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司法人工智能中的价值判断

司法裁判不是 “自动售货机” 的根本缘由是， 法官能够在司法案件中进行价值判断。 价值判 断本质上是人类基于特定价值偏好做出的决策， 带有主观性。 基于模拟大脑运作的机制、 深度学习理论以及 计算机对人类心理状态的阅读， 人工智能能够处理价值问题， 并通过属性特征、 属性值以及最终形成特征向 量的过程使得价值数据化， 形成价值数据集。 针对个案的不断测试， 以及基于已有案件的不断数据整合， 人 工智能可以将法律价值设定成算法程式， 不断通过决策树实现价值的选择。 人工智能对价值判断的分析过 程， 本身就是智能技术的进步过程， 也是司法人工智能不断发展和前进的阶梯所在。

  • 2021-06-30
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人工智能给法教义学带来的冲击及其应对

回顾法教义学的整个发展进程, 其每一次重大变化的背后都矗立着科学技术的推进。 人工智 能作为影响面广泛的颠覆性技术, 会进一步对法教义学产生巨大的冲击。 这种冲击包括法教义学的内在 变革和外延变革两个方面。 于内在而言, 人工智能对于非疑难案件的预设规制, 将可能带来法教义学主 体身份的变革。 于外延而言, 人工智能将带来法教义学应用中效率、 思维、 方法的改变。 为了应对这种 冲击, 法教义学者应认清人工智能的能与不能, 合理地把握规范性的张弛之度, 逐渐在司法实践中走向 人机结合, 并在社会治理中采用多元化互动的风险规制。

  • 2021-06-30
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人工智能科幻电影的类型演变研究

人类迷恋造物。造物这一行为使人类具有对于另一群体的权力，从现实世界 到电影世界，人类在造物上乐此不彼，人工智能的出现极大地放大了这种来自于 电子世界的代码魔力。电影史上创造过很多令人难忘的 AI 形象，从有形到无形， 刷新了人类认知的极限。人工智能科幻电影这一类型由来已久，却又历久弥新， 它紧跟科技发展脉络，在不断类型化的过程中，自我更新与修复，如人工智能本 身一般进行“学习”，达到进化。

  • 2021-06-30
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人工智能时代的“在一起”

人工智能是研究用机器（主要是计算机）模拟类似于人类的某些智能和功 能的活动的学科。以人工智能为代表的现代科学技术的迅猛发展，以始料未及的方式影响 着人们的生活方式，在一定程度上决定着人们以一种什么样的目的和方式共同生活，即 “在一起”。人工智能的发展在给人们的生产生活带来便利性、舒适性、创造性和丰富性的 同时，也给人类带来了新的遭遇和困境，如公共生活衰落、道德冷漠和大众孤独现象。解 决这些问题，实现人们“在一起”的目标，最有说服力的理由分别是利益、责任与爱。因 此，解决人工智能时代“在一起”的问题，人们应当遵循有益原则、义务原则和友爱 原则。

  • 2021-06-30
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基于CBI理论的人工智能行业上市公司竞争力评价分析

经过近些年的飞速发展，人工智能已经成为第四次工业革命的核心引 擎。目前，人工智能已向社会生产方式、生活方式全面渗透，传统行业被 迫急速地向智能化转变，使智能产业逐渐成为全球新的发展方向。传统产 业只有积极利用人工智能进行跨越发展，才能不被人工智能所打败与替代。

  • 2021-06-30
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人工智能时代数字化出版的变革与发展研究

以互联网、大数据和深度学习技术为支撑的第三次人工智能发展浪潮已经到来，各 行各业的从业者无不在理念和实践中感受到了强大的冲击和影响，数字化出版业也正在 面临着颠覆性的变革与发展。2017 年 7 月《新一代人工智能发展规划》的发布标志着人 工智能被列入国家战略层面，成为未来国际竞争的重点。从规划所发布的内容来看，人 工智能技术的快速发展将会对出版业产生颠覆性的变革，推动数字化出版步入飞速发展 阶段。

  • 2021-06-30
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论我国人工智能试验性立法

试验性立法在构建人工智能法律体系中能够发挥重要作用，不仅有助于收集信息、积累经验，使国 家立法掌握人工智能法律调整的主动性，也有助于检验和改进相关理论，为人工智能法律体系的构建提供科 学的理论依据。确定性和协调性是人工智能试验性立法需要认真对待的两个重要问题。确定性不仅指立法文 本内容的确定与否，还包括相关主体对试验性立法效力的主观认知。协调性则涉及试验性立法作为一套新的 制度体系同现行法律制度和理论体系的融合性问题。立法者在进行人工智能试验性立法时，应当遵循以人类 为中心、人工智能权利有限等原则，对人工智能相关权利义务、技术研发和行政规制等内容加以规定。试验 性立法可根据调整对象或内容不同而选择不同立法模式。日落条款作为试验性立法必备条款，是启动立法后 评估以决定试验性立法去留的关键机制。

  • 2021-06-30
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人工智能时代的高校学科专业人才培养结构变革——基于市场供需结构视角

如何通过学科专业人才培养结构变革，回应人工智能时代的经济产业转型新需求与人力资源市场新矛盾，是高等 教育供给侧结构性改革面临的突出困境和挑战。从供给侧看，低水平的重复性劳动供给可能会被人工智能取代，意味着传统 学科专业人才供给可能有脱离人工智能时代生产实践变革的风险；从需求侧看，基于人工智能的产业转型升级可能会催生新 的学科专业人才市场需求，意味着高校需要基于需求变动做出新的人才培养结构调整。通过问题考察发现：人工智能时代的 人力资源供需具有高度复杂性和系统性，受到学科专业种类结构矛盾、空间结构矛盾、层次结构矛盾和规模结构矛盾的多重交 叉困扰。促进人工智能时代的学科专业人才培养结构优化，需完善学科专业动态调整机制，扩大人才培养的灵活性和自主性； 因应经济产业结构变革趋势，强化人力资源市场的需求预测；面向人工智能发展的新要求，促进不同类型高校内涵式发展；提 供个性化人才培养方案，破解学科专业结构化思维的边界束缚。

  • 2021-06-30
  • 阅读142
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