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人工智能生成物的著作权分析

科学技术的发展使人工智能具备了一定的创造力,其在文学艺术领域的“作 为”给著作权法律制度造成挑战。人工智能生成物能否构成作品是我国《著作权 法》首先需要应对的问题。对作品的构成要件分析,确定人工智能生成物能构成 作品的关键为“是否具有独创性”。通过独创性的比较分析,对人工智能生成物 采取“独立完成”+“最低程度的创造性”的独创性判断标准,并且人工智能生成 物满足独创性的条件。接着,本文论证了人工智能生成物获得著作权法保护的必 要性。最后,本文比较了著作权保护和邻接权保护两种保护路径,认为给予人工 智能生成物以邻接权保护是更为合理的选择,并且应当设立以人工智能使用者为 核心的权利归属模式。

  • 2021-06-30
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人工智能时代高校教师个性化培训研究

《教育信息化 2.0 行动计划》明确提出,要启动“人工智能+教师队伍建设行动”, 并变革高校教师现有培训模式,助力专业化创新型的高校教师队伍的建设。因此,关注高 校教师的个性化培训成为当前高校教师培训模式的重要内容。我国教师个性化培训提出时 间不晚,但学界鲜少有关于高校教师个性化培训的研究。虽然高校教师个性化培训提倡个 性化培训理念、尊重个性化需求等,一定程度上已经是对传统培训的突破和进步,但由于 以往个性化培训中的理念固有和技术限制,较缺乏深入系统的研究,亦没有结合时代背景, 因此要实现人工智能时代的高校教师个性化培训,还需要进一步的研究。

  • 2021-06-30
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人工智能时代就业问题的伦理思考

人工智能技术发展至今如火如荼,给整个社会带来了重大的影响,使人们的生产 生活变得便利,人类已经步入或正在步入人工智能化时代。 然而,人工智能技术在推动社会发展的同时,也给原本作为创造社会财富的主力 军的劳动者带来了巨大的压力。那就是现如今各大工厂或企业的“智能代工”现象越 来越普遍,很多人担心这会导致大量劳动者丢掉维持生计的饭碗。尤其是随着人工智 能技术的不断向前发展,即从弱人工智能到强人工智能,乃至将来可能创造出的超级 人工智能,人类的整个就业的前景已然不被看好。

  • 2021-06-30
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人工智能时代科技期刊应对学术不端问题的研究进展

目的】探讨当前人工智能时代下,科技期刊利用智能工具、大数据自动挖掘技术、人工智能分析技术,对存在的和 可能发生的学术不端问题采取的相应措施。【方法】根据目前常见的学术不端行为特征,分析学术不端检测软件的检索现 状、人工智能辅助同行评审的方式,以及审稿人身份的检测等,梳理人工智能可以参与的过程,并提出相应措施及未来的方 向。【结果】基于人工智能的学术搜索引擎、智能图像数据库,可在同行评审时引入智能分析,将区块链技术运用到实验数 据记录、同行评审中,采用身份唯一识别代码、用户画像功能鉴别作者、审稿人身份等。【结论】人工智能与出版行业融合发 展是未来的方向,具有较大的发展潜力和成长空间,科技期刊需要在智能时代运用更多智能工具,在学术不端行为的预防和 控制方面作出更多的努力,以发挥更大的作用。

  • 2021-06-30
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人工智能时代组织管理的理论溯源与实践前瞻——以德鲁克管理思想为线索

工智能的兴起对组织管理提出了新的要求,人工智能时代的组织管理面临着以不确定性、 赋能性、生成性为主要特征的新情境。组织管理实践迫切需要能够适应人工智能时代要求的新的管理方法, 而新的管理方法应在对具有旺盛生命力的经典管理思想进行回溯与反思的过程中产生。作为经验主义管理 学派的重要代表,德鲁克的管理思想具有鲜明的人本性、整体性、过程性等理论特质,在人工智能时代仍表现 出一定的活力与适应性,对组织管理实践有重要的指导意义。面向人工智能时代的组织管理,应通过规范伦 理制度、调整组织架构、建立人才智库,在制度、组织、人才等维度进行系统变革与创新。

  • 2021-06-30
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人工智能与公共管理研究_技术可能性、议题重构和治理创新

工智能对于人类社会的变革影响引起了公共管理领域的普遍重视,但在强人工智能以及人工智 能必然导致自动化、智能化社会形态的前提假设下,相关研究可能继承了技术决定论的局限思维, 从而低估了人工智能对于人类社会的潜在贡献。自然科学视角对于强人工智能的否定揭示了人 工智能所具有的多种技术可能性,在此基础上从个体、组织、全球三个层面的议题重构更多强调人 类自身以及人类社会活动的产物对于人工智能发展及其社会变革过程的影响,而由此启发学科、 制度、政策三方面治理创新进而推动相关理论和实践以更为开放的态度面对新技术带来的变革与 影响。

  • 2021-06-30
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高中课程《人工智能基础》项目化教学的实践探索

当今社会,科技发展日新月异,人工智能的创新应用方兴未艾,备受瞩目。 随着国家对基础教育课程以及创新人才的重视,人工智能在教育方面的发展迎来 了一个新的春天。高中信息技术课程作为一门操作性和实践性兼具的课程,尤其 是在人工智能模块,对学生的动手操作能力和信息收集能力提出了更高的要求。 就目前来看,由于人工智能课程内容的复杂性和多样性,因此关于人工智能课程 应该怎样去教,学生怎样去学,学界尚未形成统一的认知。一些学者对此作了很 多尝试,采用项目化教学的方式来组织课堂教学,并取得了不错的教学效果。项 目化教学以其“以学生为主体,老师为中心’’的核心思想,以及强调学生动手实 践能力和问题解决能力的特点见长,能够帮助学生更好地理解一些晦涩难懂的知 识,学生可以通过自主学习构建属于自己的知识体系,并在不断地学习过程中持 续优化完善,最终将知识融汇贯通,化为己用。

  • 2021-06-30
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日本法律人工智能的第一次顿挫

关于日本法律人工智能的崛起的历史背景:上世纪 70 年代,专家系统地位的 确立及“知识工程”概念的提出,人工智能发展进入新阶段。1981 年日本向世界宣 布了他们的第五代计算机十年(1982-1992)研发计划,计划基于知识工程和专家 系统等理论和技术,以 prolog 逻辑编程语言为核心语言,开发适用于知识工程的 进行符号推理的智能计算机。

  • 2021-06-30
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2026“人工智能+”行业发展蓝皮书

2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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2025中国高科技高成长50强及明日之星榜单报告

自2005年以来,德勤高科技高成长项目在中国已成功举办20年,共909家企业入选“中国高科技高成长50强”(含115家多次上榜);共541 家企业入选“中国明日之星”。覆盖了大部分具备核心竞争力的成长型企业,不愧于“全球高成长企业标杆”的评价。 中国50强企业的增速曲线不仅勾勒近20年中国科技行业从PC互联网、移动互联网到A主导的周期波动轨迹,更折射出新质生产力的发展逻辑,2019年增速峰值对应移动互联网流量红利巅峰,近两年增速调整契合A技术导入期的产业特征。2025年高科技高成长项目以“创新无界韧性生长”为主题,既呼应了当前科技企业需要加强技术创新与生态化场景落地,又针对全球经济动荡、地缘冲突、疫情及内卷等多重挑战下 引导企业在当下生存与未来发展之间寻求平衡,构筑内在韧性,实现高质量发展。

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Token经济100问(2026.7)

词元(Token)是大语言模型处理文本的最小单位--模型不认 识“字”,只认识词元。 要理解词元,可以做一个类比:人类阅读是以“词”为单位的,看到“人工智能”四个字,我们的大脑把它当作一个完整的概念来理解,而不是逐字去拼“人”工”智”能”。大模型也有类似的过程,只不过它拆解文本的方式和人类不同。模型会通过一套“分词器”(Tokenizer)算法,把输入的文字切分成若干个片段,每个片段就 是一个词元。

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