生成式人工智能技术下的学术生产与出版：变革、失范与路径

聚焦以ChatGPT为代表的生成式人工智能技术在学术生产和学术期刊出版领域的应用现状、存在的风险与挑战,并以此为基点,探寻技术的应用与失范之间的可能通路。首先,在技术层面对人工智能融入学术生产的历史嬗变进行勾勒;其次,在实践层面总结并分析目前欧美学界对生成式人工智能技术应用于学术生产和学术期刊出版的讨论;再次,梳理国外代表性学术出版机构对人工智能生成内容的应对措施;最后,从建构多元主体协同监管的学术出版生态框架出发,尝试为生成式人工智能技术下我国学术生态的良性发展提供可能的进路。     

人工智能与档案开发利用：应用、愿景与进路

人工智能技术的应用能够实现档案信息深层加工和开发利用,进一步推动档案事业高质量发展。通过介绍人工智能在我国档案开发利用中的应用实践,从制度、信息安全、用户和技术四个层面,对比分析存在的问题,提出基于国民经济和社会发展规划、“十四五”档案事业发展规划等的档案开发利用愿景,并从四个层面进行探索,寻找实现愿景的道路,提出未来我国人工智能在档案开发利用的进路。     

论生成式人工智能档案产品的真实性维护

生成式人工智能可为档案信息资源开发提供新的思路,甚至可能催生出智慧档案开发新范式。文章从生成式人工智能档案产品的概念和类型入手,对其真实性维护的重要性进行分析,认为其真实性失范的风险源主要包括语料库的数据污染、生成机制的负向力、社会传播的不可控,并提出可以从坚持谨慎性原则、建设纯净语料库、强化专业性训练、加强用户的管控等方面发力,对生成式人工智能档案产品的真实性进行维护。     

生成式人工智能发展路径赛道及商业模式分析

首先介绍了生成式人工智能爆发的三大背景,系统分析从AIGC（内容生成）快速向AI Decision（辅助决策）发展的三个阶段。生成式人工智能工具型应用、智能硬件、智能软件三大表现,以及应用于自然语言处理（NLP）、机器翻译、音频生成和处理、医疗诊断和药物研发、制造和自动化、金融和投资、游戏开发、教育和培训八大类应用场景及商业模式分析,并给出相应的案例和总结,商业模式不是固定不变的,具体采取何种模式取决于公司的业务策略、产品特性、目标市场和竞争情况。     

生成式人工智能内容风险的一体化规制

生成式人工智能技术建立在大模型的基础之上,并且经过大规模数据集的训练后,能够生成文本、图片、音频、视频等内容。与以往的人工智能技术相比,生成式人工智能技术所生成的内容在质量、效率以及多样性等方面已经有了明显的进步。生成内容在本质上是客观世界在信息空间的映射。当前,生成内容面临着虚假性、违法性、安全性等诸多风险。因此,需要构建“数据信息、模型算法、生成内容”三位一体的规制体系,从而推动人工智能生成内容的规范应用与健康发展。     

人工智能在档案资源开发利用中的应用分析

人工智能的应用为档案资源开发利用带来机遇,但目前在档案领域的应用尚处于探索时期。一方面,智能语音技术、光学字符识别技术、人脸识别技术等能够促进档案资源的文本化、数字化与检索智能化;另一方面,档案资源类型复杂、指导理念与技术脱节、用户信息泄露、算法伦理等问题制约着其发挥作用。本文通过分析人工智能在档案资源开发利用中的现状,探讨其在资源层面、理念层面与技术层面遇到的困境,提出通过技术聚焦、理念更新、用户信息加密等策略全面优化人工智能在档案资源开发利用中的应用,为充分挖掘与实现档案价值赋能。     

论人工智能生成内容的可版权性问题——以ChatGPT生成内容为例

对于以ChatGPT为代表的人工智能生成内容的可版权性判断,从理论视角来看,赋予版权与“人格价值论”的契合度不高,无法获得正当性辩护;从实践视角来看,向生成式人工智能的创造者、投资者或使用者赋予版权均缺乏可行性与现实动力。一方面,生成式人工智能的创造者、投资者并不“热衷于”取得生成内容的版权,因为维权成本过高且影响了其技术服务的“订阅制”收入。另一方面,向生成式人工智能的使用者赋予版权很可能会影响人类创作者的创作热情,引发创作惰性。因此,合理选择应当是将生成式人工智能作为辅助人类创作的工具,将人工智能生成内容视为人类进行创作的公共素材资源;而人类创作者获得版权的保证则是在人工智能生成素材的基础上,形成更为“差异化”的内容表达。     

ChatGPT：生成式人工智能形塑社会认知的能力与风险

【目的】以ChatGPT为代表的生成式人工智能凭借优秀的自然语言处理与生成能力，其介入社会生活与知识体系的程度日益加深，对思想观念的影响也成为其社会动员的潜在能力，因此人们需要认识其作为媒介手段影响社会认知的能力。【方法】文章基于生成式人工智能的运作逻辑与机器学习的创新能力，梳理其影响社会观念的层面与可能性，以提醒人们应对潜在风险。ChatGPT的出现推动了传播权力的继续下沉，其参与社会关系的路径包含机器学习所输出的动态价值观对人们认知偏向的诱导、虚假信息的泛滥、削弱人的主体性意识等影响。【结果】【结论】人工智能领域不断革新的趋势下，生成式AI深度侵入认知层面提醒人们可以基于此去辨析机器生成与表达的深层逻辑，警惕偏见性引导。     

从ChatGPT到“LibGPT”：生成式人工智能驱动的新一代图书馆

[目的 /意义]数字化时代的图书馆发展需要紧跟新技术发展的步伐,如何结合生成式人工智能技术是未来的重点方向。[方法 /过程]基于美国运用ChatGPT类生成式人工智能技术的图书馆案例,梳理其特征表现,并对其进行内核拆解,在两者基础上提出未来生成式人工智能驱动的图书馆——“LibGPT”的发展路径。[结果 /结论 ]研究发现,生成式人工智能驱动的图书馆具备服务场景的交互化和智能化、图书馆资源的海量化和整合化、图书馆管理的自动化和延伸化等特征,其内核在于智能化的技术本质、全面化的角色定位与链条化的工作机制,基于此提出应从发展主体、内容、边界3个层面构建未来生成式人工智能驱动的“LibGPT”。     

ChatGPT等生成式人工智能使用作品的合理边界与侵权规制

为高效释放作品的数据要素价值,需厘清ChatGPT等生成式人工智能使用作品的边界,以调和产业发展与著作权保护间的冲突。在具体论证中,首先,通过剖析ChatGPT出现智能跃迁的原因,展示数据要素在生成式人工智能发展中的关键作用,但也发现不同使用阶段的侵权风险制约作品获取。其次,在作品合理使用层面,基于产业政策目标,解析相关群体的利益诉求,提出“转换性使用”标准来划定生成式人工智能使用作品的合理边界。最后,在侵权规制层面,结合生成式人工智能在输入阶段和输出阶段的差异性使用目的和技术实现原理,以“转换性使用”和“表达性使用”二分法认定著作权侵权风险;同时,明确作品使用的合规治理路径,通过双向监管来高效规制风险。     

智慧图书馆生成式人工智能应用场景及其法律问题

[目的/意义]生成式人工智能在智慧图书馆服务中应用具有较大的潜力和优势,能促进智慧图书馆提供更高效智能的服务。但是,人工智能生成内容法律地位和责任归属的不明确等所带来的法律问题也不容忽视。[方法/过程]文章回顾了生成式人工智能与AIGC的概念;分析了生成式人工智能在智慧图书馆中的虚拟咨询、学科知识服务、中小微企业专题推送、阅读推广以及信息素养教育与培训等主要应用场景;讨论了生成式人工智能在智慧图书馆主要服务场景中AIGC的准确性引发的责任、用户隐私权、著作权归属与相关规则失效以及算法歧视等法律问题及应对之策。[结果/结论]深入剖析这些法律问题背后的内在逻辑,从法学理论层面寻求系统的解决方案,需要在后续研究中进一步探索。     

新文本间性：生成式人工智能的文本内涵、结构与表征

随着生成式人工智能的技术发展与能力增强，文本间生产函数组合方式发生重要变化，引发新文本间性问题。人工智能获得并逐步巩固其作为内容生产者的主体地位，这直接带来由于生产主体不同而生发的“人类生产文本”与“非人类生成文本”之间的文本关系；在“非人类生成文本”的生产流程与机制中，存在提示文本、生成文本与现象文本的文本关系；而根据文本性质与生成功能的不同，在“生成文本”中存在“基础文本”与“对齐文本”，在“现象文本”中存在“机械文本”、“共创文本”与“再训练文本”的文本关系。廓清生成式人工智能的文本内涵、结构与表征，将对中国大语言模型的技术突破、精准构建与监管治理提供重要的理论支撑与实践指导。     

生成式人工智能与新闻业：赋能、风险与前瞻

生成式人工智能正在给新闻业带来前所未有的冲击。延续智能媒体的实践,生成式人工智能将通过其强大的内容生成能力助力新闻内容生产范式转换;倒逼从业者重构职业形态,迭代升级新闻传播业态,并以此最终重构人机关系的内涵,为新闻内容生产关系带来变化。这些冲击在进一步赋能传统新闻业,推动新闻业迈向强人工智能的同时,也带来了传播的信任危机、道德的伦理冲突和平台权力拓展的隐忧。为此,智能规范必须建立,机制监管亟待完善,人类特有的信任与共情也将重新显现其价值,以此规制生成式人工智能的发展,推动技术向善。     

面向“以人为本”的生成式人工智能：挑战与路径

生成式人工智能在多个领域快速发展,随之带来的各种潜在风险引发社会各界的高度关注。为了规范生成式人工智能技术应用,实现造福人类的目的,发展“以人为本”的生成式人工智能势在必行。“以人为本”的生成式人工智能是一个社会性、技术性兼具的问题,在人机高质量协同、模型驱动数据、治理方式等方面存在挑战。发展“以人为本”的生成式人工智能,需要加强对基础理论和价值准则的研究,加强对可解释性增强技术与公平性增强技术的研究,加强对其应用与治理的研究。     

生成式人工智能版权侵权治理研究

生成式人工智能的蓬勃发展引发人工智能生成内容广泛传播,但也催生版权侵权风险。技术支持者、服务提供者和AI使用者构成生成式人工智能产业体系的主要链条,是版权侵权风险产生的重要来源。当下生成式人工智能版权侵权治理围绕AI使用者和服务提供者展开,将技术支持者排除在外,呈现出局部治理特征,治理效果不佳。生成式人工智能版权侵权治理需要采取全周期治理思路,延长追责主体链条、坚持过错原则、实施分层分类治理,探索“技术支持者—服务提供者—AI使用者”价值链上各个主体之间的责任分担机制。对于技术支持者,应着眼于算法和数据,优化算法模型避让版权作品,建立著作权人的“选择退出”机制;对于服务提供者,需区分不同商业模式界定其版权侵权治理的注意义务范围;对于AI使用者,涉及“接触+实质性相似”直接侵权认定规则的改造。     

人工智能赋能智慧图书馆的研究与思考

人工智能技术的快速发展深刻影响着图书馆事业的发展，人工智能与智慧图书馆的融合发展催生了信息服务新业态。图书馆事业发展经历人工智能赋能阶段、增能阶段和产能阶段，越来越关注数字生成式人工智能、人机协作和可信人工智能，开创人工智能与智慧图书馆融合发展的新未来。     

倒着走向生成式人工智能的未来

借用“后视镜”隐喻可以发现,生成式人工智能（AIGC）是由专业生成内容（PGC）、用户生成内容（UGC）“逆转”而来,作为新型内容生产工具,正冲击着现有的政治、文化和社会秩序。为了适应强人工智能时代,梳理内容生成行业的法律法规,并由此提出国家构建的数据治理法律框架和相关法律是国家技术治理的重要工具,是社会掌控技术发展、坚持价值引领的重要举措。     

生成式人工智能驱动图书馆阅读服务变革

[目的/意义]探究生成式人工智能对图书馆阅读服务的影响,对推动图书馆阅读服务的建设与优化具有重要意义。[方法/过程]采用逻辑推演的方式,在探析生成式人工智能的功能边界、应用价值及负面风险的基础上,对生成式人工智能与图书馆阅读服务的融合发展进行剖析,并对生成式人工智能在图书馆阅读服务中的应用进行展望。[结果/结论 ]生成式人工智能为图书馆阅读服务带来的变革主要体现在图书馆的阅读服务技术系统、内容与方法、用户、评价与管理等方面,未来图书馆须持续跟进人工智能发展动态,推动阅读服务从数字化、网络化向智能化转型。     

生成式人工智能与新闻传播:实务赋能、理念挑战与角色重塑北大核心

文章从生成式人工智能在新闻传播业的应用实践及其效应入手,探究其对新闻传播的业务、机制的影响,以及对新闻专业、新闻理念和记者定位的挑战。生成式人工智能已经快速运用于国际大型媒体机构,但由于其模型本身的局限和使用中的问题,它在赋能的同时却不一定能够优化新闻业。新闻本源于社会实践,目前学界业界的讨论通常限于实务应用层面,但生成式智能正在重构新闻生产流程,变革新闻工作机制,并驱动新闻的多模态转换,是否挑战了新闻观念?智能数据驱动新闻是否挑战了新闻专业的基础?用智能技术替代采写,是否挑战了新闻工作者的专业实践观、记者的角色?本文认为,生成式人工智能对新闻业的变革将超越功能层面,深入到新闻的理念和结构层面。     

人工智能在我国档案管理中的应用现状与对策分析

人工智能应用于档案管理已经是大势所趋。基于人工智能发展的时代背景,文章对此开展了文献研究与实践案例分析。首先,从“宏观领域—中观环节—微观技术”三个维度梳理了人工智能在我国档案管理中的应用现状;其次,结合国内外比较分析,总结了其在不同层面存在的主要问题,包括应用场景有待拓展和丰富、应用环节有待深化和集成、技术与管理原则有待落地和融合;最后,提出了针对性的发展建议,为档案领域更广泛和深入应用人工智能技术提供参考。