【摘 要】
：
近年来，人工智能深刻改变着人类社会的生产生活方式，影响人类世界的发展。在人工智能为人类带来科技红利的同时，技术失控、数据安全、法律伦理等问题也引发了人们对人工智能发展的诸多担忧，由此引起了对人工智能治理问题的思考。在风险社会视域下，风险隐患应该规制在合理的范围之内，正确对待人工智能在技术、伦理、社会、安全及法律等方面的风险挑战，加强对新兴技术风险的主动预防，重视对人工智能的治理，增强人工智能治理能
【机 构】
：
江西理工大学应急管理与安全工程学院
【基金项目】
：
江西省高校人文社会科学研究项目（编号：GL19126）；
论文部分内容阅读
近年来，人工智能深刻改变着人类社会的生产生活方式，影响人类世界的发展。在人工智能为人类带来科技红利的同时，技术失控、数据安全、法律伦理等问题也引发了人们对人工智能发展的诸多担忧，由此引起了对人工智能治理问题的思考。在风险社会视域下，风险隐患应该规制在合理的范围之内，正确对待人工智能在技术、伦理、社会、安全及法律等方面的风险挑战，加强对新兴技术风险的主动预防，重视对人工智能的治理，增强人工智能治理能力，应从优化顶层设计与技术控制、加强伦理道德规范建设、健全治理法律法规、强化多元主体合作共治、加强国际合作构建全球人工智能治理体系五个维度来完善人工智能治理。
其他文献
构筑可信人工智能已成为全球共识，但可信人工智能这一概念的合理性却始终存在争议。批评者坚持人工智能无法满足置信条件从而质疑概念的合理性，辩护者试图为人工智能分级或为信任分层以开辟可信空间却未能提供有力的合理性证明。受限于以信任者为中心的传统人际信任模式，未能在人与人工智能相结合的双重视域中展开综合考察，是批评者做出片面判断而辩护者提供失败辩护的深层原因。聚焦人工智能的可信任性，归纳其可信特质，能为辩
＜正＞梅兰芳是众所公认的"四大名旦"之首,不仅他的旦本戏达到了炉火纯青的境界,他的反串戏亦属上乘。《木兰从军》女扮男装持枪上阵,是以小生行当应工出场,但这仍属旦行应能之艺。《辕门射戟》这出戏,就纯属小生行当的正戏了,梅兰芳演来仍然得心应手,而且毫无脂粉气。该剧演出不仅留有剧照,而且高亭唱片公司曾为其灌有唱片传世。这虽说是跨行当反串,但因仍是以小嗓演唱,对梅兰芳这位艺术大师来说,并非难事。1919年
作为我国开放高等教育的主要形式，大规模私有在线课程（MPOCs）的学习管理系统积累了大量学习者行为数据。对于这些数据的分析，能够有效地探究教学与学习的规律，提高开放高等教育的实践和评估。文章运用隐马尔科夫模型识别了MPOCs中不同课程阶段的学习者交互活动的序列模式。研究结果表明，MPOCs中的学习者在学习周和考试周的行为模式存在明显差异，他们会根据不同的课程阶段调整学习策略和侧重点，但小组学习和讨
丑作为美的陪衬,一直被大众所忽略,直到近现代以后,丑逐渐展露出自己独特的魅力,并带领艺术家们在各个领域构建出一个个与美不同的奇异世界。汤浅政明（Masaaki Yuasa）作为动画界的佼佼者,追求角色造型的丑怪和内在的丑恶,在丑中尽显深意和创造力。论文以汤浅政明动画中的角色设计为研究对象,以丑学理论为研究视角,剖析角色外在丑和内在丑的表现形式,从而总结出丑角色在动画中的审丑价值。最后基于以上研究,
＜正＞行当是中国戏曲特有的一种塑造人物的方法和方式。把世间各种类型的人物,按照性别、年龄、性格、外貌等特点,概括为:"生旦净丑"四个行当。每个行当有每个行当的表演程式和特色。演员在最初学戏阶段,就已经按行归类,确定了自己的行当,学成之后搭班或者加入剧团工作,也是按照自己的行当来应工表演的。反串是戏曲演员当中比较特殊的一种表演形式,是指演员偶尔饰演与自身行当之外的角色。如武生名宿杨小楼在义演中反串过
随着人工智能技术的快速发展和媒体行业技术赋能的不断深化，机器已经深度介入信息传播的全流程之中。智能机器在信息的生产、分发以及交互的三大节点中呈现不同形式、不同程度的渗透，由此产生了信息传播生态中权利主体、传播模式和价值评判标准的全方位重塑。基于机器过度介入可能造成的潜在风险，未来的传播生态治理可以通过教育保持信息生产与流通中工具理性与价值理性的平衡，通过法律维护信息传播中以人类为中心的各项核心权利
以网络和人工智能技术为基础的数字社会对于传统社会的公平、正义以及尊严等人权提出了严峻而广泛的挑战。侵犯隐私、泄露个人信息、“黑箱”“暗算”等层出不穷的侵权现象似乎难以从单个的法律规范中寻求有力的权利救济。以数字人权的理论进行总体统摄性保护的思路，遇到了传统人权理论的有力诘难。此种境况下，法伦理学因道德规范具有的先行预设价值成为解决数字社会人权侵犯问题的重要路径。途径是把人权的基本权利转化为数字社会
学习成绩早期预测是解决在线学习辍学率高、参与度低等问题的关键要素，如何实现在线学习成绩精准预测是亟待解决的科学议题。已有研究主要采用单一算法训练单一分类器和集成分类器预测学习成绩，然而该方法预测精准性较低。研究设计基于多算法的在线学习成绩预测框架，融合神经网络、决策树、K-近邻、随机森林和逻辑回归算法预测学习者在线学习成绩，并进行了预测性能分析。研究结果表明，多算法融合预测精准性优于单一算法，预测
＜正＞为深入了解过去一年深圳市物业管理业主满意状况，分析物业管理行业变化趋势，进一步提升深圳市物业管理行业的服务质量，深圳市物业管理行业协会、深圳中深南方物业管理研究院以及深圳市维度数据科技股份有限公司联合成立课题组，开展2021年度物业管理业主满意度深圳指数测评工作。本文摘编此次调查研究工作主要数据并简要分析，供同业学习交流。
[研究目的]在大数据时代，数据已成为企业乃至国家实力比拼的重要新要素。随着人工智能在各个领域的深度应用，数据资源得到更广泛的使用，但同时也面临着数据安全风险，所以有必要探索人工智能数据安全保障体系。[研究方法]通过文献分析、比较分析方法，阐明人工智能数据安全风险来源，在此基础上，分析人工智能数据安全风险样态及其原因，并提出治理对策。[研究结论]当前，人工智能数据安全风险主要来自数据投毒、数据深度伪