科技伦理视角下的人工智能研究

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。     

国内人工智能研究的知识图谱分析

为全面分析国内人工智能的研究现状和研究热点,运用Vosviewer与Citespace软件对CNKI数据库中1992-2020年国内人工智能研究的相关文献进行可视化分析,绘制作者共现图谱、关键词共现标签视图、关键词时区图谱.在此基础,对人工智能在过去二十多年间的研究主题演化、内容分支、跨学科融合等问题进行介绍;换言之,...     

区域产业协同视角下广深人工智能产业发展研究

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。     

人工智能计算机的发展困境

上个世纪八十年代,第五代计算机,也就是人工智能计算机的研究曾热极一时,然而时至今日,已经鲜有人提起第五代计算机了。本文对第五代计算机的主要特征进行了描述,从第五代计算机的核心技术…人工智能入手,对第五代计算机研究陷于困境的原因进行了探讨。在此基础上,对于人工智能的发展前景做出了自己的判断。     

个体知识共享研究：基于心理学的分析

本文从心理学的角度对当今知识共享研究成果尤其是个体知识共享的研究成果进行了系统分析。结合当今知识共享研究的最新成果,提出了个体知识共享是一种沟通、交流与学习过程的主张,初步构建了基于个体认知发展的知识共享发生机制,并对未来知识共享的研究提出了思考。     

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。     

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。     

殊途同归：人工智能技术应用企业价值创造模式与机制研究——基于知识基础观视角

基于知识基础观视角,采用多案例研究方法,选取3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,企业通过认知的横向与纵向迁移和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3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。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提供参考。     

我国人工智能政策特征与PMC模型量化评价研究

探讨我国人工智能政策特征以优化政策设计思路，以中央部委与地方政府印发的31份人工智能政策文件为研究样本，综合运用文本挖掘、内容分析和PMC指数模型等方法，提炼人工智能领域的研究前沿与热点分布、人工智能的政策特征以及评价结果。研究发现：我国人工智能政策以智能化为主要目标，重点关注科技研发与创新环节，并对“卡脖子”的芯片、机器人产品提出政策规范；政策工具应用不平衡，对政府采购、对外贸易管制、反他国管制、购置补贴四项需求型政策工具重视度不够；总体政策效力较好，但政策之间具有效力差异性，相关政策条款亟待加强和完善。基于以上特征和问题，建议进一步促进人工智能前沿政策的设计与前瞻，加大需求端政策工具的组合性和灵活性应用、优化供需政策工具包，加强对人工智能领域的监管政策力度，开展人工智能政策系统的整体性评估。     

中外人工智能审计研究热点及演进知识图谱比较研究

应用Cite Space 科学计量可视化软件,以CNKI数据库和WOS 核心合集中的人工智能审计研究文献为研究对象,通过对文献数量、研究关键词、发文国家及机构的分析,总结国内外人工智能审计的热点及趋势。研究发现,国际人工智能审计研究已显现聚集效应,完成了理论规范研究向实证性案例研究的过渡,具备了应用实例和技术平台;国内研究以电算化审计-计算机审计-信息化审计为演进路径,相关理论和实践经验还不成熟,参与国际科研合作不强,缺乏基础智能技术科研机构,未来研究将更多实践在技术创新、案例应用等现实领域。(234字)     

人工智能对企业成本黏性的影响研究

如何利用人工智能为传统产业转型升级和转变经济发展方式添薪续力已成为当下我国经济发展的重要议题。本文基于成本黏性视角,采用面板回归模型,实证检验人工智能对企业成本黏性的影响和作用机制。研究发现：(1)人工智能对企业成本黏性具有抑制效应,能够发挥降低成本的效果。(2)在调整成本较高和代理问题较严重的企业中,人工智能对企业成本黏性的抑制效应更显著,表明人工智能通过降低调整成本和缓解代理问题两条渠道影响企业成本黏性。(3)人工智能对企业成本黏性的抑制效应主要源自人工智能的商业应用,而人工智能研发与成本黏性没有显著关系。(4)在区分不同成本要素后,人工智能会抑制物质资源成本黏性,增加人力资源成本黏性。研究结论对于加快人工智能和实体企业的深度融合、深化供给侧结构性改革和推动经济高质量发展具有重要的参考和启示意义。     

基于知识图谱的机器学习研究前沿探析

机器学习是人工智能的一个前沿分支学科,同时也是实现人工智能的一个重要途径.以机器学习领域内的著名期刊《机器学习》(Machine Learning)和《机器学习研究杂志》(Journal of Machine Learning Research)作为样本,运用多视角引文网络分析CiteSpaceⅡ软件绘制的知识图谱显示出国际机器学习研究的前沿领域是以“数据挖掘”为代表的9个知识群;通过对知识图谱的深度解读,进一步揭示出机器学习研究的前沿演化路径.     

适应人工智能快速发展的知识产权制度研究

基于深度学习算法的进步,人工智能逐渐有能力独立进行发明创造和文艺作品创作。本文主要探讨现行专利及著作权制度中规定的保护对象、权利人资格、专利及著作权的权属、侵权判定、侵权责任主体等对人工智能技术快速发展的适应及协调程度,研究指出：现有的专利和版权制度应当对人工智能的发明和作品持鼓励的态度,在排除不适宜作为专利或著作权保护对象的同时,人工智能的发明或作品的权利授予标准应当与人类的有所区分;相关权利人仍须对应自然人或法人,而非人工智能本身;相关专利侵权行为应包括间接侵权,同时应对人工智能作品安排“登记-授权”的著作权制度、参考临摹作品为人工智能绘画作品提供相应的授权使用制度等。本文还探讨了当前的专利法及著作权法在人工智能时代符合公平原则的程度,并提出解决方案：在“强人工智能时代”将人工智能的发明创造或作品作为公共财产,授予相应的开发者“数据处理权”作为一种新的邻接权,赋予人工智能创造物新的特别权利（Sui Generis）,修改专利法与著作权法中关于主要权利的相关规定等。     

医学人工智能发展态势分析及问题浅析

为探究医学人工智能发展态势以及我国医学人工智能存在的问题，从医学人工智能领域论文、临床试验、医疗器械产品3个维度进行态势分析，量化分析结果显示我国和全球医学人工智能发表论文数量均呈迅速增长趋势，发文数量及高被引论文方面我国处于国际前列；人工智能临床试验开展数量和面向疾病种类较多，但临床试验注册质量有待提高；我国人工智能医疗器械获批数量逐年增加，医疗人工智能产品认证稳步推进。医学人工智能发展的同时在理论层面、技术层面、伦理法律层面以及应用层面依旧面临着诸多问题和挑战。     

基于多源数据的人工智能产业全链条态势研究

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.     

人工智能伦理的国际软法之治：现状、挑战与对策

人工智能技术不仅能快速赋能经济社会发展,也可能引发诸多与人工智能技术本身特征和发展高度相关的伦理问题。国际软法因具有灵活高效、适用成本低,能填补硬法空白,以及方便区分治理、分层应对伦理问题的优势,其在人工智能伦理治理领域的勃兴几乎是必然的。在该领域国际软法发达、硬法落后的现状下,面对国际软法主体间合作不稳定、有时得不到有效实施的治理挑战,治理模式逐渐向软硬兼备、软法“硬化”转变,以提高软法约束力与执行可能性。建议构造国际软硬法混合治理的“中心—外围”模式、构建间接执行机制,以完善人工智能伦理的国际软法治理对策。     

人工智能技术水平能够影响FDI区位选择吗？

选用中国2004—2019年30个省份作为研究对象，构建指标测度区域人工智能技术水平，通过莫兰指数刻画人工智能技术水平与外商直接投资的空间集聚性，并利用空间权重矩阵构建空间杜宾模型实证检验人工智能技术水平对FDI区位选择的影响。研究结果表明，区域人工智能技术水平与外商直接投资都具有正向的空间自相关性；人工智能技术水平的提高不仅对本地区外资进入起到了显著的正向促进作用，对周边相邻地区外资流入的促进作用也是显著的；异质性分析得出，人工智能技术水平对FDI区位选择的影响效应在中部和西部地区要比东部更显著。研究结论对鼓励人工智能技术进一步发展，合理高质量地吸引和使用外资，建立更开放的新型经济体提供了实证依据。     

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。     

知识表示与检索语言的关系

本文探讨了检索语言与自然语言、人工智能及心理学研究中的知识表示的内在联系。从知识表示的角度,分析了检索语言中的语义关系与句法内容,并讨论了检索语言现有的知识表示水平对于检索效率的具体影响。