能冲击中国要素报酬分配的传递路径中,人工智能的深化和广度是影响要素报酬的核心因素,而人工智能的强度、非熟练与熟练劳动力替代弹性对要素报酬的变动均不具有根本性影响。具体而言,世界范围的人工智能深化有利于中国资本要素报酬增加,而不利于中国的劳动要素报酬;由中国引领的人工智能深化同时有利于中国的资本和劳动报酬;由美国引领的人工智能深化既不利于中国的资本报酬,也不利于中国的劳动报酬。此外,人工智能强度、非熟练与熟练劳动替代弹性不会显著改变人工智能深化影响中国要素报酬的变动方向。     

Fashion analysis and understanding with artificial intelligence

As handling fashion big data with Artificial Intelligence (AI) has become exciting challenges for computer scientists, fashion studies have received increasing attention in computer vision, machine learning and multimedia communities in the past few years. In this paper, introduce the progress in fashion research and provide a taxonomy of these fashion studies that include low-level fashion recognition, middle-level fashion understanding and high-level fashion applications. Finally, we discuss the challenges that when the fashion industry faces AI technologies.     

人工情感与人工智能应用研究

生活世界中人工情感研发得到快速发展,但还不能比及人类情感。语境残破和缺身涉入是人工情感不及人类情感真挚、真切的两个重要原因。建构语境与虚拟身体的协同创新有助于增强人工情感的逼真度。人工情感在教育、客服、营销、制造、安防等领域的应用,将有助于提高人机交互的有效性、体验性和真实性。随着人工情感的增强,我们既要积极支持,同时也要做好应对因人工情感所带来各种风险的防控。     

高科技企业人工智能知识管理专家系统构建研究

在介绍高科技企业知识管理基本模式的基础上,构建一个基于人工智能的知识管理专家系统,并探讨它在高科技企业中的应用.     

Inspired,but not mimicking: a conversation between artificial intelligence and human intelligenceOA

<正>How intelligent is artificial intelligence(AI)? How intelligent will it become in the future? What is the relationship between AI and human intelligence(HI)? These questions have been a hot topic of discussion in recent years, but no consensus has yet been reached. To discuss these issues, we should first understand the concept of intelligence as well as the underlying mechanisms for both HI and AI. In this NSR Forum, experts from both disciplines gathered to discuss these issues; in pa...     

基于专利计量的人工智能发展现状研究及关键技术分析

以inco Pat全球专利数据库收录的人工智能领域相关专利为数据源,运用专利计量法对专利数据从时间、地域分布和技术分类等方面进行比较分析,得到人工智能主要发展国家或组织在人工智能领域的发展状态、重点技术发展方向,并对人工智能领域专利成果较多的中美日三国的不同专利类型利用Ucinet软件进行关键技术分析,比较3个国家在人工智能领域的重点研究方向和产业应用情况,分析国际人工智能领域的发展趋势,再通过对我国国内人工智能领域专利申请人的技术分布、地域分布等情况进行分析,发现我国国内人工智能领域技术的现状。     

全球人工智能科学领域专利信息计量分析及其启示

基于智慧芽专利数据库收录的人工智能领域专利信息,运用专利信息计量方法对专利数据进行全球专利申请趋势、地域分布格局、关键技术领域以及主要专利权人分布统计。中国在人工智能领域专利申请量较多,产品研发技术发展迅速,但基础算法领域相对薄弱,核心竞争力较发达国家仍有一定差距。建议中国在保持现有产品优势的前提下,加大对硬件、算法及芯片等基础层面的研究,同时推动人工智能与其他行业的融合转化,加快推进专利布局和人才引进战略。     

中美两国人工智能头部企业研发和创新的比较分析与启示

人工智能是当前科技界最受关注的领域之一,而中国和美国是全球最重要的两个人工智能研究和开发中心。然而,中美两国在这个领域的发展存在明显差异。尤其是2022年ChatGPT的问世,引发了对中国人工智能企业能力和竞争力的广泛讨论。文章通过对中美两国过去5年获批的超过12万件人工智能发明专利的分析,首先构建了一个基于专利特征的多维度指标,并基于该指标定义了中美两国人工智能领域的前十大企业。进一步的分析显示,这2组企业在专利技术和研究网络上存在显著差异。中国人工智能头部企业的专利数量相对较少,引用率和转化率也较低。中国头部企业的专利主要集中在图像识别、语音识别等应用层技术上,并且尚未形成独具特色的技术集群。与此相对,美国人工智能头部企业产出了更多具有高影响力的专利,并在人工智能产业的基础层和技术层形成了多个技术集群。就学术研究而言,中国人工智能头部企业主要与国内的研究机构进行合作,而美国头部企业则表现出更强的中美合作及美国本土企业间的合作。文章的比较分析揭示了中美两国人工智能头部企业在技术能力和合作策略上的差异,并为中国更好地发展人工智能产业提供了企业管理启示和3条政策建议。