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论人工智能实体的法律主体资格——以权利能力为视角

人工智能作为科技发展的突破口,日益显现出塑造社会的影响力。人类的科学 水平和智识能力也推动了人工智能的飞速的发展。以实现人韵智能为目标,人工智 能产生的利弊也在一定程度上超乎人的想象。其最大的影响在于创造一个新的主 体,具有智能,能够处理各类日常生活问题。那么这类人工智能在法律上是否具有 法律主体的资格呢?

  • 2021-06-30
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比较法和产权视角中的人工智能创作物

人工智能科技的进步预期将从作品输入端剧烈地改变旧的市场结构,传统版权理论若墨守成规,便难以有效地 应对社会实践之变迁。本文旨在对当前部分国家及国际组织关于人工智能创作物版权问题的意见、观点予以整理,从民 法体系及科技伦理的角度设想一种强产权的版权体系,以破解人工智能所引发的诸问题。

  • 2021-06-30
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人工智能科学家社会责任研究

伴随着经济社会发展,科学技术的进步已经成为推动人类文明向前迈进的重 要推动力。人工智能技术(Artificial Intelligence)自上世纪 50 年代发展至 今,极大地改变了人类社会和人类思维。人工智能科学家作为人工智能技术产生、 发展的主体,肩负着发展人工智能技术的重任。人工智能技术在应用过程中,给 人类带来了极大的好处,也带来种种负面影响。为了能够有效规避负面影响,使 人工智能技术健康发展,造福于人类,需要全世界人民积极努力,使之得到控制 性发展,得到合理利用。这其中,尤其需要人工智能科学家担负起应有的社会责 任。

  • 2021-06-30
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人工智能对人的主体性影响研究

人的主体性问题不仅是学术界关注的焦点,而且也是人存在和发展的前提。 在人类社会发展过程中,随着社会的发展变化,人的主体性研究逐步走向深入。 放眼当今信息世界,人工智能的发展正带来一次广泛而又深远的社会变革,它业 已渗透到人类社会生活的各个方面,推动着人们价值观念、生存方式和思维习惯 的深层变革。把人的主体性问题纳入到人工智能的视阈中进行全面审视,正是本 文的立意所在。

  • 2021-06-30
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基于STEAM的中学人工智能课程教学设计研究——以重庆七中为例

随着人工智能技术的发展,机器人与人工智能成了未来技术的发展新趋势。 在这人工智能时代浪潮之下,2017 年教育部发布了多个文件推动了人工智能课程 在我国基础教育中的开展。于此同时,国外 STEAM 教育兴起。STEAM 教育着眼 于对复合型创新性人才的培养,知识结构上强调的是学科间的融合,能力培养上 注重的是学生创新精神与实践能力相结合。因此将 STEAM 教育理念运用到我国中 学人工智能课程教学设计之中有着重要的教学实践意义。

  • 2021-06-30
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道德人工智能_基础、原则与设计

随着技术的快速进步,人工智能的决策和行为开始从外部设定转向内在发展,智能主体逐渐具有不同程度的自适 应能力、决策能力和行为能力,它的自主能力也不断增强。 出于道德考量,自主决策和行为的人工智能开始被视为道德主体。 因此,传统道德如何在智能技术中自主发挥作用就成为一个必须面对的问题;后果论、道义论和美德论都具有解决此问题的潜 力。 要构建能够进行道德决策的人工智能系统,需要确保人工智能的自主推理能够受人类社会道德和价值观约束,与人类价 值观保持一致,担负起决策“责任”。 实现有“道德”的人工智能是一个复杂的系统工程,价值敏感设计、透明度设计及道德学 习设计是开发道德人工智能的三种重要方法。

  • 2021-06-30
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人工智能时代的知识教学变革

在人工智能时代,算法的不断优化使人工智能可试图模拟人的思维,积极地挣脱人类的束缚,带动人工智能主动 渗透到教学活动中。 人工智能诱发了更高效的知识生产方式、更软化的知识形态和更灵活的知识传播环境,极大地强化了知 识教学的生成性,使知识教学的目标偏向于增强学习者在知识理解中自主建构知识意义的能力,培养学习者在知识掌握过程 中的批判反思意识,提升学习者在知识迁移中应用知识的程度。 为更好地实现知识教学变革的目标,人工智能时代的知识教 学变革路径需紧扣教学目标的内涵,注重高阶思维能力的养成;重构教学主体关系,充分发挥人的主观能动性;侧重教学情感 的培养,理解知识表达的意义;合理利用人工智能技术,提升知识教学变革的效率。

  • 2021-06-30
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李昱熙+心血管大数据的临床科研价值

电子病历(EHR)数据是现阶段我国可用性最高的开展真实世界与实效研究的数据来源,构建专科术语标准,疾病注册数据字典标准,疾病诊疗评价标准等标准体系,数据处理流程清晰,便于数据质量评价,机器学习模型更优. 某些研究问题无法设计RCT研究 – 非常规的场景,极端特殊人群, 特殊治疗 – 多数情况只能做意向性治疗 (intent to treat)分析,无法了解药 物在真实临床场景是如何使用的 – 无法给出药物超适应症或某些情 况冒险使用的指导 ? 通常样本量很小 ? 研究的治疗/随访时间相对较短 ? 可能使用了替代终点 ? 很多情况根本无法设计盲法 ? 无法考察效用

  • 2021-06-30
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