AI辅助审判的技术风险及规训策略

AI正在深切地厘革着司法审判领域,人机协作的审判范式正逐步走向常势化。作为一个炙热且严正的司法理论与实践课题,需在理论研究中被陆续求证,在践履中被不断检视。文章通过梳理AI助力审判的实践现状,发掘裁判生产方式由人工向人机协作的智慧转型的国内外范例,总结了AI“超人”的效率与价值;指出在聚焦AI优势的同时,更需保持的是技术理性,AI在辅助裁判中仍存在诸多技术困局,包括大数据技术、算法技术及弱人工智能技术的负面风险;提出AI助力审判的技术规训策略即完善大数据技术、优化算法技术、精进AI辅助审判技术,使AI在辅助审判上发挥较大作用。     

生成式AI技术助推人力资源管理的转型前景和潜在风险——基于ChatGPT技术的应用场景视角

以ChatGPT为代表的生成式AI的崛起是人工智能领域的一次重大变革，伴随着类ChatGPT技术强势介入人力资源生态圈，如何利用好这把“双刃剑”来有效助推人力资源管理变革需要全面冷静的思考。研究以ChatGPT等生成式AI为主要研究对象，基于其核心特征，探讨在人才招聘选拔、员工培训与发展、员工体验提升、人才画像分析、赋能绩效管理和雇主品牌建设等方面的应用前景。在此基础上，本研究进一步探讨了ChatGPT在人力资源管理中的应用可能引发的风险，即工作替代与岗位流失、用户隐私泄露风险、信息滥用与虚假操纵、决策误导与生成偏差，以及数据安全与网络风险。面对ChatGPT可能引发人力资源的深刻变革，人力资源领域应主动吸纳ChatGPT带来的创新动能，建立科学的生成式AI规范框架和管理体系。     

数据挖掘在决策支持中的应用

决策支持系统是辅助决策者通过数据、模型和知识,以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统。它是管理信息系统向更高一级发展而产生的先进信息管理系统,为决策者提供分析问题、建立模型、模拟决策过程和方案的环境,调用各种信息资源和分析工具,帮助决策者提高决策水平和质量。重点介绍了数据挖掘在医药销售决策支持系统中的应用。     

数字时代背景下的算法歧视及其规制

在行业数字化转型的时代背景下,海量数据以及算法自我学习能力的不断迭代更新使得算法技术被广泛应用于诸多领域。算法正在无形地重塑我们的世界。个性化新闻推送、信贷评分、搜索排名,甚至行政决策,这些以数据为驱动要素的算法正悄无声息地内嵌于人类社会生活的各个角落,成为资源的分配者。算法技术的应用极大地便利了人类社会生活,提高了社会工作效率。但是算法的不透明性和自主性,使得其渐渐脱离了工具化的范畴,在应用过程中反客为主,渐渐成为算法权威深刻影响着人们的行为,进而产生被人们所诟病的算法歧视问题。日趋严重的算法歧视会危害民众的合法权益,故亟须规制。作为技术领域的法律问题,针对算法歧视应当构建起涵盖法律、技术、伦理规范等在内的多元规制体系。     

“AI+教育”视域下外语教师专业发展研究

利用AI技术辅助教学,对于提高教师的教学效率和降低学生的学习难度都具有积极意义。AI技术辅助教学能增强外语教学中AI技术应用能力、科研过程中AI技术应用能力及教师的综合能力;“AI+教育”视域下促使外语教师的专业发展,应该遵循自主性和持续性的基本原则。并通过引导教师形成自我发展动力,营造良好的外语教师专业发展环境氛围的途径,顺应人工智能的时代趋势,迎接新兴技术的职业教育变革,主动学习掌握各种教育信息技术,不断更新教学方法和理念,提高专业人才培养的质量,在根本上使教与学都进入高质量发展的良性循环中,优化学生的学习方法,提高学生学习的效率,有力地促进学生学习的主动性和积极性。     

中美欧生成式人工智能政策法规比较研究及启示

生成式人工智能是利用复杂的算法、模型和规则,从大规模数据集中学习,以创造新的原创内容的人工智能技术。该技术全面超越了传统软件的数据处理和分析能力。以Chat GPT为代表的生成式人工智能技术在各行业、各领域都具有广泛的应用前景。然而,在推动人工智能技术发展的同时,我们必须确保其应用符合法律法规和伦理原则,避免潜在的法律和伦理风险,包括数据使用风险、生成内容滥用风险、算法滥用风险以及其他风险。文章通过对中美欧生成式人工智能相关政策法规的发展历程进行比较分析,进而为相关企业防范生成式人工智能带来的法律和伦理风险、保障企业健康发展提供商业启示。     

迈向负责任AI：中国AI治理趋势与展望

过去十年,得益于深度学习算法、大数据、AI专用芯片、开源软件框架等诸多技术要素的汇聚发展,AI迅速成为新的通用技术并被广泛应用于经济社会的各个领域。与此同时,AI也带来了一系列法律、伦理和社会问题,AI治理由此成为“必选项”和“必答题”。政府、企业、行业组织等各主体,围绕宏观政策、科技伦理治理、算法监管、传统强监管领域的监管创新、AI知识产权规则、AI标准化建设、行业自律、全球AI治理合作八大方面,推进AI治理走向深入。展望未来,AI治理的完善,需要持续推进精准敏捷监管,采取AI“监管沙盒”、AI治理社会化服务等多元化方式,推动AI治理从原则迈向实践,探索AI风险管理、嵌入设计、技术解决方案等多元化路径。同时,推动全球AI治理合作持续深化,实现各国普惠发展,让AI的发展持续造福全人类利益。     

元宇宙视域下的教育管理AI化探索

随着技术的进步,元宇宙和人工智能（AI）技术的快速发展,教育管理领域正面临着前所未有的变革机遇。旨在探索元宇宙环境下人工智能（AI）技术在教育管理领域的应用前景、创新策略,并提出了基于AI的教育管理模式在元宇宙中的挑战与机遇。通过理论框架的构建、案例分析以及深入讨论,为教育管理的技术革新提供理论基础和实践指导。     

论平台治理视野下自动化决策法律规制路径

在数字技术的升级迭代中，自动化决策系统被广泛运用于各类平台。自动化决策在提高经济效益、帮助资本逐益的同时也带来了挑战。平台或疏于对自动化决策的管理，导致违法违规现象泛滥，或过度使用自动化决策，使得平台用户权益和个体价值受损。为了营造一个公开透明、安全稳定的平台环境，应当明晰自动化决策的本质以及法律规范沿革，分析平台自动化决策中存在的恶性竞争、不当行使私权力、治理具有滞后性以及治理目的存在偏差等问题，明晰平台治理者的责任边界，理解现有法律规范，在此基础上，制定法律规范的配套规则，并在多个主体共同合作下形成良性的治理格局。     

基于人工智能的新型学校心理健康服务及挑战

近年来,人工智能发展迅速,逐渐应用于各个领域。实践表明,将心理测评、心理咨询和人工智能结合起来,可丰富学校心理健康服务的形式。传统的学校心理咨询受到时间和地点的约束,而人工智能辅助下的心理健康测评和心理咨询恰恰可以解决这个问题。目前,人工智能在算法偏差、算法歧视、伦理问题和语言理解等方面存在问题,未来想要将人工智能和心理健康服务结合起来,需要注意提高算法的透明度和数据的准确性。     

算法透明度的理论反思与制度建构

算法透明度在整个算法治理实践中蕴藏着丰富的固有价值和工具性价值。当前基于信息的算法透明度模式在理论渊源上源自传统基于信息的透明度理论,该理论虽发挥了一定作用,但因忽视算法决策的复杂性和动态性,难以满足利益相关者的多元化透明需求,忽视了普通公众的算法理解力而面临着严重的实践困境。基于此,在理论层面上,宜对算法透明度进行合理的理论更新,倡导算法透明度的“关系”转向,由传统静态的基于信息的算法透明度模式迈向动态的基于关系的算法透明度模式。在具体制度建构上,宜以关系透明度理论为指导,遵循“透明度设计”理念,基于算法透明度的个体和系统双重维度优化、完善算法透明度的基础性制度,并基于双阶透明度探索建构具有实践理性的算法透明具体机制,以增强算法透明度制度的回应性和有效性,切实发挥算法透明度在算法问责和算法治理中的功能。     

教育数字化转型中的算法权力及其规制

依托框架优势、机器优势和嵌入优势的全新算法,将会随着数字平台的搭建、数据资源的挖掘、“人–机”交互的设计,由单纯的计算工具向事务运行规则转变,进而演变为教育数字化转型中不容回避的权力议题。教育数字化转型中的算法权力既有益于管理风险、规范行为和辅助决策,也可能由于自身的局限以及它与教育之间的冲突,导致教育的风险异化、行为降格和决策失衡。要将算法权力规制到安全、可靠的“笼子”之中,除借助算法目标的教育审查、算法设计的教育解释、算法运行的教育监管、算法应用的教育鉴别、算法信息的教育备案、算法责任的教育认定,以构建从背景、过程到结果的规范机制;还应诉诸教育之于算法的祛魅、平衡与扬弃,以凸显“入乎其内却又出乎其外”的制衡思想。     

浅谈RFID技术在集装箱运输中的应用研究

随着我国经济实力不断增强,融入经济全球化的步伐不断加快,RFID技术已经在社会很多领域得到应用.在物流领域,RFID在物流系统集装箱运输中的应用不但提高运输过程中的透明度和安全性,还实现了整个供应链的流程简约化和运输高效化.随着经济全球化的推进,集装箱运输与RFID电子标签技术的结合将成为未来全球识别技术发展的主要方向和必然趋势.     

基于身心健康分析的校园安全风险治理——人心识别AI技术的理论与实践

校园安全问题涉及方方面面,因素众多。为推动校园安全生产责任落实,加强校园内外风险点的治理和防控,强力打击震慑侵害校园、威胁师生安全的反社会人群犯罪,营造良好的教育环境和社会环境,为学生的健康成长和全面发展提供保障,结合人心识别AI技术的应用,减少校园内外安全事件的发生,从技术的理论与实践、校园安全风险治理解决方案、基于人心识别的社会风险智能预警平台应用等方面进行具体分析。     

司法裁判人工智能化的应用限度研究

人工智能技术在近些年来发展迅速，司法裁判领域面临着“案多人少”的巨大压力，因此对于人工智能存在着效率和公平方面的迫切需求。但是，相较于人类法官而言，人工智能存在着算法歧视和算法黑箱、架空庭审、法律推理机械僵化、隔绝价值判断、威胁法官主体性尊严等潜在的问题。针对以上问题，本文给出了相应的解决方案，分别是：适度公开算法并允许司法人员参与设计过程、限定人工智能辅助审判技术的应用范围、限制人工智能的审理内容、明确人工智能的司法责任。我们必须要明白，人工智能技术在司法裁判领域只能居于辅助地位，法官要保持独立思考的能力和习惯，探索更加和谐的人机协同合作模式，使人工智能技术的有利影响得到最大化发挥。     

算法取证的伦理危机与法律规制

近年来,算法取证广泛应用于侦查活动中,这无疑提高了侦查效率,但其独特的运行逻辑也引发了一定的伦理危机。文章从算法取证在侦查活动中的运行逻辑出发,阐述了其引发的伦理危机,包括侦查人员主体地位弱化,社会权利优先的正义观念被冲击,涉案人员的基本权利被侵害等。针对算法及其载体无法充当责任主体、算法取证无法适用公开透明原则、数据权利难以约束算法取证权力的法律规制困境,文章提出了相应的法律规制思路：应当明确算法取证中的责任承担制度;建立算法取证的正当程序;引入检察机关监督促进算法取证合理应用。     

人工智能技术在微课制作中的应用研究

随着科技的不断进步,人工智能（AI）技术已在教育领域展现了其革新的重要驱动力,深入教育教学的各个细分领域,并在教学内容的创新与优化中展现出巨大潜力。在微课制作方面,AI语音识别、AI合成技术和AI图像技术的应用,能辅助教师突破微课制作的技术壁垒,显著提升了微课的制作效率和质量,为教学内容的创新和提升开辟了新的途径。     

高校课堂大数据AI分析与实践路径研究

国内外人工智能在课堂教学领域的研究正在从概念、理念走向应用层面,应用层面的研究则向常态化教与学聚焦。文章在传统课堂数据分析方法和课堂大数据内涵讨论的基础上,结合AI分析技术提出了课堂大数据分析的要素、模型和系统架构,并阐述了课堂大数据AI分析的应用路径,为教育实践者与研究者提供AI技术在常态化课堂教学应用的思路和方法。     

AI技术在初中英语教学中的辅助作用

AI技术在近几年取得了突破式的发展,鉴于AI技术自身的无限可能性,其开始被逐渐应用到教学改革中来。IA 在教学中的应用,是我国教学划时代的改革。本文首先针对当前初中英语教学的现状进行总结,并分析AI技术在初中英语 教学中的辅助作用。     

人工智能算法歧视及其治理

人工智能的快速崛起,在人类事务领域引发无法想象的革命的同时,愈益严重的算法歧视现象也引发了人们普遍的担忧与焦虑。AI算法绝不仅仅是一项单纯的技术性问题,其蕴含的政治风险、安全风险与伦理道德风险同样不容忽视。实际上,算法歧视不仅会导致种族歧视、性别歧视等严重社会后果,在一些关键领域或特定情境下,还会侵害公民权利、自由,甚至危害其生命安全。因此,对算法歧视善加治理,才能为算法及其行业的健康发展创造良好的环境。