人工智能会超越人类吗?——访人工智能专家尹义龙

记者：尹教授,您好!人工智能是当前热门话题,其应用已经悄悄渗透到我们生活的各个领域。那么,从学术上来讲,应该如何定义人工智能呢？ 尹义龙：人工智能英文全称是Artificial Intelligence,简称AI,是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能的发展分为三个阶段,即弱人工智能、强人工智能和超人工智能。     

“互联网+”与人工智能

正说起人工智能,大家一定对今年3月的人机围棋大战记忆犹新:谷歌公司旗下的人工智能团队DeepMind开发的围棋程序阿尔法狗以4∶1的比分战胜了世界围棋冠军、职业九段选手李世石。经此一战,阿尔法狗不仅有了正式的国际排名,还引发出一波关于"人类智能"和"人工智能"的讨论,一时间声名大噪。究竟什么是人工智能?人工智能英文缩写为AI,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。它被称为     

新一代人工智能助推工业产业升级变革

正近30年来,人工智能获得了迅速的发展,并在很多学科领域都获得了成功应用,并取得了丰硕的成果,已逐步成为助推全社会政治、经济、文化、生态良好发展的新引擎。人工智能作为研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新兴的技术科学,被认为是21世纪三大尖端技术(基因工程、纳米科学、人工智能)之一。近30年来,人工智能获得了迅速的发展,在很多学科领域都获得了成     

人工智能问题的争论

一、什么是人工智能关于人工智能科学范畴的定义和归属问题,学术界仍有争论。有人把它等同于电子计算机,更多的是把它归属于电子计算机的一个分支。如美国专家西蒙教授提出人工智能“实际上就是计算机科学,是使用计算机程序模似人解答题的过程,从而代替人的智力来解答题”。有人把它定义为;人工智能是探索和模拟人的感觉和思维过程的规律,进而设计出类似人的某些智能的自动机科学”。有的人认为,“人工智能的任务就是通过研究人的智能活动,模仿人的智能而制造出的相应机器。”也有人认为,利用电子计     

人工智能时代下被追诉人权利风险的识别及防范

人工智能在司法领域的广泛应用,使被追诉人的权利保障面临风险和机遇并存的局面。人工智能对被追诉人造成的权利风险主要来源于两类：一类是由人工智能的自身局限造成的,包括大数据侦查模式侵犯被追诉人个人信息权、算法运作的封闭性侵害被追诉人知情权等;另一类则是由人工智能引发公权力扩张引起的,包括智能辅助办案系统削弱被追诉人质证权、控辩双方信息不对等影响被追诉人辩护权等。这一系列被追诉人权利风险的背后,隐含着智能技术和司法原理的冲突,表现为人工智能对直接言词原则和审判中心主义的冲击和削弱。基于此,对被追诉人诉讼权利的保障将围绕填补传统权利和更新数字权利这两部分而展开,进而完善和严密被追诉人诉讼权利保障的屏障。     

人工智能与人的解放面临的机遇和挑战

伴随着人工智能的快速发展,关于人工智能的争论也多了起来。人工智能可以解放人的劳动、释放自由时间,同时也给人类带来了不平等、失业等诸多挑战。究竟应如何认识人工智能与人的解放,是机遇还是挑战?人工智能的本质是技术,技术的本质是服务人、解放人,所以人类须尽早谋划、规范和引导人工智能的发展,以应对未来的机遇和挑战。     

论人工智能在证据推理中的辅助性定位北大核心

当前,人工智能正逐步介入到司法证据推理之中,并引起广泛关注。现阶段的人工智能仍属于“弱人工智能体”,长于形式逻辑推理,但仍无法实现对人类认知思维的完整模拟,在司法证据推理之中处于辅助性地位。结合司法人工智能在海量数据筛选定位、算法高效一致运行等方面的优势,以及在证据信息提取、证据语言转化、法律思维模拟、司法经验学习等方面的短板,应将人工智能的辅助范围明确为证据材料使用提示、证据信息缺失预警、证据推理前置性指引和后置性纠错。同时,人工智能在司法证据推理中应遵循智能审判实质化、算法公开、算法平等和机器有限制约原则。在此基础上,建立起梯度性人工智能辅助体系,让人工智能分梯度地介入不同类型案件、不同诉讼阶段的证据推理工作之中。通过人工智能和人类法官的优势互补,进一步释放司法工作的公正性、效率性红利,助力新时代司法审判新篇章的开启。     

论人工智能在证据推理中的辅助性定位

当前，人工智能正逐步介入到司法证据推理之中，并引起广泛关注。现阶段的人工智能仍属于“弱人工智能体”,长于形式逻辑推理，但仍无法实现对人类认知思维的完整模拟，在司法证据推理之中处于辅助性地位。结合司法人工智能在海量数据筛选定位、算法高效一致运行等方面的优势，以及在证据信息提取、证据语言转化、法律思维模拟、司法经验学习等方面的短板，应将人工智能的辅助范围明确为证据材料使用提示、证据信息缺失预警、证据推理前置性指引和后置性纠错。同时，人工智能在司法证据推理中应遵循智能审判实质化、算法公开、算法平等和机器有限制约原则。在此基础上，建立起梯度性人工智能辅助体系，让人工智能分梯度地介入不同类型案件、不同诉讼阶段的证据推理工作之中。通过人工智能和人类法官的优势互补，进一步释放司法工作的公正性、效率性红利，助力新时代司法审判新篇章的开启。     

论源于人性的人工智能监管难题

人工智能的监管包括法律层面的规制、伦理层面的引导和公共管理层面的治理,但所有的监管都不能回避人工智能的"类人性"问题。因为,人工智能问题的起点是人性,来源于人性的"做人难"会不断地在人工智能发展过程中呈现出来。赫舍尔的《人是谁》一书揭示了来源于人性的"做人难"及其主要表现:人用思维行动却难把握情绪;人用价值判断却难自我认同;人难以承认现状却要服从现实。在"后人类"阶段,当人类通过人工智能技术比拟上帝"造人"时,其深层动机是展示"智慧";当人类利用人类基因工程比拟上帝"造人"时,其深层动机是突破"有限性"。人工智能时代来源于人性的人工智能监管难题主要表现为三个方面:一是来源于"类人"决策能力的"统治性"监管难题;二是来源于"类人"自主性认同的"冲突性"监管难题;三是基于"类人"情感与意义追寻的"重叠性"监管难题。为促进人类和"类人"的可持续发展,人工智能监管理论要思考监管对象的新特性。只有从人性的"做人难"来思考人工智能的监管难题,才能有效解决"类人"社会化、组织化后所形成的"人机共生"困境。     

贵州大数据有待价值跃升——访浙江大学计算机科学与技术学院教授、博士生导师肖俊

作为大数据领域的热门技术创新,人工智能在实体经济甚至日常生活中已经得到广泛应用。浙江大学计算机科学与技术学院人工智能研究所教授、博士生导师肖俊对人工智能有深入研究。肖俊是贵州铜仁人,1998年从铜仁一中考入浙江大学计算机学院,长期关注、关心家乡发展。日前,贵州日报当代融媒体记者对他进行了专访。     

人工智能时代的广义绿色治理:内涵演进、多重张力与范式构建北大核心

绿色发展是建设美丽中国的题中应有之义,也是人类共同实现可持续发展目标的必然要求。广义绿色治理包含当前对生态和谐、系统协调、发展可持续等核心价值的关切,在此基础上也涵盖国家治理体系与治理能力现代化的边界。人工智能则伴随科技进步和工业发展逐步深度嵌入人类社会发展历程。人工智能的介入将绿色治理对“人地关系”的思考拓展到人与自然动态平衡状态的寻觅。人工智能嵌入广义绿色治理的过程中面临“智能代理”的行为责任归属与提升人类行为效果之间、人工智能运用限度与人类自我实现价值之间、人工智能系统自主“封闭运作”与他者“开放诉求”之间三个方面的张力。面对这三方面张力,需探索可开源治理主体、可持续治理过程、可多元治理手段、可共生治理客体、可分享治理结果的广义绿色治理系统范式构建。     

生成式人工智能与政策失灵:规避工具还是隐蔽诱因?

ChatGPT的出现意味着生成式人工智能阶段的到来，对政策过程产生一定的影响。ChatGPT可以提高政策信息的完整度、扩大政策系统与技术之间的友好接口、更大程度代替人类决策并提高效率、推动政策系统升级并提高政策系统与环境之间的适应性。基于生成式人工智能的预设功能，人们对其寄予厚望，认为人工智能将有助于政策优化，甚至成为政策失灵的规避工具。但现实中，生成式人工智能在政策过程中的应用并不一定带来政策优化的结果，相反，也可能正因为人工智能等信息技术的应用而诱发更为复杂的政策失灵。原因在于：人工智能隐蔽的算法偏见会带来偏狭的政策信息，对信息生成与传播的隐蔽控制会带来政策观点的极化，决策过程对机器的依赖会加剧政策系统的封闭性，社会监控系统隐形带来政策目标的自反等。人工智能并不一定保证政策目标的达成，反而可能成为政策失灵的推动力量。由于决策责任体系的复杂化，人工智能的影响难以确定，具体表现为：人工智能中技术“黑箱”的存在模糊了对生成式人工智能责任判定的标准；决策系统复杂化导致责任主体不明确；人类与机器之间的避责策略致使决策责任被稀释；追责路径特殊化带来责任链条的断裂等。生成式人工智能因为技术上的特...     

感知意图 算懂人心 访天津大学智能与计算机学部教授、“海河·谛听”言语意图深度理解大模型项目专家党建武

<正>REPORTERS NOTES人物素描说起当下最热门的科学技术,很多人会提到人工智能。这个以计算机学科为基础的技术,类似于人类智慧的“大脑”,其应用可以对人的语言、动作等行为进行模拟。近年来,围绕人工智能的应用层出不穷,在相关技术获得长足进步的同时,人们也享受到了其带来的方便与快捷。早晨,智能音响会将你唤醒,为你播报当天的天气以及你所关心的国内外大事;出门时,智能汽车会提前将车内空调打开,以最舒适的温度开启一天的行程;下班前,机器人已经将家中打扫干净,迎接你的灯光和音乐都是根据喜好而量身定制……     

人工智能时代高校思想政治教育面临的变革与挑战

以人工智能为代表的新一代信息技术的发展,推动人类社会逐步进入了人机协同、跨界融合、共创分享的人工智能时代。人工智能时代思想政治教育的目标使命、教学方式以及管理模式都将发生变革,同时面临着"人权"伦理、"责任"伦理、"隐私"伦理等方面的挑战。人工智能时代高校思想政治教育要遵循三个原则:一是不忘立德树人初心,始终坚守为学生成长发展服务的立场;二是坚持以学生为中心,切实尊重学生个性发展;三是建立科学的规章制度,恪守安全稳定底线。     

张红春：人工智能应用于政府绩效评估

<正>人工智能技术的核心机器学习算法基于大数据和高维数据,可以进行变量间复杂非线性关系的测量和模拟,极大地提高了数据分析的精度和效度。将复杂性人工智能方法嵌入政府绩效评估数据的挖掘和利用,有望实现对政府绩效评估数据的精准分析。一是利用复杂性人工智能实现政府绩效的整体性计算。复杂性人工智能的超强算法与算力能够极大地突破传统政府绩效评估所面临的指标数量以及观察值的天花板,使其能处理绩效评估所收集的成千上万观察值及其属性,     

人工智能时代的社会公正风险：何种社会？哪些风险？

人工智能导致的社会风险根源于人工智能社会的不公正。为了更加全面认知人工智能的社会公正风险，需要结合马克思主义分析人工智能时代的社会形态：从“生产公正”角度看，人工智能社会是深度自动化生产的社会，这可能导致劳动向下聚集、劳动能力弱化、劳动“分体化”等生产公正风险；从“分配公正”角度看，人工智能社会是物质极大丰富但个体性、空间性、时间性分配严重不均的社会；从“认知公正”角度看，人工智能社会是虚拟与现实结合的社会，可能导致理性认知剥夺、自控能力剥夺、自主选择剥夺的认知公正风险；从“发展公正”角度看，人工智能与人类社会之间的矛盾与张力，可能导致能量争夺、权责失衡和消极反抗等发展公正问题，进而弱化社会追求公正的动力。导致人工智能社会公正风险的根本原因在于世界资源有限性与人类和人工智能需求无限性之间的矛盾、核心诱因在于人类社会固有的不公正问题、最大障碍在于现有治理手段难以直接作用于人工智能领域的责任主体。对此，需要合理划定人工智能发展的能耗标准和比例、着力解决传统社会中的不公正问题、以人的发展为目的穿透人工智能的“责任黑箱”。     

数字经济时代,年轻人的职业选择

数字经济时代,新的区域分工正在形成,对于中西部欠发达县域来说,人工智能训练师、云客服等数字职业能够盘活当地人力资源,尤其是为女性就业带来更多可能性,西安交通大学社会学系教授杨江华最近在陕西一个县城调研时发现,当地有180人干起了人工智能训练师,负责“教”机器人识别各类数据。在这些人工智能训练师中,女性的比例超过六成。     

人工智能算法辅助行政决策的法治风险及其化解路径

人工智能算法辅助行政决策契合行政决策体制改革方向，能够应用于行政决策的全过程和多领域。其意义在于通过辅助公众参与、识别公众需求、自动收集数据、深度学习自主推导、评估风险预测行为、全面收集和深度分析大数据，以提升行政决策的民主性、科学性。但人工智能算法辅助行政决策可能存在法治风险：算法隐匿和算法偏差可能危及利害关系人的实体权利，包括利害关系人的真实权益关切、隐私保护和平等对待要求；算法代表和算法至上可能危及利害关系人的程序权利，包括不符合正当程序原则的基本要求、不利于利害关系人的真实意愿表达、不利于利害关系人的真实程序性参与；当出现算法决策错误时责任承担主体不明确。这在一定程度上违背了行政法治原理中的良法善治要求。因此，应当围绕人工智能算法问题，从人工智能算法自身、行政机关、利害关系人三个方向寻找法治出路，完善人工智能算法的合法化设计，加强行政机关对人工智能算法的合法性、伦理性和合规性审查，完善算法公开制度，健全算法辅助决策的行政责任制度，从而契合行政法治原理的要求。     

人工智能能否与人类产生情感交互

正人工智能是要有IQ和EQ的。为什么要让人工智能有EQ?原因在于情感投入会让人觉得人工智能更有温度,不会想到它对人类的威胁,而是对人类的帮助。人工智能(AI)是2018数博会的热点话题,不管是在展会上还是各论坛上,人们都对AI愿景表现出十足的兴趣。本届数博会专门设立的"‘人工智能’高端对话:AI生态加速未来"论坛,更是座无虚席,台上演讲的嘉宾,都是国内外知名互联网企业负责人,这些明星企业家用他们在人工智能领域的探索与畅想,向大家描绘了一个充满活力与情感的AI未来。     

人工智能与意识形态工作

正在新时代,为了进一步提高社会主义主流意识形态应对和引领人工智能发展的能力和水平,有必要在系统梳理人工智能历史演进的基础上,辩证分析人工智能对中国特色社会主义意识形态工作的机遇和挑战,并从理论和实践相结合的维度探索推进人工智能时代意识形态工作的新路径。