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关键词： 人工智能   AI大模型   通用大模型   垂直大模型  

摘要： 本文首先介绍了AI预训练大模型相关的部分核心技术，其中包括Transformer架构和人类反馈强化学习技术以及近端策略优化技术；研究了通用大模型的发展，重点关注了基于Transformer-Decoder架构的GPT系列、LLaMA系列模型与基于Transformer-Encoder架构的BERT、ALBERT、DeBERTa与RoBERTa模型，深入研究了它们的架构和训练方法，总结了它们的特点，探讨了其在不同领域中的应用；关注了垂直领域的大模型发展，如金融、医学、法学、自然科学和代码编程等领域。在金融领域，研究了BloombergGPT、GPT-InvestAR和TradingGPT模型；在医学领域，探讨了Med-PaLM和PMC-LLaMA等模型；在法学领域，分析了Lawformer和Chatlaw模型；在自然科学领域，介绍了华为云盘古气象大模型和FLUID-GPT模型；在代码编程领域，研究了CodeGeex和PanGu-Coder2模型。最后，对当前AI预训练大模型在知识产权、歧视、成本等方面的局限性与未来发展进行了讨论。

关键词： 人工智能   智能水平   仿人原则   理性价值   价值风控  

摘要： 人工智能核心的研发思路和演进原则是“仿人”，且AI的智能层次与智能水平及价值风控，因三级智能AI仿人的功能或程度不同而有所差异。综观当今世界，AI的智能水平差异被学界比较一致地划分为“弱AI”“强AI”或“通用AI”“超AI”三个智能层级。弱AI主要模仿人的局部智能，相对来说，仿人的风控简单、方式单一。强AI或通用AI模仿人的内容复杂、方式灵活、程度深入，对人类生产生活方式的冲击较大，仿人的风控复杂，理路多元，集成性强，要求AI遵循人的一般正常思维和行为准则。超AI阶段，为了确保智能机器系统在正常情况下的安全可靠可控，以及异常情况下的理性干预与价值调控，对仿人原则的落实，必然要求有更加苛刻的风控实现，即除了要求在AI研发应用的全过程中严格遵循人的一般正常思维和行为价值准则外，还要求AI的CPU植入道德智能和价值智能系统，以实现AI智能水平与仿人原则的高度匹配。为此，为了确保“弱强超”三级智能AI始终围绕造福人类的价值指向健康持续发展，有必要对AI的智能水平和仿人原则实现的风控条件及演进规律进行研究，旨在推动AI技术层面、伦理层面等多方面多维度早日实现向上向善为人类美好生产生活服务。

关键词： 超声   影像组学   乳腺癌   机器学习   深度学习   人工智能   综述  

摘要： 乳腺癌的诊断方法包括乳房X线摄影、超声、磁共振成像和活检技术，然而，每种方法都存在局限性。超声影像组学是一个新兴领域，通过提取和分析超声图像中的定量特征，有助于提高乳腺癌的诊断和预后评估准确性。这项技术已成功应用于乳腺癌领域，可以提高诊断准确性、建立预后模型、预测腋窝淋巴结转移、监测治疗反应并指导个性化治疗。未来的研究方向可能包括整合多模态数据、定制诊断和治疗策略、优化机器学习和人工智能算法、建立标准化方法并进行临床验证以及监测治疗效果。然而，需要解决一系列挑战，如建立标准化方法、提高图像质量、确保数据安全和隐私、验证特征的可靠性和实用性。解决这些问题将有助于在乳腺癌管理中更广泛地应用超声影像组学技术，从而提高患者的治疗效果和生存率。

关键词： 老龄化时代   人工智能   老年生活   主人翁   AI   看病   病痛   掌控  

摘要： 在老龄化时代,人工智能开始管理人类社会的许多方面:主人翁系统会对可疑事件进行报警,大宗师系统可以给病人看病、做手术。AI会减轻人类的病痛疾苦、让老年生活更有尊严感吗?掌控AI的人类能够掌控自己的生活吗?

关键词： 马克思主义新闻观   新闻真实性   人工智能  

摘要： 当今时代,人工智能已经成为引领科技革命和产业变革的一项关键技术,也在不断改变着人们的生产生活方式。人工智能技术极大地改变了新闻传播领域,技术产生的副作用对新闻真实性也造成了多方面的影响。本文从马克思主义新闻观视角出发,分析了人工智能技术对新闻真实性的影响,认为人工智能与生俱来的技术优势对新闻的真实性给予了有力变革,但人工智能技术的应用也对新闻真实性产生了一定的冲击。

关键词： 人工智能   新闻业   应用   影响  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,其在新闻业的应用日益广泛。本文通过对相关文献的梳理,结合具体案例,分析人工智能技术在新闻采集、编辑、分发等环节的应用,以及其对新闻真实性、新闻伦理等方面的影响。研究发现,人工智能技术为新闻业带来了创新机遇,同时也面临着伦理、技术等方面的挑战。因此,新闻业在应用人工智能技术时,需要平衡技术创新与新闻伦理的关系,确保人工智能技术的健康发展。

关键词： 共情   共情计算   计算心理学   人工智能   人机交互  

摘要： 共情计算是指使用人工智能和大数据技术来预测、识别、模拟和生成人类的共情,是传统心理学共情研究与计算机科学交叉的新兴研究领域。本研究构建了一个数据层、模型层与任务层的普适性研究框架,总结了一个包括个体共情测评、共情内容分类、共情回应系统和共情对话生成的4个新主题分析框架,建立了面向心理健康、教育学习、商业服务和公共管理等心理应用的场景创新。未来研究有必要建构高整合的共情计算理论模型、建设高可信的共情心理行为特征数据集,并通过以人为中心的评价体系验证并改进共情计算的研究效度。共情计算有益于将当前人际共情研究扩展到智能社会新型人-AI关系研究中。心理学家在该领域承担引领、评估和改进等角色,并与计算机科学家紧密合作,共同推动共情计算理论基础更坚实,效果检验更可靠,应用创新更贴近实际需求。

关键词： ChatGPT   人工智能   应用场景   风险   防范策略  

摘要： 生成式人工智能是一种强大的自然语言处理技术,ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer,聊天生成型预训练变换模型)是其中的代表之一。近年来,随着生成式人工智能技术的快速发展,ChatGPT在教育领域的应用日益受到关注。ChatGPT带来了辅助学习、个性化学习、互动体验和课程创新等方面的变革,展现了其在教育领域中的潜在价值。同时,Chat GPT是一把“双刃剑”,其在内容质量控制、伦理道德等方面存在潜在风险。因此,多元防范主体必须协同发挥作用,通过不断加强技术升级与审查、开展理性引导与文化教育等手段,有效防范和化解ChatGPT在“教”与“学”双边活动中存在的潜在风险,确保其在教育领域中的安全和可持续发展。

关键词： 人工智能   国家创新能力   比较研究  

摘要： 人工智能是国际科技竞争尤其是中美竞争焦点之一。根据国家创新能力理论,文章全方位分析比较了中美人工智能创新,认为全球人工智能创新已形成中国和美国组成的“一大一强”格局。中美人工智能创新政策既有共性,也存在显著差异。创新人才方面,美国人工智能人才规模更大、更有经验,高质量人才占有绝对优势,但中国人才规模和质量迅速提高,人才潜力巨大。创新资源方面,中美差距较小,且中国可能很快在算力和数据资源规模领域超过美国,但受限于美国打压,短期内中美在超算和风险投资领域的差距有可能被进一步拉大。知识创新方面,中国正在快速进步,美国仍拥有绝对优势地位。技术创新方面,中国在部分领域已具备比较优势,但在基础平台和关键硬件创新等领域仍“受制于美”,面临“卡脖子”风险。未来需要利用优势加快推动实现人工智能高水平自立自强。

关键词： 人工智能   智能网联汽车   产品责任  

摘要： 智能网联汽车是人工智能技术在实践领域应用的极致表现,在带来技术革命的同时也对现行法律的适用发起挑战。产品责任制度契合智能网联汽车致损事故的特点,同时起到鼓励技术革新与救济受害人之作用,在责任分担方面更具优势,然其在适用时存在诸多困境亟待解决。在产品缺陷认定方面,应当引入具有合理性和可行性“理性算法标准”。面对举证责任上的困境,可以通过实行因果关系推定及引入“黑匣子”技术方式化解。同时,为适应智能网联汽车算法自主性之特点,对发展风险抗辩中科学技术水平标准的选取应采取“投入流通时+算法系统重大升级时”双重判断时点。