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法律论证适用的人工智能模型_

法律论证适用的人工智能模型是“人工智能与法”研究的核心课题。 经过近半个世纪的发展,基 于人工智能技术的法律论证建模方法已经进入法律科学领域,运用这种方法可以建立多种规范模型,有助于 人们识别、构造论证和比较、评估论证。 文章主要从论证框架和论证语义两个层面探讨法律论证适用的人工 智能模型。 其中,论证框架相当于逻辑句法,关注论证的构造;论证语义相当于逻辑语义,关注论证的评价。

  • 2021-06-29
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涉人工智能产品犯罪刑事责任的归属与性质认定

在人工智能产品的使用者未违反产品操作或使用规程的情形下,人工智能产品引发危 害结果的过失犯罪刑事责任应归属于人工智能产品的生产者。人工智能产品的生产者违反注意义务 是其构成相应过失犯罪的必要而非充分条件,而违反结果预见义务则是认定其违反注意义务的必要 而非充分条件。在认定涉人工智能产品犯罪性质时,面临着无法准确评价犯罪行为所侵犯的法益和人 工智能产品生产者的主观罪过,以及不符合相关罪名主体要件的“尴尬”处境。对人工智能产品生产 者的过失犯罪行为以重大责任事故罪认定无疑是较好选择。

  • 2021-06-29
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人工智能生成物的著作权法保护

近些年,人工智能技术取得了长足的发展,已经能够“独立创作”小说、音乐、 绘画等人工智能生成物。人工智能生成物是一种与人类创作作品相似的表达。由于 其是算法模型计算的结果,而不是由人类创作完成,这意味着人工智能生成物不是 人类的思想或情感表达,很难被认定为著作权法中规定的作品,由此引发了诸多问 题。首先,在人工智能生成物法律定性问题被解决之前,很难对人工智能生成物提 供有效的法律保护;其次,难以在设计者、所有者和使用者之间,确定具体的权利 归属;最后,如果人工智能生成物无法被定性为作品,应该寻找其他合适的保护模 式对其进行保护

  • 2021-06-29
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人工智能背景下高等教育结构调整研究

高等教育普及化的来临对高等教育结构的调整提出了更高的要求。高等教育结构 的变迁是漫长的过程,其发展变化除了是为适应外部环境变化之外,也是高等教育向 上发展自我蜕变的过程。人工智能的跳跃式发展,深刻影响着社会的方方面面,作为 社会系统重要组成部分之一的高等教育也不例外。从人工智能视角对高等教育结构展 开研究,以全新视角来对未来高等教育结构的变化进行解读,深刻认识到人工智能与 高等教育结构的承辅关系提升政府、高校乃至社会群众对人工智能影响高等教育的敏 感度,并为中国未来高等教育结构的走向与调整提供可行的依据。

  • 2021-06-29
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新工科_建设背景下人工智能领域研究生培养路径研究

“新工科”建设是深化我国工程教育改革的新机遇,为我国人工智能领域研究生培养提供了新思 路。从对35所高校人才培养的现状分析入手,揭示了我国人工智能领域研究生培养存在的人才培养思路目 标、学科建设交叉融合、课程教学方式方法等现实困境。从转变人工智能人才培养理念、加强人工智能学 科建设、深化人工智能教学改革、优化人工智能教育生态等方面提出了系统提升人工智能领域研究生培养 质量的路径。

  • 2021-06-29
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关于人工智能认知限定与限度的多重思考_——基于马克思主义认识论的分析视角

随着人工智能技术的发展,智能机器的认识论问题逐渐凸显。基于马克思主义认识论立场,可 以对人工智能的认知本质、存在地位以及人机关系进行合理阐述与科学预判:人工智能有其自身的认知 限定与限度。从机器的模拟大脑、符号语言和行动方式可以判别人工智能与人类智慧的本质差异;从机器 作为“实践主体”“情感主体”和“道德主体”的设定可以判断人工智能的认知局限;从未来“人机关系”构 想消解对人工智能的盲目崇拜。以马克思主义认识论审视人工智能,可以祛除认知偏差,规避技术风险, 进而实现人工智能的科技价值,为人类创造福祉

  • 2021-06-29
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人工智能时代的技术异化问题研究

人工智能技术早已深入人们的工作和生活,而且已经成为一门全新的技术,对于人 工智能技术的不断深入研究,可以帮助我们开发更多的智能系统,用来对相关理论、方 法和技术进行模拟、延伸和扩展,它必然具有更加广阔的商业前景。人工智能极大地促 进了人类的发展和社会的进步。与此同时,随着人工智能的发展,技术异化现象也越加 突出,这在一定程度阻碍了人类的全面发展。因此,如何解决人工智能时代的技术异化, 也要求我们必须要更好的解决该问题。从哲学的角度来讲,必须坚持“以人为本”的原 则,积极构建人工智能时代的伦理和法律制度,从而有效地消解技术异化所带来的危机。

  • 2021-06-29
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人工智能AI安全白皮书

《人工智能安全白皮书(2020)》是该实验室成果之一,耗费近一年时间研究撰写完成,该白皮书完整版篇幅将近6万字。该白皮书从学界、业界的共同视角全方位阐述人工智能安全,系统性地归纳和总结AI 模型、AI 数据与AI 承载系统面临的安全威胁;并根据不同的应用场景与攻击者的威胁模型,分析近年来相关研究的优缺点;此外还探讨了AI安全技术的进一步发展趋势,面向未来提出了AI 应用的系统化安全解决方案。

  • 2021-06-29
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