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摘要： 人工智能在提升教学效率和个性化支持方面展现出巨大的潜力,但其在教育中的广泛应用也带来了对学习本质的威胁、价值导向不清与伦理责任缺失等挑战。以比斯塔的教育三维功能作为分析框架,从资格化、社会化和主体化三个维度探讨人工智能赋能教育的可能性与限度得出,人工智能在标准化、可测量的教学任务中具有显著优势,但在学习价值、文化传承与主体生成方面,仍无法替代教师作为“回应者”的独特角色。在人工智能深度融入教育的背景下,应树立技术边界、恪守价值边界、筑牢伦理边界,并据此构建技术能力发展、文化价值引导与主体生成唤醒的人机协同机制。在人工智能赋能教育的清晰边界与合理机制的双重保障下,人工智能才能与教育的人文使命相契合,推动教育在能力生成、社会认同与主体唤醒三个层面实现平衡发展。
关键词: 功能理论 ；人工智能 ；教育伦理 ；技术边界 ；价值边界 ；伦理边界 ；人机协同 ；技术能力 ；社会认同 ；主体唤醒
摘要： 【目的】生成式人工智能(generative artificial intelligence, GAI)正深度介入城市设计流程,为复杂任务建构、多角色参与、高效生成提供技术支持。本研究旨在识别GAI在城市设计中的主要应用类型与介入机制,分析其演化趋势与典型特征,并对关键技术挑战与未来研究方向进行梳理。【方法】通过系统检索近10年中英文主流数据库中的代表性研究与案例,纳入125篇与GAI及城市设计交叉相关的文献,构建“GAI技术类型×城市设计任务阶段”的分析框架,将模型划分为图像驱动、语言驱动、结构驱动与反馈优化4类,任务阶段划分为前期分析、方案生成、评估优化与决策、效果表达,并结合设计思维理论,采用技术接受模型(technology acceptance model, TAM)作为描述性分析视角,梳理不同模型在感知有用性/感知易用性上的表现与介入逻辑差异。【结果】研究发现,GAI已广泛嵌入城市设计各阶段任务流程,不同类型模型在多阶段任务中形成了协同耦合机制。图像驱动模型因其直观性与易用性被最早采纳,语言、结构与反馈优化模型在策略建构、规则嵌入与多目标优化中展现出更大潜力,但整体应用仍不均衡。模型组合、跨模态协同与过程迭代呈上升态势,不同模型间感知有用性与易用性的差异影响其应用比例。【结论】当前多数GAI模型仍以过程式组合为主,尚未具备生成式智能的逻辑建构能力,在城市设计中的作用主要体现为任务响应与辅助生成。模型可控性差、可解释性不足与地域数据适应性不强是制约其广泛应用的核心瓶颈。未来研究应聚焦于构建结构化的本土设计数据体系、增强模型的控制透明机制与跨模型协同能力,推动GAI从工具型介入向设计逻辑深度参与者演进。
关键词: 生成式人工智能 ；城市设计 ；生成模型 ；规划辅助 ；大语言模型
摘要： 在信息化与人工智能深度融合的时代背景下,高校教育管理正经历着前所未有的变革。张燕妮、周玲所著的《大数据时代的高校教育管理与信息化建设》(中国海洋大学出版社),以系统的研究框架和详实的案例,探讨了大数据与人工智能技术对高校教育管理的重塑作用,对推动教育管理现代化具有重要的理论与实践价值。该书对2025年度上海学校共青团工作研究课题“贯通‘两个一公里’推动青年科技成果转化与应用(项目编号:2025LX19-15)”的开展提供了参考。
关键词: 高校教育管理 ；信息化 ；大数据 ；变革 ；教育管理现代化
摘要： 乐因情起,情乃乐魂,音乐是情感的艺术。情感计算的兴起使得人工智能音乐在生成和传播的全链路中具备了情感模拟能力,拓展了情感表达和情感体验的边界。然而,这种情感的数据化和序列化也引发了人工智能音乐实践中的情感异化风险,具体表现为技术逻辑下的情感僵化风险、资本逻辑下的情感物化风险和传播逻辑下的情感倦怠风险。破解这些风险的关键在于平衡技术创新与音乐情感表达的关系,即人机协同打造个性化动情旋律、法律规制约束商业化情感数据和标识审核严管智能化音乐传播,以此实现人工智能音乐的技术善用、商业规范与传播管控。
关键词: 人工智能音乐 ；音乐传播 ；情感计算 ；情感嵌入 ；情感异化
摘要： 随着人工智能技术的快速发展,其在艺术创作领域的应用为传统艺术表达带来了新的可能性。本文以人工智能在艺术创作中的实践为研究对象,旨在探讨其如何以算法逻辑与数据驱动介入艺术创作过程,并推动中国传统文化的创新表达。通过梳理人工智能技术在不同发展阶段的技术特征,以及分析早期计算机技术与艺术创作结合的典型案例,本文揭示了人工智能在艺术生成中的技术演进逻辑。通过构建人工智能艺术创作的理论框架,结合笔者在中国风花鸟珠宝设计中的探索,进一步论证了人工智能介入艺术实践的具体路径,并探讨其与中国传统艺术美学融合的可行性。本研究不仅为人工智能赋能艺术创作提供了实践参考,也为中国传统文化的当代表达提供了新的技术视角与方法论支撑。
关键词: 人工智能 ；艺术创作 ；中国风花鸟珠宝 ；传统美学
摘要： 人工智能通过学习案例语料库中的关键事实要素来模拟裁判理由的识别。案例语料库帮助人工智能学习理由的过程可通过理由模式加以描述,即借助理由的发现、理由分量的划定、理由的巩固,形成一套完备的“理由优先性秩序”,以促使办案模型降低决策误差率。鉴于这种理由习得模式的基础仅仅是案例语料库,而非包括法释义学在内的法理论,其本质是基于试错的试探性学习,而非理论指引下的自觉性学习,因此存在两个结构性缺陷:当法理论取得突破而未及时传导给司法实践时,办案模型无法及时更新以适应变革;当法律因增、改、废而发生复杂的内容变化时,人工智能无法自动识别这种变化引发的体系性效应。上述结构性缺陷的存在表明,由人类搭建并改进法理论,再借助案例语料库将新的理由优先性秩序传递给人工智能系统,始终是督促人工智能适应法律革新的主要路径。
关键词: 人工智能 ；数字司法 ；深度学习 ；理由模式 ；自动化决策
被引量
1
摘要： 人工智能的快速发展,对社会科学研究提出了巨大挑战,研究范式的创新迫在眉睫。在这一宏观背景下,社会学的一些传统研究方法和研究路径,如田野调查,在人工智能时代,可能会发挥独特的价值。作为一种研究方法,田野调查有助于学者更好地从整体上把握中国社会的运行机制,有助于在理解中国社会运行逻辑的基础上产生真正有洞见力的理论叙事,有助于在书写中国故事的过程中潜移默化地培养起下一代学术传承者,发挥出超越传统时代的作用。
关键词: 人工智能 ；田野调查 ；理论创新 ；人才培养
摘要： 当前,人工智能技术正以革命性态势重塑全球产业发展格局。在农业领域,以深度学习、物联网、多模态数据融合为核心的技术体系,已成为破解传统农业劳动密集、资源约束、效率瓶颈等难题的关键路径。我国“十四五”规划明确提出“建设智慧农业”的战略目标,农业人工智能的研发与应用不仅承载着提升农业生产效率、推动农业自动化与智能化转型的历史使命,更肩负着探索具有中国特色农业现代化道路的时代重任。
关键词: 多模态数据融合 ；深度学习 ；物联网 ；农业人工智能
摘要： 人工智能(AI)在肿瘤CT与MRI影像全流程中的应用展现出巨大的潜力,贯穿影像采集、图像重建、病灶检测与辅助诊断到自动化报告生成的整个流程。然而,AI在肿瘤影像全流程应用中的不同环节所处的发展阶段各异,并且在临床转化过程中面临着诸多挑战。技术成熟度等级(TRL)为肿瘤影像中AI工具的开发水平提供了标准化框架,同时也可用于评估AI技术的可行性、风险和临床转化潜力。本文基于TRL对AI在肿瘤CT与MRI影像中的应用现状及其面临的挑战进行综述,旨在弥合肿瘤CT和MRI影像领域中AI工具的前沿研究与临床实际应用之间的差距。
关键词: 肿瘤 ；人工智能 ；技术成熟度 ；体层摄影术,X线计算机 ；磁共振成像
摘要： 本文聚焦于人工智能技术在商贸流通领域的应用及其对就业的影响。当下,该技术深度融入各经济领域,商贸流通领域传统模式面临挑战,亟需变革。文献回顾梳理了其在供应链、客户关系管理等方面应用,以及对就业的复杂影响。通过选取国内50个大中城市的1000家商贸流通企业为样本,构建多元线性回归模型,以商贸流通领域就业情况为被解释变量,人工智能技术应用水平、企业规模、市场竞争强度为解释变量开展实证分析。基准回归显示,人工智能显著促进就业,稳健性分析验证结果可靠,按企业规模分组的异质性分析表明,大企业借助人工智能更易扩张就业,小企业则面临挑战,凸显政策扶持的必要性,为企业、政府决策提供关键参考。
关键词: 人工智能 ；商贸流通领域 ；就业 ；异质性分析
摘要： 本文采用结构方程模型进行实证分析,旨在探讨人工智能应用能力通过数字化采集能力对商贸流通企业创新的影响机制,验证了人工智能应用能力对企业探索式创新与利用式创新的直接影响,并揭示出数字化采集能力在这一过程中所发挥的中介作用。结果表明,企业人工智能应用能力显著提升数字化采集能力,进而有效促进企业探索式创新和利用式创新。本文不仅系统阐释了人工智能在商业领域中的应用价值,也为商贸流通企业的数字化升级转型提供了实证支撑和战略建议。
关键词: 商贸流通企业 ；人工智能应用能力 ；数字化采集能力 ；探索式创新 ；利用式创新
摘要： 中小学人工智能教育已成为全球教育发展的主流趋势。2019年韩国发布《人工智能国家战略》后,陆续出台多项政策推动人工智能教育的普及和深化。基于四维政策分析模型视角,韩国中小学人工智能教育政策在规范维度上,坚持以人为本的核心理念;在结构维度上,重视法律制度与基础设施建设;在成分维度上,协同政府部门、公共机构、企业与学校等多方主体合作;在技术维度上,聚焦课程改革、师资培养和环境创设等内容,以确保人工智能教育在中小学有序进行。提升教师队伍人工智能数字素养、形成多方合作的人工智能教育伙伴关系、构建全民共享的人工智能教育体系是韩国开展人工智能教育的主要经验,可为我国中小学人工智能教育提供借鉴。
关键词: 人工智能教育 ；韩国中小学 ；人工智能技术
摘要： 近年来,以大模型为代表的人工智能迎来新的发展浪潮,正以前所未有的速度深入渗透经济社会发展的方方面面,贴近每个人的生活和工作,深刻重构着人类社会生产力和文明形态。习近平总书记指出,人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量,将对全球经济社会发展和人类文明进步产生深远影响。
关键词: 经济社会发展 ；大模型 ；科技革命 ；产业变革 ；人工智能
摘要： 生成式人工智能作为驱动职业教育数字化转型的新型技术引擎,通过重构教学场景、优化管理流程、创新实训模式三重路径,正在深刻重塑职业教育的生态格局。基于技术接受模型与创新扩散理论,通过对长三角地区职业院校的混合研究发现:生成式人工智能的应用显著提升了教学场景的互动性、管理决策的科学性以及实训体系的精准性,但同时也面临四大结构性矛盾:课程迭代速度滞后于技术发展节奏、数字资源配置存在区域性失衡、人机协同伦理规范缺失、产教利益协调机制缺位。为此,应构建“标准引领—场景驱动—制度保障”协同创新体系,通过开发职业教育专属大模型、建立数字能力认证标准、完善产教融合补偿机制等实践路径,推动生成式人工智能与职业教育的深度融合,为智能时代职业教育高质量发展提供理论参照与实践范式。
关键词: 生成式人工智能 ；职业教育 ；数字化转型 ；协同创新
被引量
1
摘要： 政府人工智能(AI-Gov)对经济社会产生了重要影响,但既有研究对人工智能在公共部门应用的过程缺乏实证探索。基于D市国家人工智能创新应用先导区建设的案例观察,结合D市政府部门与人工智能企业互动的深入访谈分析,揭示了政府人工智能创新的多重逻辑。研究表明,政府人工智能创新的逻辑体现为数据编织、平台合作和生态联盟三重机制。地方政府首先通过数据资源化、资产化布局全链条数据要素生态,将数据作为政府人工智能创新最重要的基础工作,在此基础上创建人工智能创新平台形成解决分配和控制数据资源的平台合作结构,这些平台也成为不同的人工智能主体和数据基础要素链接的纽带。而强大的数据资源化资产化过程结合人工智能创新平台的应用,政府得以将人工智能创新过程生态化。上述发现为地方政府推动有效的人工智能创新提供了可能的理论参考和重要的实践启示。
关键词: 人工智能 ；数据要素 ；平台创新 ；数字生态
被引量
1
摘要： 人工智能为环境污染治理提供了新路径与新手段,对推进生态文明建设具有重要意义。选取2010—2023年我国30个省级面板数据,综合运用双向固定效应模型、机制检验模型、调节效应模型等方法,实证探究人工智能对污染排放的影响。研究发现,人工智能对污染排放具有显著影响,呈现先增大后减小的倒“U”型特征。机制检验表明,人工智能主要通过能源消耗效应和技术创新效应对污染排放产生倒“U”型影响。异质性分析表明,人工智能的减污效应在东部地区最显著,中部地区次之,西部地区最弱;相比于非长江经济带而言,人工智能影响污染排放的“拐点”在长江经济带更早到来,抑制效应更加明显。调节效应分析发现,市场化程度与研发投入强度调节了人工智能对污染排放的影响,强化了两者间的倒“U”型关系。
关键词: 人工智能 ；污染排放 ；能源消耗 ；技术创新 ；绿色发展
摘要： 文章基于2012—2023年我国31个省份的面板数据,利用基准回归模型、中介效应检验模型和空间杜宾模型,实证检验人工智能对金融高质量发展的影响及新质生产力在其中的作用机制。研究结果表明:人工智能能够有效促进金融高质量发展;异质性分析发现,人工智能在东部地区、金融稳定性较高地区对金融高质量发展的赋能作用更强;作用机制检验发现,人工智能可通过加快新质生产力形成有效赋能金融高质量发展;空间溢出效应检验发现,人工智能不仅能够促进本省金融高质量发展,还可以带动相邻省份金融高质量发展。因此,要着力打造人工智能技术创新体系,缩小地区间金融鸿沟,促进新质生产力涌现,从而推动金融高质量发展。
关键词: 金融高质量发展 ；人工智能 ；新质生产力 ；空间溢出效应
被引量
1
摘要： 人工智能技术驱动的体育裁判数智化转型,不仅有助于提升裁判工作的科学性和公正性,还为体育裁判的职业发展开辟了新路径。人工智能技术驱动裁判数智化转型遵循着以数据层为基石、技术层为引擎、制度层为保障、系统演进层为动能的逻辑框架,在裁判决策体系升级、知识体系重塑、治理模式革新和价值生态拓展4个方面发挥了重要作用。通过构建开放协同的技术底座、创新智能教育供给体系、完善敏捷治理响应机制以及打造跨界知识融通平台,实现体育裁判的健康数智化转型,为全球体育事业的可持续发展注入新的动能与活力,也为推动体育事业高质量发展、实现体育强国的战略目标筑牢根基。
关键词: 体育裁判 ；数智化转型 ；人工智能技术 ；人机协同
摘要： 生成式人工智能驱动政务服务已成为政府数字化转型的重要趋势。生成式人工智能技术的嵌入,与政务流程、科层规则、多元主体交互形成了技术、制度、关系三重界面,三者互构过程中的失调产生了交织涌现并相互强化的风险。在技术界面,存在决策过程“黑箱化”、服务界面“冷漠化”与治理理性“工具化”的异化风险;在制度界面,呈现权责分配模糊、权力结构重构与制度迭代迟滞的“免疫反应”;在关系界面,表现为公务员技能焦虑、公众参与异化与技术开发者公共价值考量不足的角色冲突。要构建“可控可信”的技术治理体系,完善“敏捷兼容”的规则调适机制,培育“人机协同”的能力生态,推动政务服务从技术工具导向迈向技术、制度、主体协同进化的新范式,夯实政府数字化转型根基。
关键词: 生成式人工智能 ；政务服务 ；界面风险 ；数字化转型
被引量
2
摘要： 磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)扫描时间长是其临床应用的主要瓶颈。传统压缩感知技术虽可加速采集,但在高加速因子下易产生伪影,且对复杂解剖结构的重建效果有限。人工智能辅助压缩感知(artificial intelligence-assisted compressed sensing,ACS)技术通过将深度学习(deep learning,DL)[如卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、生成对抗网络(generative adversarial networks,GANs)]与压缩感知原理在端到端框架中融合,实现了显著加速(通常>2倍)并致力于保留诊断特征,为突破上述瓶颈提供了有前景的解决方案。然而,ACS技术当前面临关键挑战,包括缺乏标准化的加速因子、算法对不同解剖部位和病变异质性的泛化能力不足,以及对细微病变(如微小转移淋巴结)诊断效能的验证尚不充分。此外,既往综述多聚焦于单一系统或纯技术层面,缺乏对ACS技术在全身多器官临床应用效果的系统评价。本综述旨在系统梳理ACS技术的原理演进与MRI临床研究进展,重点评述其在头颈、骨关节、心胸、腹部及盆腔等多系统成像中的优势、局限性与现存挑战,以期为优化ACS的临床应用提供依据,并为未来研究方向提供指引,推动MRI向更精准、高效、智能化的方向发展。
关键词: 人工智能 ；压缩感知 ；磁共振成像 ；脑血管疾病 ；骨关节疾病 ；冠状动脉疾病 ；腹部疾病 ；子宫相关病变
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