人工智能范文10篇

人工智能范文篇1

关键词：人工智能；AI；大数据

什么是人工智能？ArtificialIntelligence，英文缩写为AI，是开发、研究用于延伸、模拟和扩展人类智能的技术、理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。人工智能作为计算机学科的一个旁支，了解智能的实质，并讨论出一种全新的模拟人类智能的方式作出反应的智能算法，在这个领域的研究包括智能机器人、图像识别、语言识别、专家系统和自然语言处理等。人工智能从1956年诞生以来，技术和理论的研究逐渐成熟，应用的领域也在不断扩大，未来人工智给我们带来的应用服务，将会是人类智能的延伸。人工智能会对人的思维、意识过程进行模拟。人工智能不是人类的智慧，但能像人类那样思考。当前社会是基于互联网的大数据时代，人工智能基于大数据和互联网，全球包括中国大量的研究人员如雨后春笋般层出不穷，国内的大型研究机构和高校也在不断研发相关技术，在人工智能领域抢占领先科技。在这种大环境下催生了很多应用行业，比如我们熟知的：智慧家居、汽车自动驾驶技术、虚拟私人助理、智慧机器人等等。目前全球人工智能领域的公司融资规模达到了数百亿美元。

1人工智能的现状

目前人工智能应用的比较好的几个领域分别是：虚拟私人助理，我们使用的智能手机基本上都具备这样功能，像华为的小艺、小米的小爱、苹果的Siri等，这种语音助理基本上在录入用户声纹后，收集用户的受用习惯和爱好，然后基于互联网访问后台大数据服务，为用户提供相应的人工智能服务。汽车自动驾驶服务，此项服务分为0-5级，0级为通过车辆传感器向用户发出告警信息，由驾驶员进行操作；1级为人工智能与驾驶员共享汽车的控制权，人工智能只负责车辆辅助驾驶，如巡航控制、停车辅助、车道辅助等；2级也称为“放手”级，人工智能完全能够自行操作车辆行驶，包括制动、加速、转向等，但是驾驶员仍应该注意周围环境，在必要时收回控制权；3级也称为“睁大眼睛”，这个级别人工智能可以更好自动驾驶车辆，驾驶员可以在车内进行适当的其他活动，必要时收回控制权；4级也称“注意”，次级别人工智能完全可以自动驾驶汽车，完全脱离驾驶员，驾驶员只需要在行程结束后收回驾驶权；5级也称“可选方向盘”，这个时候完全不需要驾驶员，人能智能完全替代驾驶员。游戏AI，此项服务用于在游戏中与玩家合作或展开对战，由于目前游戏产业的蒸蒸日上，用于游戏AI开发的资金也相对比较充盈，所以游戏AI目前也代表了人工智能的前瞻。目前，人工智能技术在西方国家发展得比较迅速，在AI技术领域走在前沿的IBM公司，已经为加州国家实验室制造了ASCIWhite人工智能计算机，据称拥有人类大脑千分之一的智力，正在研发更为强大的新超级电脑—BlueJean（蓝色牛仔），据其主要负责人保罗·霍恩称，BlueJean的智能水平与人类智慧相当。随着人工智能的发展，几乎各种科技的发展都涉及到了人工智能技术，人工智能已经广泛应用到：符号计算、模式识别、智能翻译、智慧机器学习、逻辑推理与证明、自然语言、分布式AI、计算机视觉、问题求解、信息检索技术、专家系统等等。

2人工智能的瓶颈

人工智能科学从1956年诞生发展至今已经65个年头了，在研究和模拟人类智能和智能行为及规律的目标来说，已经前进了一大步，在某些领域取得了相当不错的进展。但是，从整个发展历程来看，人工智能发展经历了很多曲折的弯路，而且面临诸多问题，下面我们就来分析一下：首先，是计算机博弈困难。博弈是普遍存在的现象，它表现在对策和智力的竞争方面。尽管围棋的AI智能程序已经达到了很高的水平，由谷歌（Google）公司，阿尔法围棋（AlphaGo）是首个击败人类职业围棋选手的智能AI，也是首个战胜世界冠军的AI智能机器人，然而人工智能博弈仍然面临巨大的困难。这主要表现在组合爆炸的问题和博弈程序的问题，博弈人工智能都是依托于计算机强大的计算功能和大数据分析而进行的，在这种前提下基于公开对手的二人对弈没有什么问题，但是基于非公开或者多人博弈问题，目前的人工智能还是做不到的。二是，智能AI翻译遇到的问题。人工智能刚开始发展的时候就有人提出了自动翻译的想法和要求，AI智能翻译面临的问题是1964年黑列尔所提出的和歧义性问题和句子组成单词的问题。同样一句话在不同的场合会产生不同的意思，人工智能无法判断当时的使用场景和人的情绪表达，所以含义的差异就是司空见惯。目前的人工翻译缺少强大的学习功能，现在的方法不够稳定和高校，多数研究局限在了单一领域，而没有对人的感情和习惯进行有效的理解。三是，模式识别的困难。人工AI依托于计算机进行模式识别已经取得了很大的进步，部分产品已经投入实际应用，如自动驾驶技术。但是机器的理论和方法与人类的多维感官完全不同。人的识别取决于形象思维能力，是任何计算机无法替代的，在实际的应用场景中人可以随心所欲地进行判断，但是计算机就不行，这并不是说计算机永远不行，而是目前还做不到。

3人工智能发展趋势

人工智能是发展趋势的未来趋势，随着互联网、大数据、云计算和物联网等相关技术的飞速发展，人工AI是发展趋势之一。人工智能前沿科技，会首先在互联网行业开始应用，然后普及各行各业。所以目前的发展趋势是人工智能相关领域还是以较高的速度在进行扩张。产业互联网的发展一定会带动人工AI的高速发展，互联网目前正在由消费互联网转向产业互联网，产业互联网将综合丰富的应用、物联网、大数据、车联网和人工智能等相关技术来赋予其他行业。人工智能作为重要前沿科技之一，必然会在产业互联网发展的过程中解放人类的双手。

4结语

人工智能范文篇2

1人工智能时代图书馆面临的困境

人工智能的发展对于图书馆的建设既是机遇又是挑战。准确地把握实践需求、分析客观矛盾是正确地制定发展规划的前提。1.1实体馆用户大量流失。信息技术的高速发展，深刻地改变了图书馆的生存发展环境。一方面，伴随着大量的服务资源存储数据化、检索一体化、应用网络化，使得读者利用互联网来阅读和学习的成本越来越低、效率越来越高。另一方面，现代社会人们的工作生活节奏越来越快，人们可以支配的学习时间越来越碎片化，到馆学习的难度不断提升。在这样的背景下，实体图书馆面临着用户大量流失的问题。1.2大数据条件下资源整合难度加大。大数据时代，“数据为王”的理念越来越深入人心。一方面，人们不断创新发展数据感知、数据传输、数据存储的技术，从而使海量的数据被创造。另一方面，由于数据性质的不同、功能的差异，数据库间的储存方式、关联方式、数据算法也各不相同，导致图书馆对不同资源主体进行资源整合的难度加大。1.3人工智能条件下如何满足个性化需求。人工智能技术使人的认知和决策能力得到极大程度的提高。这种趋势也向我们提出了新的发展要求：创新服务算法，提供个性化差异化服务；转变服务人员思想观念，提升能力素质，以便更好地实现人机协同；精准掌握每一位读者的需求，全程追踪用户体验，个性化地推送信息服务等。

2“智慧国图”建设现状

近年来，国家图书馆推出了“掌上国图”及多个电子书软件，例如“四大谴责小说”“三言二拍”“艰难与辉煌”“文锦经典诵读”“国图选萃”等多个电子书APP供读者使用。另一方面，当前国家图书馆的智能化建设还处于初步阶段，研究成果与实践运用比较少，因此在发展中还存在很多问题。2.1服务智能化程度不高。目前国家图书馆已使用的微信公众号等新媒体平台服务，与原来相比服务效率有所提高，但移动服务还停留在短信服务层次，微信推送也大多为通知公告、文献查询等基本内容，基于RFID的服务也停留在自助借还业务。由于系统、数据、兼容性等问题，在实际使用过程中常常给读者带来不便，影响服务效率。2.2服务多样化、个性化程度不够。目前大部分服务内容主要还停留在图书借阅、资料复制、查新、信息检索等，多属传统服务内容。多样化服务内容少，缺乏追踪读者行为的分析，个性化定制服务意识不强。在大数据、流媒体、智慧平台等方面创新实践不够深入，深层次服务还有待挖掘。

3人工智能在国家图书馆的应用

目前国家图书馆的智能化建设还处于初步探索阶段，正在逐步开发使用大数据统计分析系统、信息智能化分析系统、图书资源智能分类系统，创造拥有“智慧”能力的全新服务功能系统。3.1基于大数据的统计分析系统。国家图书馆根据自助设备系统统计年复制业务量，通过数据对比分析，能够了解到自助复印总量及接待人次的变化趋势（如图1），这样可以为图书馆管理部门提供有效参考数据，根据复印总量合理配置自助设备及耗材数量。2018年自助复制业务统计通过对人工复制业务量数据的对比，能够全方位地掌握图书馆的总复制业务量，有利于图书馆依据变化趋势进行工作人员的调配，合理安排人员工作（如图2所示）。2018年人工复制业务统计此外，图书馆通过借助掌上国土APP，构建数据采集及分析平台，对数据进行汇总，可以获得不同类型读者比例，通过门禁系统分析不同时间段进馆读者流量数据，能够基本掌握读者进出图书馆的一般规律。3.2信息智能化分析系统。智能化分析系统是实现图书馆“为读者服务中实现自我”服务理念的重要辅助性工具。在对图书馆内资源、设备、用户等各种要素进行精准感知的基础上，依赖所开发的人工智能算法，实现机器深度学习，将图书馆设备及服务状况、读者使用习惯和需求等各种因素进行系统汇总和呈现，并进一步提出合理化的意见建议，为图书馆的发展插上“智能化”翅膀。3.3信息资源的智能化服务。在传统的服务条件下，读者只有对所需的资源名称有较准确的把握，对资源检索工具尽可能地熟练掌握，才能够有效地找到所需的信息资源。而在读者与人工智能系统的交互中，人工智能能够帮助用户更好地理解所需要的资源类别，通过中间语言的缓冲，顺利地为读者匹配到关联资源，并从海量的数据资源中准确地找到与需求相匹配的信息资源，实现需求准确呈现、精准检索、个性化推送。

4人工智能时代新一代智慧图书馆系统构建思路

瞄准时代前沿，紧跟发展需求，要通过建设满足时展需求的系统资源库，构建基于人工智能技术的读者个性化“服务链”样式建设一支能力素质卓越的高水平服务人才队伍，实现建设“智慧国图”的发展目标。4.1建设满足时展需求的海量系统资源库。资源建设是图书馆服务的基础，也是图书馆建设的首要环节。要立足发展理念，瞄准发展需求，充分运用人工智能技术，全面地分析与掌握信息资源的发展动态。要综合运用数据挖掘、资源置换、服务共享、资源购买等方式，建设一个与国家图书馆地位功能相匹配，与读者需求相适应，与人工智能技术发展相衔接的融线上与线下、纸质与电子、文字与影响为一体的海量系统资源数据库。4.2构建基于人工智能技术的读者个性化“服务链”。将AI技术和物联网有机融合，不仅可以为用户打造舒适、优雅、绿色、健康的空间环境，同时可以为其提供个性化、定制化的空间环境。智能温控系统、智能照明系统、智能色彩控制系统等，可以为用户提供灵活的色彩选择和组合方案。图书馆空间的色彩、温湿度、光线和照明等也都可以根据用户偏好和需求进行调整，以充分满足不同用户的需求。因此图书馆可以读者需求为中心，综合运用物联网技术、大数据技术、人工智能技术，创新服务算法，联结服务平台，力求打造一条集用户情况精准感知、用户需求智能分析、用户资源个性化推动为一体的读者个性化“服务链”。4.3通过科技创新应用推广自助式的智能设备。通过科技创新，不断对国家图书馆智能设备进行升级改造。运用人脸识别系统、自动还书系统、智慧书架来提高图书馆的服务效率，节约大量人力物力；运用智能桌椅满足用户个性化、多样性的需求，配置不同规格、型号、色彩的桌椅，采取层次性的布设方案，通过调整桌椅角度、温度、照明和高低等为用户创造一个良好的学习和阅读环境；运用AI技术为用户提供室内温度调节、人体健康警示等服务。4.4建设一支能力素质卓越的高水平服务人才队伍。人始终是服务的主体。智能化服务系统不是要取代人，而是要协助人。“智慧国图”需要建设一支思想观念更新、能力素质卓越的高水平服务人才队伍，使馆员队伍能以优良的精神状态，胜任智能化时代的使命任务。同时要加强各服务部门的交流合作，推动各部门交叉任职的“旋转门”制度，提升馆员队伍协同服务意识和综合服务能力。再者要加大人才引进力度，建设一支老中青梯次搭配、结构合理的高素质人才队伍。

5结语

“智慧国图”的建设过程中面临着诸多挑战，技术是首当其冲的最大挑战。在“万物智能”时代的驱动下，人工智能与图书馆的融合将会成为图书情报领域的研究热点，将会在知识服务方面造福更多的读者，促进学习型社会、知识型社会的构建。国家图书馆应以“智慧国图”建设为契机，充分挖掘自身优势，持续关注用户的需求与反馈，拓宽服务手段，关注服务成效，借鉴新理论、新技术打造创新型的知识服务体系，为读者提供有深度、有层次、个性化和便捷式的阅读体验。

参考文献：

[1]何立.人工智能与图书馆可持续发展[J].智库时代，2018（21）：125-126.

[2]夏勇.机器人进入图书馆流通系统[J].中国图书馆学报，2017（4）：54-55.

[3]黄晓斌，吴高.人工智能时代图书馆的发展机遇与变革趋势[J].图书与情报，2017（6）：19-29.

人工智能范文篇3

开展体验式教研，探究人工智能辅助教学。技术是促进学前教育教学改革和发展的创新手段，能够促进教师的专业发展，而且以技术为工具深受孩子们喜爱。我园购置了与人工智能相关的机器人、幼儿编程课程等工具，调动教师使用人工智能的能动性，让教师积极利用人工智能设计并开展活动。我园通过体验式教研，以案例分享为依托，以观摩、研讨及深度反思为学习路径，以促进教师专业发展为主要目标，来构建人工智能教育背景下的课程体系，主要探讨人工智能在活动设计、活动组织与实施以及活动评价中的价值与应用。聚焦人工智能工具，全方位构建课程体系。

一是聚焦编程游戏，以发展创新性思维为目标，创新教师教育理念。编程游戏作为一种极具特点的创新思维培养方式，要求教师在活动设计中创新教育理念，发展幼儿创新性思维。教师在编程的课程设计中应把握三个重点：融合性，可以将编程游戏与五大领域深度融合，并在此基础上大胆创新；实践性，编程游戏的学习需要借助实践教学、活动开展等途径，来引导幼儿动脑思索、动手操作；时代性，即人工智能教育应当与人工智能技术变迁实现同步发展。

二是聚焦有价值的课程资源，丰富教育教学形式。教师通过体验式教研充分感受人工智能的教育功能，学会搜集与筛选有价值的课程资源。第一阶段引进了高质量的编程工具与软件，第二阶段引进了少儿编程课程。通过这两个阶段的实践，我园已能充分利用编程游戏为教育教学服务，且有效提升教育教学效率。

人工智能范文篇4

关键词:新工科;人工智能专业;人才培养;对策

近年来，市场对于人工智能专业人才需求不断增加。结合相关调研数据，当前，我国人工智能专业人才缺口在500万人以上，国内供求比为1∶10，导致人工智能人才供需严重失衡。结合网络资料、根据市场规模可知，2015年我国人工智能市场规模突破100亿元，2016年为145亿元，同比增长27.0%，2017年为217亿元，同比增长56.0%，2019年为500亿元，同比增长50.0%，远超全球17.0%的同比增长水平。可见，我国人工智能专业发展迅速，本文基于新工科背景，探讨人工智能专业人才培养模式的制订策略。

1新工科背景下人工智能专业人才培养模式建设意义

过去繁重的科学计算、工程计算主要由人脑承担，自21世纪以来这些工作均可以依靠计算机进行，计算机的计算速度高于人脑，且精准度较高。随着科学技术的不断进步，对工作的定义也在不断变化，人工智能学科也随之迅速发展起来。人工智能的发展已经势不可挡，迅速渗入到人们的生活、生产中，在竞争日益激烈的市场环境下，很多企业引入人工智能技术以加速自身发展，人工智能替代人工劳动是企业发展的重要方向。而人工智能技术的出现，也加剧了全球范围内的就业困难问题。但不可否认的是，人工智能技术可以有效解放劳动力，为生产工作带来较大动力。例如，在抗震救灾、火灾救援、高空作业等领域应用人工智能技术，以此减少高危活动对人们生命健康的威胁。

2新工科背景下人才培养面临的问题

2.1培养目标的重新制订

随着高等教育人才培养目标的不断优化改革，各高校也在专业设置完善、实践能力培养等方面积极努力，但是在专业的交叉融合、综合能力培养等方面仍无法满足新工科建设需求。因此，需要重新制订符合新工科教育理念的创新型人才培养目标。2.2课程体系的重组构建新工科理念体现多学科交叉融合、产学研协同创新，而传统教育则是通过通识教育、普适化教育来完成的。因此，需要对现有课程体系进行重新设置，围绕互联网和云计算，将数据、控制、人工智能等领域与传统工科专业紧密结合，设计符合新工科理念的课程体系。深入开展创业创新教育，通过校企合作提升工程实践能力，打造第二课堂育人体系。结合新工科建设要求，推进高校课程体系建设。

2.3人才培养模式的改革创新

传统的人才培养模式是在特定目标上，制订相对稳定的教学内容、教学体系与制度，配备了针对性评估方式，以此实现人才教育。新工科理念下的人才培养模式则应具有多学科交叉的特点，整合全学科，涵盖各学科背景，完善课程体系，创新教学内容。在人才培养阶段，高校需要注重学生实践能力的培养与提升，新工科人才培养模式要务实求真，提升育人质量，实施复合型教学方案。

3新工科背景下高等职业教育人工智能专业人才培养对策

为更好地适应社会发展，提升经济水平，满足社会服务需求，以新工科建设为立足点，专业技术人才培养模式改革势在必行。基于新工科理念，探索专业技术人才培养模式的建设路径是一次改革创新的有益尝试，重新制订人才培养目标、设置教学内容和课程体系、优化师资队伍建设，以校企合作的形式开展协同育人，开展产教融合，加速技术发展，为产业发展和经济发展提供人才支持。在系统推进环境教育转型，实现环境教育方式多元化的工作中，提出构建“互联网+实践+跨学科渗透”模式，系统推进、协同育人。在产教融合的基础上，构建“1+N”人才培养模式，即在传统工科专业的基础上交叉融合创新创业教育、互联网、大数据以及人工智能教育的复合型人才培养模式，以此激发学生的学习兴趣，培养学生的认同感，了解行业需求与发展，培养应用型技术人才。

3.1建立体验式教学平台

第一，在实践性思维基础上，设定相应的目标理论。新工科本身具有较强的实践性，其主要任务为目标设计，也是实践性思维培养的关键点。实践性思维目标价值、核心理念的实现需要体系的支持，还需要注重各方目标关系的协调，借助实践性思维和创新手段，创建外部目标，完善相应体系。第二，建立实践性问题系统体系。实践性问题体系建设，需要结合自身认知活动，借助实践性思维，建设相应体系，实践性问题体系需要结合认知复杂度开展针对性建设。第三，强化实践性，注意流程问题的解决。通过设计相应的平台，以确保教学顺利完成。实践性问题教学设计本身具有显著的体验、多元与反思性特点，基于此，体验式教学过程设计要求学生融合环境、知识经验与感受等，从多角度开展问题分析，以有效解决问题，促使学生不断进行实践反思，加强体验，完善学生实践性思维培养与锻炼。体验式教学阶段，要突出教材内容的多元化与情景化特征，借助实践、反思、评价等，实现问题的有效解决。第四，完善学生体验体系，促使学生真正领悟知识，明确知识蕴含的道理，同时注重实践培训，激发学习动力，促使学生完成自我超越，实现学习目标。一般而言，体验式教学包含知识技能体验、讲座体验、过程设计与工程体验、案例体验、工程与岗位体验，授课形式包括讲解操作流程、案例分析、专业课程教学、创新创造能力培养、实训与成果展览等。

3.2开展校企合作模式

其他学科是构建新工科的重要支撑。新工科之“新”主要体现在新工科的多学科背景及与“中国制造2025”战略规划相适应上，其主要涵盖大数据、模拟技术、物联网、系统集成(包括横向与纵向)、智能机器人等核心技术。在新工科环境下，通过建设与人工智能专业人才培养环境相契合的模式，可提升学生的实践技能，培养学生的创新能力，塑造良好的创新精神。可通过完善学校的硬件设施建设，搭建相应平台，以此强化资源的优化配置和应用。建设教学工厂，提升学生的装备生产能力，设置岗位操作任务，积极组织学生开展教学实践。通过建设有针对性的实训教学基地，可为学生构建真实的操作环境，促使学生在真实的环境中了解操作规程，掌握评价体系，开展定点管理等，更好地提升学生的职业素养。加强研学体系建设，以成果为导向，创新课程体系，提高学生的创新意识，加强实践实训，与行业接轨，突破传统的教学理念，促使学生自主学习，提升学生的实践能力与职业技能，加强人工智能特色化专业学科建设。

3.3建立合作学习模式

强化网络平台的应用，开展有针对性的学习，加强人工智能工程项目研究，加强操作评估，定期进行效果反馈。在课程内整合网络技术，可加强师生的学习体验，通过建设在线学习平台，可实现关键问题的探索，提供多媒体技术教学活动，创新教学形式。通过使用移动学习设备，学生能够随时随地开展学习，借助虚拟技术可实现交互协作，增强学习现实感。借助实践互动，穿插实验，以加深学生对知识点的理解，促使学生更好地掌握知识，并激发其学习兴趣，借助相应体验，提升实践能力和职业技能。同时，在人工智能专业教学期间，跨学科合作方案的应用，可为师生共享实验室和教学设施奠定基础，能够探索最佳学习合作机会，联合不同院校，强化协同效应，以此提升学生的创新创业能力。

3.4建立质量评价体系

新工科背景下，人工智能专业人才培养由学向做转变，促使学生的学习能力朝着综合性与应用性方向发展，建设“混合+虚拟”的教学环境，借助远程学习方式，实现跨校学习。当前，世界范围内的第四次工业革命兴起，这就对新工科人工智能专业改革提出了全新的要求，同时也带来了全新的挑战，新工科教育目标为创新型、实践型与综合型人工智能专业人才培养奠定了基础。在新工科背景下，人工智能专业要以新经济为前提、以新产业为目标，创新教学模式，贯彻新教学理念，从各层面、各环节入手，强化实践，探索新工科背景下人工智能专业教学新思路，创新人工智能专业实践教学方案。

3.5加强师资队伍培养和建设

目前，全球范围内的人工智能专业人才储备总计30万人，而高校仅占据1/3。针对这一现状，需要借助校企合作模式，强化理论与实践相结合，以此弥补这一人才缺口。作为百度与高校合作的经典模式之一，深度学习师资培训班自2018年5月起，已连续举办4期，培训教师超过400人次，内容包含学术交流、实验实训、课程构建及平台应用等，搭建专门平台，引入企业助力，实现了数据型、算力型稀缺人工智能专业人才的有效培养。

3.6构建合理的知识体系

人工智能本身是一项交叉性、综合性的学科，高校应加强人工智能学科与其他学科的交叉联系，逐步形成复合型人才培养模式，以此实现人工智能专业人才培养质量的提升。人工智能本身涉及计算机、软件技术与信息工程等知识，应打造优秀的教师队伍，促进研究成果的共享，开展交叉授课，实现复合型人才培养目标，为人工智能专业人才培养提供师资保障，提升教学质量和效果。

3.7建设实践教学体系

基于“三元一体”多维结构的实践教育指导，依托与机械设计制造及其自动化卓越工程师计划专业理论课程体系相接轨、仪器设备和环境设施等硬件资源相共享、管理和开放运行机制相匹配的多层次不同特征实践硬件系统，建立具有模块化、分层次、系统性特征的多维模块化实践教学体系。多维模块化实践教学体系将教学计划、课外选修模块纳入其中，开展分层次、多主题实践教学。教学计划模块包含基础课、融合课、专业课等较为独立的实践课程、集中课程，课外实践包含开放性实验、学科竞赛、科技活动及社会调研等部分。多维模块化实践教学体系主要由以下3个层次组成。第1层次:基础层，以知识掌握为基础的开放性多维结构实践教育模式。第2层次:主体层，实践教学系统、理论教学体系结合，工程技能、科研能力协同，综合素质与创新精神同步的多维结构实践教育教学体系。第3层次:拓展层，将创新能力培养系统的建设融入多维结构实践教育教学体系，实现综合素质的全面提升。通过多维结构实践教育教学体系开展的实践教学，使不同层次的学生获得基础性、综合性和创新性等多层次的创新能力培养，深化知识，突破能力，提升素质。

4结语

在新时代背景下，人工智能专业人才培养应以人才发展为基础，结合新理念，打造全新的人工智能教育环境。产学研商的人工智能专业人才培养模式，可满足产业发展所需，能够承担社会责任、履行历史使命，高校、企业、社会应协同努力，构建新工科人工智能专业人才智能教育生态环境。

参考文献:

［1］卢颖，陈国强.新工科背景下工业设计专业人才培养的问题与对策［J］．教育理论与实践，2021，41(15):23－26.

［2］施晓秋，蒋宗礼，沈谦，等.网络工程新工科人工智能专业人才培养与专业建设的挑战、机遇与对策［J］．高等工程教育研究，2020，4(05):11－17.

［3］蔡露，马志强.利益相关者视角下新工科人工智能专业人才协同培养的问题与对策［J］．教育理论与实践，2020，40(21):7－10.

［4］林晓艳，贺金金.专业论证视域下工程管理新工科专业人工智能专业人才培养质量提升对策研究［J］．科技世界，2020，4(18):184－186.

人工智能范文篇5

人工智能指的是，利用计算机模拟人的大脑，储存人的操作规律，然后再利用计算机发出的指令去操控机器的技术。人工智能不但可以操纵机器，还能进行有感知的学习规划，已经对一般的简单问题有一定的推理能力。人工智能在电气工程自动化中的发展有着不错的前景。

二、人工智能在电气工程自动化中的运用优势

(1)外界对其的影响较小。在传统的电气工程自动化中，设备会因为数值计算类型的不同、模型参数的变化而需要重新的调节设备的各种参数。但是对于人工智能的设备来说，这些因素就不会影响到它，人工智能会根据数值计算类型和模型参数的变化进行分析，然后自动变更达到能够适应新的数据的目的。所以，人工智能在电气工程自动化中的运用能够减少对模型和环境参数的运行要求，从而能够通过提高电气工程的自动化水平来提高工作的效率。(2)参数调节便利。人工智能控制器在参数的调节上比传统的控制器更加方便，只需要对一些相关参数进行修改，其就能够自动的适应当前发生过变化的环境。而且人工智能的操作也比较简单，只要将数据修改后，就算没有人看管，其也能够分析当前的参数，并做出合理的判断。工作人员可以根据实际的情况对参数进行适当的修改，修改后人工智能控制器就能立即投入到工作中，所以也是比较方便的。(3)有优良的一致性。传统的控制器是针对某项特定的参数进行设计，虽然这样一对一的模式有能提高控制水平，但是在控制对象改变的情况下就没有那么高的控制水平了。而人工智能控制器则不同，它在对任何对象的控制时的控制程度基本一样，这也就是所说的一致性。(4)能够减轻资源配置的压力。传统的电器工程控制器需要多方面设备的配合，但是这些设备又需要相关专业的人员对这些设备进行看护管理，这就使得在这方面上的人力和财力投入的比较大。人工智能控制器则不需要这么多设备去配合，从而也不会需要这么多的人力和物力的投入了，省去了这笔费用和人力，在一定程度上就减轻了资源配置的压力。这也符合国家提倡企业在生产过程中的绿色环保以及节俭的理念。(5)人工智能的误差小。传统的控制器需要各方面的配合也多，配合它的各方面有一方面出现问题就会影响到传统控制器的准确度，所以传统控制器容易出现误差。然而，外界因素对人工智能的影响不大，而且它对各种环境有很强的适应能力。所以理论上人工智能没有什么干扰项，对其设定的参数在工作中不也不会发生改变，这就保证了人工智能不会产生误差。

三、人工智能在电气工程自动化中的运用

(1)在设备上的运用。电气工程自动化设备不单单是为了运输电气，所以在其中涉及了多方面的关于电的知识，在设计这个工程时，由于传统的的电气工程设备自动化是由人来设计的，所以在繁杂的数据中难免会有一定的误差产生。而人工智能设备是利用计算机对数据进行储存和计算的，在运用的公示方面也更加准确，计算结果也更加精确，所以在一定程度上避免了误差的产生。(2)运用于电气工程自动化控制系统中。一般在电气工程中都会应用自动化控制系统，这不但可以减少人工的成本，还能提高工程的生产效率。因为人工智能在对数据的处理和对环境变化所受的影响上有很大的优势，所以如果将人工智能投入到自动化控制系统中去使用，将会大大提高自动化管理的程度。人工智能一般会有模糊控制、专家系统控制、神经网控制这三种，对于这三种控制方式，各有各的优点与缺点。由于模糊控制它操作相对简单，便于工人操作，所以一般使用的是模糊控制。(3)人工智能在电气设备故障诊断中运用。在整个电气化工程中，需要各方面设备之间进行配合才能推动整个工程的进展，所以任何一个环节出现问题都需要对设备进行及时的故障诊断并修理。传统的故障诊断方法有两大方面的不足。一方面，由于需要对变压器油产生的气体进行数据分析，然后断定故障出现的地方，这样就需要很多的时间，并且难度也很大。另一方面，对各种数据进行分析、处理的时候需要技术人员守在机器旁，工作人员的工作压力大。如果在故障诊断中加入了人工智能技术，利用计算机对数据进行处理，不但减少诊断时间，减轻工作人员的工作压力，诊断还更加准确，从而提高了生产效率。(4)在数据上的运用。电气工程自动化控制中的数据能够表现各设备的运行情况，人工智能就是通过利用计算机对各设备的数据进行记录和处理，所以人工智能能够满足这方面的需求。当技术人员需要对数据进行检测的时候，通过人工智能很方便的就能查看到各种数据。

四、结论

随着社会的不断发展，对各工程的要求也提高了许多，有此也出现了许多的科技研究，人们将这些对信息处理上跟人类相近又强大与人类的智能化技术应用于工程中，不但能够提高生产效率，还能保障产品的质量。电气工程自动化中运用人工智能技术，一方面可以促进人工智技术不断发展，将人工智能类的技术分的更细。另一方面，还能提高我国电力事业的整体水平。虽然人工智能技术有许多优点，但是它现在还是在发展的阶段中，这个阶段避免不了会出现许多问题，如何经过科技不断发展，其中所出现的问题能够得到相应的解决，那么相信在人工智能的技术会不断的得到推广，并能够提高我国的工业水平。

参考文献:

［1］王乐．人工智能在电气自动化控制中的应用研究［J］．自动化与仪器仪表，2015．01．

［2］苏剑波，陈叶飞，马哲，等．从AlphaGo到BetaGo———基于任务可完成性分析的定性人工智能的定量实现［J］．控制理论与应用，2016．33．

人工智能范文篇6

一、人工智能的法律地位

人工智能的民法问题，首先体现在其民事主体身份上。即人工智能机器人是否是民法上的“人”，到底应该是民事法律关系的主体还是客体?这是探讨人工智能民法问题的基础。人工智能虽然具备经人脑编程、模拟人脑部分功能、得辅助或代替人脑处理事物的特征，但如果我们也如沙特阿拉伯般赋予人工智能机器人公民身份，那么机器人的行为就是人的行为，“他(她)”就应该为所其实施的一切行为和后果承担法律责任。如果人工智能机器人不具备主体资格，而是物，它的行为就应该视为是设计者或控制者的行为。但是如AlphaGo一样的高端机器人又确实具备了一定的自主学习能力，其下棋的行为完全自主而为，这种情形又应当如何解释、如果纳入民法的约束范围?有学者还曾提出第三种方案，拟将人工智能机器人设置为具有类人格的“电子人”(Electronicpersons)，2016年欧盟法律事务委员会也曾有此动议，但支持者并不占多数。人工智能研发的初衷和应用目的在于“让机器从事需要人的智能的工作”。从当前人工智能机器人的研发应用实践来看，高端机器人的智力并未超出人类智慧水准，其虽具备独立的信息识别、处理能力，甚至是一定程度的自我意识、自我表达和自学能力，能够从事语音翻译、交通指挥、身份识别、客服接待、案件分析等工作，但从根本看人工智能的智力是受其自身算法决定的，并不独立地具有人类的自主思考能力和生命，更不可能独立的享有权利、履行义务，人工智能机器人既不像自然人一般以出生和死亡作为生命存在的标志，又不具备法律拟定的法人人格，机器人当然不具备独立的人格，它的出现未对传统民事法律关系产生颠覆性改变。可以说，从产生之初人工智能机器人就是作为民事法律关系的客体———“物”而存在的，当然不具备民事主体资格。

二、人工智能的侵权责任

2016年11月在深圳曾发生的机器人小胖“暴走”并打砸玻璃致人受伤、2015年德国大众汽车厂“机器人杀人”事件、2016年美国加州Google无人驾驶汽车与大巴相撞事故、乃至2018年3月美国亚利桑那州UBER无人驾驶汽车测试时撞死行人案件，它们所印发的侵权责任认定和责任承担一直受到学界的高度关注。在确定了人工智能“物”的民法属性的基础上，关于人工智能机器人造成的他人财产、人身损害，自应该按照《民法总则》、《侵权责任法》、《产品责任法》、《合同法》等确定生产者或管理者的侵权责任。即使是具备一定的自主学习能力的“强人工智能机器人”，其本质上与工厂车间辅助流水作业、服务于家务清洁的“扫地机”等弱人工智能机器人、普通的计算机产品无异，都是依照实现设定程序进行作业的“物”。人工智能机器人在作业过程中发生的侵权案件多出自于产品管理者的操作不当或者产品生产者的质量瑕疵、程序错误，依照《产品质量法》、《合同法》等规定和过错责任原则，相应追究产品生产者、销售者、管理者或者运输者的民事责任即可。关于无人驾驶汽车，其本质上还是一个轮式移动机器人，它的工作原理主要还是依靠精密的车载雷达系统、激光测距仪、传感器、视频摄像等智能系统的运作。无人驾驶汽车是物，无人驾驶汽车即“人工智能+车”模式下发生的交通事故与司机手动驾驶即“人+车”模式下发生的交通事故在责任类型上存在一定差异。即“人工智能+车”模式下的无人驾驶汽车交通事故兼有产品责任和道路交通事故责任两种属性，并产生竞合。依据《道路交通安全法》、《侵权责任法》、《产品质量法》、《消费者权益保护法》等法规和对侵权行为因果关系的判断，(1)如果事故完全归责于无人驾驶机动车的产品设计、生产缺陷，则依照《产品质量法》、《消费者权益保护法》等追究产品设计者、生产者、销售者的赔偿责任。(2)如果事故完全归责于驾驶人的操作不当、排除产品质量责任的情况下，则应依《道路交通安全法》、《侵权责任法》由驾驶人承担侵权赔偿责任。针对实践中出现的上述新型人工智能侵权事件，各国也在不断探索更多的法律规制措施，值得我国借鉴。如2016年《德国道路交通条例》启动立法修正工作，针对无人驾驶汽车额操作，拟增加规定“汽车厂商必须在无人驾驶汽车中安装黑匣子”等内容。2018年5月正式实施的欧盟《一般个人数据保护条例》也对人工智能背景下数据主体的权利进行了扩展，以在法律保护措施上更加充分。

三、人工智能与个人信息保护

无人机的研发、使用是人工智能应用的又一重要体现。在美国已发生多起无人机窥探隐私案件，国内运用无人机实施“狗仔跟踪”的事件也屡见不鲜。借助声学、光学和摄像技术，从抓拍交通违法到刷脸支付，智能化的人脸识别越来越被广泛地应用在公民肖像的获取、传播上。大数据和人工智能快速发展的时代，人们在享受便利的同时亦形同“裸奔”一般暴露在各种各样的“第三只眼”下，违法侵权的成本越来越低、速度却快到以秒计算，个人信息、隐私事项、财产数据保护等遭遇前所未有的技术挑战和法律检视。当前我国《民法总则》虽然对个人信息保护作出了原则性规定，其本质仍然是侵权责任，但利用人工智能收集、泄露、贩卖他人个人信息、隐私等的违法行为的规制，具有特定的技术性和专业性，有必要在《个人信息法》制定过程中加以考虑，以使法律更加周延。

四、人工智能与知识产权保护

2017年5月微软“小冰”创作的诗集《阳光失了玻璃窗》正式出版，这是人类历史上第一部由人工智能机器人百分百创作的作品，从此打破人类的“垄断”。之后人工智能作曲机器人Amper创作的专辑《IAMAI》问世，Google公司六幅人工智能创作的画作被高价拍卖等等，再次挑战人类对人工智能机器人的认知和知识产权领域的思考。(一)人工智能创作物的法律属性。人工智能机器人的创作物到底是不是作品?是否应当纳入知识产权保护的客体范围?检视知识产权的属性不难发现，著作权要求创作物必须具备独创性、可复制性、经济性等特征，体现的是创作者的智力成果，人工智能机器人的创作物可否纳入知识产权客体范围的最重要判断标准就在于它的“独创性”与否。在知识产权司法实践中，“思想—表达二分原则”日益受到重视，作品的“独创性”不再以创作人的创作意图为唯一判断标准，而是更倾向于受众，即以读者的审美标准、精神共鸣为标准，只要作品在表达上具备足够的创造性，那它就具备知识产权的客体特征。此外，人工智能机器人的创作物本身具有不可估量的经济价值。如AI“小冰”创作的诗集可以被制作为有声音像制品进行出售、网络传播，智能机器人创作的小说可以被制作成动漫、电影、玩偶等延伸作品进行开发利用等等，从版权激励理论角度出发，人工智能机器人的创作物被纳入知识产权客体范畴也具有正当性和必要性。(二)人工智能创作物的著作权归属。既然人工智能机器人的创作物属于知识产权，受版权保护，那么其版权应该归谁所有?是人工智能机器人本身，还是人工智能机器人的发明人?关于人工智能机器人的民法地位，前文已经论证，其法律地位是“物”而非“人”，智能机器人虽通过深度学习、处理数据信息等生成创作物，但机器人本身不具有独立的著作权人资格，机器人的创作物可视为机器人发明人的著作权的“孳息”，其版权仍属于人工智能机器人发明人所有。当然人工智能创作物的“创作”过程往往涉及多个主体的合作，编写程序的程序员、投入资金和海量大数据的投资人、智能机器人的终端使用者等等都是参与者，它比传统著作权的产生过程更加复杂、多元，作品与创作人的关系被“稀释”，单个创作人的个性更加模糊。例如风靡网络的音乐作品《南山南》、漫画《翻船体》等，不同的创作版本其著作权人各不相同，版权所有人复杂、多量，作品的开放性特征也更加凸显。这个现象需要在法律实践中认真加以甄别。

［参考文献］

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［3］王利明．人工智能时代对民法学的新挑战［J］．东方法学，2018(3)．

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［5］林秀琴，游凯杰．版权制度应对人工智能创作物的路径选择———以民法孳息理论为视角［J］．电子知识产权，2018(6)．

［6］王勇．人工智能时代的法律主体理论构造———以智能机器人为切入点［J］．理论导刊，2018(2)．

人工智能范文篇7

关键词：人工智能；法学教育；教育改革；法律素养；法律职业

人工智能是人类科技发展到一定层次孕育而生的事物，对于利用人工智能来解决人类发展中的工作效率及效益问题有很大的帮助，但是人工智能技术的发展和其他重大的新兴事物一样给人类的社会带来观念和认知上冲击，人工智能的产生和发展是对于人类的社会需求的回应，这种不可逆化的情形，需要人类在运用人工智能技术中不断升级对于人工智能的认知，做好风险的防范和即将到来的危机的处理。法学以理性、逻辑与注重现实存在的特点与人类的社会发展密切相关，法学的发展应该对于人类社会中出现的人工智能进行法学的视角的回应，“法学的特点决定着法学教育应该如何进行①”，法学教育中对于法律人才的培养应该契合人工智能时代的发展。人工智能的发展对于法学教育提出了新的要求，人工智能时代的法学教育在回应这些问题时不能仅仅停留在事物认知的表面，诸如只言及人工智能可能会取代法律从业者的工作及人工智能时代法律就业的困境，但是却没有根据人工智能的特点和发展阶段来深入的认知哪些工作是人工智能不可能替代的和不能替代的原因，以及人工智能在什么阶段可能对于法学教育形成全面的冲击等。法学教育对于人工智能的认知适用程度决定了人工智能和法律结合的程度，决定了法律职业的发展的前景与生命，更决定了人工智能时代法学教育变革的方向与进路。

一、人工智能特点的认知和对法学教育的冲击与思考

1.人工智能特点的认知：以“意识”为展开核心人工智能的定义有很多种表达，如“用机器来承担通常需要人的智能才能完成的活动，运用计算机来探索和模拟人的感觉及思维过程规律的一门学科①”；“亦称人工智慧。计算机系统具有的学习、推理判断、解决问题、记忆知识和了解人类自然语言的能力。②”；“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的科学③”；“利用电脑模拟人脑智力活动的一门新兴学科，是计算机科学的分支之一。它可以代替人进行某些操作和作业，从事科研活动或执行一定任务④”。显然对于人工智能的定义有不同的描述，迄今为止在人工智能领域并没有一个被广泛接受的定义，对于人工智能的定义的困难不在于“人工”的表述，而在于“智能”一词的理解上存在偏差⑤。但是值得注意的是对于人工智能的总的概念的理解将其限定在对于人类发展有益的“学科”、“科学”、“能力”上来解释人工智能并未超出人类认知的限度，以人的有限视角来观察人工智能的发展和人工智能科技现阶段所处的水平相关，随着人工智能的进化对于人类的认知也会带来新的冲击。以人类智慧凝结的产物，与人类主体之间存在着鸿沟，那就是人工智能并不具备其“独立意识”。正如很多学者认为人工智能对人类具有威胁和挑战⑥，可是按照目前人工智能发展的水平来看，人工智能的威胁论被夸大了，人工智能的“奇点”并没有来临⑦。“人类还有最后一道防线——自我意识。现在的所有人工智能系统都没有意识，一切都是按照程序的安排，因此对于人工智能的危险不必过于担忧。⑧”，“人工智能要想进行反叛，首先就必须获得能够理解什么是“反叛”并把人工智能主体自身与作为控制者的人类区分开来的独立意识①”，显然人类暂时做不到赋予人工智能“意识”的能力，毕竟人类对自身意识的认知也有局限性②，再者人类对于人工智能的认知的有限性及对不确定事物的恐惧，从而放大了对于人工智能威胁论的渲染，在一定形式上采取保守的态度对于人工智能的发展是不利的，反映到人类的科技发展中会导致人类认知的狭隘被延长，影响人类文明水平的进一步提高。人文科学对于人工智能认知如果不进行深入的研究和了解，更加不可能具有与人工智能科技对话的能力。人工智能时代人工智能已融入人类的社会生活中，法学作为人文学科中与人类社会生活现实存在联系比较紧密的科学，应该积极拥抱人工智能，加强在法学教育领域对于人工智能特点的认知，以便于在人工智能时代对于更好的规范人类社会发展的秩序运行，提供人工智能时代社会发展的秩序选择的最优方案。2.人工智能对法学教育的冲击。人工智能具有探索与模拟人的感觉及思维过程，在此基础上可以进行学习、推理判断，进而解决问题的拟人智慧的特点。人工智能诞生的初衷是为了服务人类，提高人类的工作效率，以便人类获得更高质量的物质生活水平。人工智能的拟人智慧运用到法学领域里，可以运用海量的司法数据来帮助人类完成法律工作。在这个过程中会带来市场对于法律职业需求的改变，法律行业不需要太多的初级法律工作者，对于法律的初级工作可以由人工智能来完成而不是选择人力成本更高的人，这样必然导致大量的初级法律工作者的失业，如人工智能可以进行法律知识检索与咨询，帮助法律从业者进行案件预测并辅助量刑，同时参与合同的起草与审查的法律工作等③。美国学者在一次调查中发现在未来的10到20年较短的时间内，有47%的工作种类处于被人工智能替代的高风险类别里，而律师助理和助理律师在被替代的高风险类别里面（可以被自动化完全取代），而依赖律师助理或者助理律师的工作的律师因为人工智能在创造性和社会智能方面的工程瓶颈而不可能完全取代④。鉴于人工智能并不具备完整的人类意识，人工智能与人类之间存在一个巨大的“鸿沟”——独立意识，人工智能并不能代替人类进行司法、立法与执法，故而人类的法律职业并不会被完全取代。设想如果人工智能的发展在将来的一天，人工智能突破了人类认知的桎梏而孕育出了“独立意识”，人类的认知的水平的提高自然也在提高，法律人也会获得更高层次的法学素养，相对于人工智能主体的智慧，人类的智慧并不会逊色。“法学的使命在于改善对正义的管理⑤”，细化来说就是在于对于正义的坚守、改善和提升，那么法学使命的实现就需要大量法律从业者具有一定的法律素养。面对人工智能的冲击法学教育的变革方向应该是更加注重法律学习者的法律素养的培养，毕竟相对于人工智能来说其在不具有“意识”的情况下是不可能产生较高的法律素养，不可能进行法律职业活动中具有创新性和社会性的行为，自然难以实现法学所承载的使命，不可能完全取代人类的法律职业工作。

二、人工智能时代法律素养的培养与法学教育的改革

法律人的法律素养是其法律职业在人工智能时代不被替代的原因，法学教育在人工智能时代面对的人工智能的职业挑战，“突围”的方式应该表现在注重于对法学生的法律素养的培养，毕竟“法律教育的目的是受教育者养成‘法律头脑’①”，这个“法律头脑”就是要具有“社会的常识、剖辨的能力、远大的思想、历史的眼光②”，而这里的“法律头脑”和法律素养有异曲同工之意。人工智能在缺乏“独立意识”下，其所能替代的只是法律职业中初级的、机械的的法律工作，人工智能时代的法律从业者在职业过程中不仅仅要不断提高自身的法律素养，还要去积极的拥抱人工智能科技的发展，法学教育应该在这方面的教育过程中不断的引导建立正确的法律价值观并进行价值纠偏。同时要明白普通人的法律素养和法律人的法律素养的区别，法律人的法律素养应该比普通人的法律素养更加能在人工智能时代突出其不可取代性。1.法律素养的逻辑层级建构。（1）一般人的法律素养与法律人的法律素养的思辨。法律素养按照最通俗的理解是指一个人认识、运用法律的能力。主要包含三层：第一是拥有法律知识；第二是具备法律意识与法律观念；第三是拥有法律信仰。一个人的法律素养的高低，可以通过其掌握和运用法律知识的技能及其法律意识表现出来的。法律素养在原有认知基础上可以分为一般人的法律素养与法律人的法律素养，通常来说法律人的法律素养要比一般人的法律素养要高，毕竟法律人的法律素养经过法学院的系统训练，法律人对于法律的意识和信仰应高于没有经过法学教育培养的个人。较高层次法律素养的取得需要法学教育的培养，法学教育是法律素养获得的最常见、最高效的途径，成功的法学教育可以促使个人快速形成法律素养，而不同于其他方式。（2）法律人在人工智能时代存在的价值。法律人应该具备的法律素养主要为：第一，具有广泛渊博深厚的法律知识素养；第二，具有明辨审慎的法律判断能力素养；第三，具有理性严谨的法律思维技巧素养；第四，具有公正严明的法律道德操守素养；第五，具有以人为本的法律人文关怀素养③。这些法律人的法律素养和普通人的法律素养存在的差异也是法律人在人工智能时代“安身立命”的技艺所在，尤其是后四种能力是有别于人工智能不能独立进行法律思考而在人工智能时代不被取代的关键所在。正如上述所言，人工智能可以替代人类的基础性、机械性初级工作，但是在缺乏意识的情形下，人工智能不可能进行富有创造性和社会性的工作，其内在的技术工程设计在没有突破这个设计之前，人工智能在法律行业的工作也只能局限于普通的、相较于没有技术和法律意识和法律信仰的基础工作。但是要明晰的是人工智能在可以从事基础性工作，如掌握广泛的法律知识，法律人就不需要进行基础法律知识的掌握，这种思维是有误区的，要知道在法律素养培养种，法律知识掌握是法律素养培养的基础，法律人只有在掌握广博深厚的法律知识基础上才可以进行法律意识和法律信仰的培养，才能获得法律判断能力、法律思维技巧、法律道德操守、法律人文关怀的法律素养，法律知识是这些素养建立的基石，毕竟一个不懂法律知识的人在大谈而特谈法律素养在一定意识就是一种无知的显现。法律人的法律应该是法律人在人工智能时代存在的价值所在。（3）一般人的法律素养与法律人的法律素养的差异及构成。人工智能时代需要的不是只会法律知识的法律相关从业人员，需要的是在拥有法律知识的基础上拥有相对较高的法律意识和法律信仰的法律人。一个只拥有一般人法律素养的人在拥有法律知识的基础对于法律意识和法律的信仰相比于专业的法律人要少，而高层次的法律人之所以被称之为法律人是因为其具有相对较高的法律意识和法律信仰。一般人的法律素养并不一定来自于法学教育的专门培养，可能来自其掌握的通识教育的渲染，表现在没有经过专门的法学教育的熏陶和锻炼，其在日常生活中也可以耳熏目染学到一些简单的法律知识，但是这种学习的内容往往比较零碎，没有形成系统的知识层级的建构，知识结构的天生的缺陷性让其在法律意识和法律信仰的培养上出现了断代的裂痕，这也是在法律职业的过程中法律就业市场对于专门经历过法学教育培养的法律人比一般没有真正经过法学教育的人要喜欢的原因所在。当然对于这里的问题的探究是基于大概率的情况进行展开的，排除那些那些特殊的情况，而且这也法学教育所给予法律的思辨能力的法学素养一种表现。尤其是在人工智能时代的社会转型期对于法律人的法律素养要求必然很高，法律人要想在人工智能时代的职业竞争中立于不败之地，就必须提高自己的法律人专业素养。结合相关学者对于社会转型期，法学教育要培养的法律人才的叙述，法律人可以根据其法律素养划分为：大众法律人才、职业法律人才及精英法律人才①。这些法律人才的数量根据其法律素养的高低不同有又不同。如下图所示①大众法律人才里面包括具有一般法律素养的人，也包括一些具有法律人法律素养的人。这些大众法律人才主要从事的法律工作为法律辅助性工作。如法院的书记员、执行员等或从事技术、经济、社会和管理工作等。这部分人员的构成最为庞大，很多人并没有接受过完整的法学教育的培养，严格的来讲不是法律人才，只是职业等需要熟悉和掌握法律。对于专门从事辅助性或者缺乏创新性的法律人来说在人工智能时代被取代的几率最大，因为其法律素养的相对最为薄弱。②职业法律人才囊括的人数比较众多，正规法学教育所培养的法律人才绝大部分集中在这一个区段，主要指生活中常见一般的律师、法学学者、公司法务、政府法律工作者等。这部分人群中原来的一部分工作会可以人工智能所替代，其可以很好的理由人工智能提高工作效率，同时加强自身的法律素养的培养，争取达到更高层次的职业水平。③精英法律人才区间的人数就相对较少，其具有较高的法律人的法律素养，拥有广博深厚的法律知识素养、审慎思辨的法律意识素养、远大和坚定的法律信仰。这部分人是社会转型时期的担当，在传统与现实中带领社会大众进行法治事业的建设，同时也可以与国外进行交流，可以清楚的看清世界的趋势。精英法律人才也是法学教育培养人才的目标，在人工智能时代社会需要更多的精英法律人才来引领法学教育的变革，以法学教育的改革来迎接市场化、多元化、国际化与法治化的时代挑战②。同时在对法律人才分级的情形下，不应该忽视的是法学教育培养人的目的并不是以后都培养成司法、执法的法律人才，也应当培养出具有法律素养的社会治理、管理人才，这样就更需要法学教育在法律人才的培养中加强法律素养的培养的精细化与系统化方式的融合。实际上在法律人才的各个级别中都包含了各类的司法、执法等法律人才，也包括拥有法律素养的社会治理、管理人才。2.人工智能时代法学教育改革的方向探索。张文显教授认为法学教育应该定位于素质教育的培养，素质教育是法律专业教育的基础和核心，法学教育的目标是把学生培养成一个高素质的公民、一个高素质的法律人③。这里的实现教育出高素质的人的法学教育目标与通过法学教育培养具有较高法律素养的人的改革目标是不矛盾的。通过良好的法学教育使学生成为一个具有较高法律素养的法律人，一个具有较高法律素养的法律人必然也是一个高素质的公民。人工智能时代的法学教育的变革的方向应该坚持对于学生法律素养的培养，法律素养是法律人在人工智能时代可以安身立命的价值之所在，法学教育应该教会学生运用法律知识，养成法律意识，形成法律信仰，成为一个真正具有较高法律素养的法律人，在人工智能时代不断转型和发展的时期形成良好的法律之“道”，而不是仅停留在法律之“技”或者法律之“术”的层面。（1）法学教育培养学生养成法律素养是人工智能时代的“生存之道”。“道生法，法者，引得失以绳，而明曲直者也。故执道者生法而弗敢犯也，法立而弗敢废也①”，在《黄帝四经》中将法律定义成非得失曲直之标准，认为法律发生的本源根据是“道”，即“道生法”，这里的“道”可以理解成自然、规律。霍姆斯的《法律之道》中对道的理解为“万物演生的轨迹、达臻同情而理智的理解的途径，和生活本身之规程也②”，对法律之道也可以理解成“生存之道③”，这里的法律是社会发展选择的结果。法律的“道”应该是顺应时代的需求而变化的，在人工智能时代法律人的生存之道。但是并不是对于法律的“技”与“术”进行排斥和摒弃，而是要在法律的“技”与“术”上进行升华和凝练。法律之道是建立在对于法律之“技”与“术”学习与实践基础上的。如果将法律基础知识比作法律之技，将法律之术比作学习法律知识的“术”，那么法律之“道”将是在基础知识上研习、思考和实践后形成的良好的法律意识与法律信仰。法学教育在培养学生的法律素养的过程形成了学生了终生学习、思考的学习习惯，形成学生对于法律职业真正的热爱，树立对于法律崇高信仰，使其树立为国家法治事业奋斗终生的崇高理想。法律之道是法律人的学习之道、成长之道，同时也是法学教育的变革适应社会转型和发展的成长之道与生存之道。（2）法学教育应重视对于学生法律素养培养方式的转变。①加强法学教育与人工智能科技的融合。法学教育面对人工智能时代大潮的冲击，应该在坚持其优秀的教育传统基础上积极的拥抱科技，让科技的发展的成果、思想等为教育所用。法学教育在教授学生法律知识的基础，更应该教授学生学习法律知识的方法及运用法律知识的方法。法学教育在原来的传统的教学方法的基础上与人工智能为代表的科技积极的融合，采用先进的教育科技来为法学教育服务，将法学教育与教育科技的结合贯穿教育培养的始终，在这个过程中不仅增强了学生对于法学知识的学习能力，提高了学生的学习效率，而且强化学生对于科技的认知和提高科技应用水平，在学习中熟悉人工智能等科技技术，为将来的科技立法打下基础。加强法学教育与人工智能科技的融合，教会学生在对于法学“技”与“术”的学习之上追求法律之道，积极的拥抱人工智能等时代科技带来的学习便利，形成学生终生学习的良好法律素养，在人工智能时代可以打破时间与空间的限制，在虚拟科技与现实传统的融合中增强学习与研究的深度与广度。②在坚持法学教育优秀传统中需求时代的教育革新，增设“人工智能+法律”的课程设置。“人工智能+法律”这一课程设置已经在国内外很多高校开展开来，诸如国外的哈佛大学、斯坦福大学、乔治城大学、爱丁堡大学等都已经开设了法律与科技结合的课程，国内的清华大学、北京大学、西南政法大学、中国人民大学及天津大学等高校均在人工智能与法律结合的课程设置或者研究领域已经开始发力④。在法学教育的实践过程中注重“培养学生良好的法律职业伦理、专业的法学思维方法、深厚的法律知识素养⑤”，同时在课程设置方面不断更新课程设计，强化对于学生的法学与人工智能方面结合的实习引导，丰富人工智能与法学结合的学科建设等方面教育革新，为学生更好地适应信息化、数据化和智能化的社会需求打下基础，为人工智能时代的法学教育开创一条变革之路。③法学教育目的的革新。法学教育在坚持传统培养的目的同时应该注重人工智能时代法学教育培养应用化、实践化的转向。法学教育突破原有以人为主体的研究对象及研究主体，需要将人工智能等科技产物纳入法学规制的视域之内，同时人工智能时代的法学教育需要人应用科技去探究原来忽略的却应该纳入的领域，通过教育的目的的转变与革新，让法学工作者在学习与研究过程自觉的使用人工智能科技进行法学研究，也是法学教育的应有之义。第一，对于法学教育中传统的实践性教学应该继续优化并坚持，更加注重学生和教师在教育中的互动，在法学教学过程中应该注重对于“法学和法律的分析框架、机器学习无法替代的隐性知识，克服人工智能格式化、形式化知识传播局限①”，在传统法学教育方式的基础加强与人工智能技术的教学融合，改变单一的教学目的，克服人工智能时代法律人知识的恐慌。第二，将人工智能科技应用于法学研究中。注重法学教育的应用教育，在教育中加强人工智能教育应用，不仅仅是应用与课堂教学，更应该应用于日常的研究、以后的司法审判的决断过程中。法学工作者可以利用云计算的数据资源及虚拟技术定制符合法学研究的特定模式，通过对全部的法律数据进行统计与分析，得出比利用抽样统计方法更精确的结论②，譬如现阶段应用广泛的法学大数据研究。教育学生在司法过程中应用人工智能科技来辅助进行思考，例如人工智能在审判实践领域的运用体现在阅卷智能化、归纳整理智能化、文书生成智能化、审判结果科学化，利用人工智能科技提高司法审判工作人员的效率，让其更加注重于法学研究与自我法律素养的提升。3.人工智能时代法学教育变革中应注意的问题思考。加强在人工智能时代法学教育中法律人的法律素养的培养是法学教育改革的方向，在法律素养的培养中应该注重对于学生学习、适用人工智能等时代科技的能力的培养。法学院虽然不是学生的实践的地方，但是是学生掌握实践必备的法律知识和思维的地方，只有在具有法律知识和思维方法前提下，实践教育才有意义③。（1）在法学教育的变革注意价值纠偏。法学教育在培养学生的法律素养的过程中应该注重实践，但不能完全进行实践而忽略其他法律素养的学习。在法学教育的变革中应该注意法律素养培养方式的价值纠偏，对于在教学中过分注重教育实践而忽略对于基础法律知识教授的行为应该进行纠正，对于只注重课本讲授而“照本宣科”和脱离现实的教育方式也应该进行调整，对于教育中没有法律思维体系阻碍学生法律素养养成的方式也应该注意纠正。（2）在法学教育的变革中明确人工智能运用的主次之分。在人工智能时代的法学教育应该注重人工智能等时代科技的教学运用，但是教学中的科技运用应该明确教育地位的主辅地位，要知道谁是教学中的主导地位和谁是教学中的辅助地位，不能再适用中出现本末倒置的情况。在人工智能科技运用中，要明确教师和学生的主体地位，对于人工智能的运用只是辅助教学和学习进行。同时不能过度的依赖人工智能，从而造成法学教育中学生在法律知识掌握中出现疏漏，从而影响后续法律素养的养成。正如前文所述人工智能不能取代法律人的原因是法律人的法律素养，法律素养的获得是以建立在对于法律知识的掌握之上的。

人工智能范文篇8

关键词：人工智能；法律主体；自主意识

一、问题的提出

随着国家综合国力的提高，科技水平的迅猛发展，与此同时也伴随着一些忧虑。人工智能是否可以在人类可控环境下逐步实现技术飞跃仍然是一个未知问题。库兹韦尔在其奇点理论中提到人工智能在未来的某个时刻极大可能出现发展的不可控性，并预测在2045年，人工智能将超越人的智能。这种猜测在法律领域也有折射。但在某种意义上说，此举也确实将人工智能的法律主体资格这一问题摆在了人们面前。我们首先需要明确，法律主体即是在法律规定的范围内从事社会各项活动的人，是以马克思主义哲学为基础认知。可以进一步理解为，法律层面上的主体即为哲学层面上的主体，因而所有的自然人都是法律主体，也是哲学层面上的主体。一个自然人从出生到死亡都是在社会这个大家庭中生活，自始至终是以一个社会人的角色生活着。而法律作为社会生活各方各面的“润滑剂”，使得所有的自然人在以社会人身份生活的同时，还必须成为法律人，即作为法律主体而存在。既然如此，人工智能是否和应否作为社会甚至是法律意义上的“人”还有进一步探讨，不能一概而论的赋予其与人类享有同等地位。

二、法律主体的标准

（一）法律主体的哲学意义定位。法律主体即为法律意义上的主体，是以马克思主义哲学为基础认知的。在此基础上，主体即为人，人即为主体，两者之间是可以画等号的。作为主体要同时具备三个条件：（1）能掌控自己的生命活动；（2）能左右外部世界；（3）可以控制自己的欲望。上述三点都说明一个特性，即意志。由此可以看出，主体是本身就具备意志存在物的。而同时具备这三点的，即具有意志的主体也就只有人了，人以外的其他生物很难同时做到这三点。意识是人脑的技能是从哲学观念出发。马克思在研究物质与意识之间的关系时曾得出：“观念的东西不外乎是移入人的头脑并在头脑中改造过的物质的东西”，物质是意识的起源，意识是对客观世界的主观反映，而人脑是意识的载体。如果脱离人脑，人类将无法认知世界，同时也就没有办法形成主观意识。另外，意识的本质特征还在于“意识到必须和周边的人们来往”，如果不与周围之人来往，那么他脱离了社会关系，即使他具备一定的人脑的生理机能，也不会有人的意识。是由于人类的行动是由社会关系的需要来决定，因而社会关系的总和是由人的社会性构成，在某种程度上，社会性表现在人的行动上，通过社会劳动获得自我物质需求、精神需求，与此同时还能满足社会、他人的物质需求，并获得自我价值。根据以上，人工智能体要想拥有人类的意识，第一，应具备意识之载体，即与人脑结构高度相似的人脑仿真；第二，存在相当的社会关系，而事实上，科学技术发展的有限性及人脑结构的高度复杂性决定了人工智能体无法克隆人类完全一样的大脑，且仍不能适应社会。另外，从人的经验与情感角度来看，人工智能与人类智能仍有差别。第一，人类的经验具有独特性和差异性。每个人在生活中的经历各不相同。因此，他们对同一件事结合个人的经验、常识、直觉等很可能产生不同的看法或者不同的处理方式。而这一点恰恰是强人工智能无法模拟的。通过算法对现存信息的提取、剖析和分类是人工智能做出判断的方法。然而，人类是通过大量常识性知识进行分析人们所面对的问题，并不是像人工智能通过大数据的剖析、提取所得。第二，强人工智能拥有的EQ与人类有较大差距。强人工智能所能体会的“喜怒哀乐”仍然是对数据的分析和处理。即使将来真正出现“情感机器人”，这种“情感”仍然属于“人造情感”，与人类的情绪世界截然相反。明斯基曾指出：智能的与情感、直觉和感情都是相通的，只不过是人类另一种思维方法。理智后于情感而产生，而人工智能只具备智力很难具备情感，因此不是真正意义上的智能。人类的经验和情感的不可复制性也决定了人工智能不能具备人类那样的意识。

（二）各部门法视角下法律主体的标准。不同部门法之下，法律主体的范围有所区别，民法领域包括自然人、法人、非法人组织；刑法领域主要以自然人和单位为主；而在国际法上主要指国家与国际组织。不同部门法之下的法律主体对于人工智能的法律主体资格问题参考意义也有所差别，因此有必要分别讨论。

1、民事法律主体标准。参加民事法律关系享受权利和承担义务的人，即民事法律关系的当事人。一般情况下，享有民事权利和承担民事义务是民事主体权利能力的体现，也即权利义务主体的资格。在民法上，自然人和法人的民事权利能力大致相同，自然人出生时开始享有，死亡时终止；法人则以成立为起点，注销时终止。人工智能能否享有与人类相同的民事权利呢？笔者认为，人工智能能否具备民事权利可以从以下几个方面探讨：一方面人工智能是否存在与自然人法律人格的共同性？本文谈论到，自然人是集理性、道德、情感于一身的存在，自我意识比较显著。而人工智能则是依据固定的算法、大数据分析来实施人类指令，弱化自我意识，强调服从意识，其内在核心为逻辑运算。强的人工智能可能会做出一些面部表情甚至通过语言来与人类进行沟通，但其内在并不知如何定义是非、善恶，即便能够知晓，也是通过人类输入的数据，其进行逻辑运算得出的，缺乏必备的价值感和道德感。依靠一定的手段通过逻辑算法得出的结果，并按人工输入的默认程序做出的表示。另一方面人工智能能否具备与人类平等的民事主体地位？笔者对此持否定的态度。民事主体地位是在法律规定的范围内享有，以宪法为根本准则。假设人工智能与人类享有平等的民事主体地位，其超强的逻辑运算能力是否会为追逐利益最大化而损害自然人的正当利益？是否会破坏市场正常的经营秩序？是否会危害国家的安全？我们并不能对此表示肯定，所以只能对赋予人工智能与人类平等的民事主体地位表示否定。民事主体资格的产生与灭失都是取决于人类社会的需要。法律没有把现实社会存在的所有实体都确定为法律关系的主体，享有民事主体资格，而是在法律政策的指引之下，挑选一部分实体赋予民事主体资格。由此可以看出，人工智能并不契合人类需要，因此并没有成为民事主体。但社会中不乏同意人工智能应被赋予民事主体资格的人，在他们看来，人工智能具有极强的自主性，我们不能简单地将其看成一个供人类操作的一个被动性工具，而应赋予其主体资格，享有特定的权利，履行相应的义务，承担一定的责任。反之，则有些人认为，人工智能主要靠技术人员输入数据进行逻辑分析，缺乏意志、没有自主意识，不具备主体条件，仍然是人类开发利用的工具。面对观点迥异的两种主张，如何更加理性地看待问题的本质，需要从法哲学的层面来探讨，将人工智能置于法律主体的哲学基础之中，为人工智能立法提供理论上的帮助。不可置否，有部分学者认为，法人也并非是真正意义上的人类，将人工智能推理为法人，由此认定其享有法律主体地位。需要注意的是，法人是享有民事主体资格的组织，它和自然人一样，同属于民事主体的范围，是民事主体中的重要组成部分，法人是具有民事权利能力和民事行为能力，依法独立享有民事权利和承担民事义务的组织；另一方面，法人有较好的集合能力，在为追求同样目的的时候，两个甚至多个可以组成一个团体，可以通过分工协作的方式完成目的。为实现各项功能、规范秩序，这个团体就需要由特定的人来行使特定的权利，而特定的人就是为实现团体功能，规范秩序以章程的方式推选的，如法人代表。其行为是按照章程规定的方式，由此可见法人的行为可以看成是法人团体的行为，所以法人是可以成为团体的机关。着重在于该行为是由于团体章程规定的并不是由于法人本身。从这一方面来说，法律拟制的法律人格无法类比于人工智能，人工智能更多的是由于人类预先设定的程序进行的，不能像法人一样逐渐适应繁琐的法律活动；另一方面法人可以在其权利受到侵害或者因他人不履行义务时寻求法律保护，该权利是由法律赋予的，然而权利实际是由该团体享有的。从这方面来看，即便赋予人工智能民事权利，也不具备独立财产，更无法承担民事责任，也就无法真正地融入到民商事活动中。

2、刑事法律主体标准。在今后发展中，人工智能体即使形成一定独立意识，但这种意识也非绝对自由的意识。恩格斯之前提出：“道德和法的问题要在研究自由意志、人的责任、必然和自由的关系下探讨”。在没有形成自由意志的情况下，意味着对自身行为无法真正具备控制能力。对于一个犯罪行为的处罚，要求行为主体具备刑事责任能力。而决定刑事责任能力的因素有两个：一是年龄；二是精神状况。这两个原因最终决定刑事责任能力是否存在，同时它们又是刑事责任能力必备要素，究其原因为这两个因素影响了人的辨认能力和控制能力。只有在行为人具有辨认能力与控制能力时，才能找到对其进行刑事处罚的正当依据。一方面强人工智能不具备刑事责任能力，自由意志的欠缺决定了它们并不能完全独立地实施一系列行为；另一方面不具备刑事责任能力，致使其没有刑事主体资格。根据犯罪构成四要件说：（1）客观上实施了严重危害社会的行为；（2）主观上存在故意或者过失；（3）客体上侵害了刑法所保护的社会关系；（4）主体即为实施犯罪行为、依法应当负刑事责任的自然人和单位。任何不具备刑事责任能力的主体都丧失了受到刑罚处罚的可能性。人工智能体终究是人类智慧的创造物，因而在任何时候都无法真正脱离人类的控制。人工智能实施的行为在某种程度上仍然夹带着一些人类的意志。人工智能永远无法横跨人类大脑，只能无限的趋近。人工智能体不能拥有与人类相同的自由意识，不能对自身行为做出是非善恶之分，因而也就不是一个适格的刑事责任主体。综上所述，人工智能不宜成为法律主体，但可以寻求其他解决途径，对人工智能未来发展进行风险防控。一方面可以将其定位为法律客体。法律最主要的目的就是达到社会关系链条的一种稳定性和连贯性，因此这种法律的本质变化是一个自相冲突的事实。所以，在仍持有怀疑的态度下是否进行通用人工智能研究的今天，以稳定性和连贯性为主的法律如果带领人们在法律的框架内赋予其主体地位，将会显得比较草率。在2020年人工智能峰会中，演讲嘉宾都不约而同地提到人工智能在数据分析、逻辑运算方面的重要作用，人工智能的价值在于为人类所用，凸显着法律客体地位的充分需求。另一方面保证人工智能在人类可控范围内发展。人工智能无论是对知识的获取、对行为的认知还是对情境的反应等，无一不是通过人类输入的数据，通过对各项数据的分析、运算得出的，并不是实际参与社会生活的结果，不具备社会性。进而言之，人工智能不能摆脱人类的控制，其本质意义上始终是为人类服务的工具。如果说将来人工智能真正实现独立思考，能够自主支配行为，对人类能够实施“反控”时，那么造就这类人工智能体的意义是什么？对人工智能“居安思危”固然是没错的，但并非一定要将其推向法律主体。当下，最应当致力于如何保障人工智能在人类可控范围内发展，这要比增设一个新的法律主体类型更为简便。“未雨绸缪”未尝不是一个好的选择。

主要参考文献：

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［6］王利明.民法总则研究［M］.北京：中国人民大学出版社，2012.

人工智能范文篇9

关键词：人工智能；企业社会责任；结构性失业危机

一、引言

随着互联网科技的不断进步，大众的生活方式有了巨大的变化和创新，从接入互联网到移动支付，互联网技术已经深入到消费、出行、医疗、金融等多个领域，彻底改变了人们的生活方式。随着“互联网+”时代的到来，企业社会责任的推进方式也更加契合了信息时代的步伐，如阿里巴巴、腾讯等借助“公益宝贝”“蚂蚁森林”“99公益日”等项目已经极大拓宽了社会公益的渠道。随着人工智能和大数据被逐渐发掘，巨大的利润驱动，新产品的不断研发，一些负面事件开始层出不穷，隐私泄露、网络成瘾、伦理风险等都在不断挑战着企业社会责任的践行。不远的将来，人工智能危机出现，不断加大的贫富差距可能导致社会不稳定，巨大的失业率可能引发个人价值危机，这时手握巨大财富的科技公司或大型企业又该如何展现他们对大众的社会责任呢？本文将从人工智能角度入手，探讨企业在开发人工智能产品时面临的风险与困境，对企业在此方面应承担的社会责任提出一些可能的要求。同时，对未来可能因人工智能的大规模应用而引发的失业危机做出预想，并就企业及企业家提出可能的对策来展现企业对社会责任的承担。

二、背景

（一）企业社会责任

社会责任的概念最先出现于谢尔顿（OliverSheldon，1924）《管理的哲学》一书，他的观点是社会利益高于公司盈利。学者Carroll（1979）认为企业应从经济责任、伦理责任、法律责任和慈善责任四个方面来执行社会责任（CSR），例如社会捐助活动、保护环境、赞助教育艺术文化事业、保护消费者权益等。随着对企业与社会关系的认识加深，企业意识到向公众展现其对社会责任的履行可以提高声誉，从而提高其市场份额。随着经济全球化的推进，企业社会责任逐渐被国际认同并默认成为对一流高标准企业的标签。“道琼斯可持续发展指数”“富时社会责任指数”以及RepuTex企业社会责任基准等指标体系的创新和不断完善，凸显了国际社会对企业社会责任的日益重视。中国也在2006年《公司法》的修订中提出企业要承担社会责任，不管是民营企业还是国企都要为中国企业社会责任的发展做出贡献。

（二）人工智能

人工智能是关于支持模型建立的表示系统，其中模型是针对思维、感知和行动的模型。人工智能产生于上世纪50年代，人工智能和深度学习在科技界引发热议并被越来越多人了解源于杰弗里·辛顿团队2012年在一场国际计算机视觉竞赛中的胜出，至此人工智能的巨大潜力让富有想象力的研究人员和科技人员不断开发出更有竞争力、更新颖的作品。根据李开复的描述，人工智能的发展应用过程可以分为四波浪潮：一是互联网智能化，即人工智能算法在应用开发时被用作推荐引擎；二是商业智能化，即应用人工智能对规模庞大的用户数据进行挖掘，进而使商业分析更精确；三是实体世界智能化，即在现实世界中运用传感器将现实的行为转化为可被人工智能技术分析与优化的数据；四是自主智能化，将机器制造、强大算法与感知能力相结合进而创造出能应用于复杂生活场景的智能化机器。

三、人工智能浪潮下的企业社会责任问题

（一）公共数据与个人隐私

2018年Facebook数据泄露致使五千万份用户资料被非法窃取，2019年Facebook又面临数据泄露。保护用户的数据真的有那么难吗？企业获取用户的数据与隐私从勾选一个方框开始，这时权力的不平等已经建立，因为勾选就意味着用户同意让企业收集他们的个人信息并用于无法想象的规模层面，如被用于定向广告或与未知第三方分享等。用户处于要么接受要么放弃使用的劣势地位，而阅读多达几十页甚至上百页的条款是不切实际的。然而为了打造更加智能化、更安全的社会，从用户手中收集海量的消费和行为数据又是必不可少的。如何平衡公共数据与个人隐私之间的天平，需要政府与企业的共同思考与承担。首先，获取数据应合法，立法保护不可缺少。如欧盟出台的《通用数据保护法案》对在欧盟内收集和使用数据的行为进行约束；美国出台《白皮书》等系列文件以期用改良的政策框架和法律规范来解决隐私保护的问题；中国《网络安全法》的实行将对非法收集、买卖用户数据的行为进行处罚。其次，加强行业以及企业的自律对隐私保护也尤为重要。处于优势地位的互联网科技企业可以制定出符合中国国情的自律标准来引导行业中其他企业在制定自身政策时的倾向。对于企业而言，需要认识到应该以隐私和安全为先，遵守法律规范，进行企业内部的自律；同时在开发产品或网站时采用可靠的数据手段，将隐私保护原则落实到数据的全生命周期。在尊重用户的基础上培养用户的信任和忠诚，将企业社会责任感融入企业的发展。

（二）被竞争的注意力

人工智能消费产品在各个方面显著提升着生活品质，但其对消费者精神上的威胁日益凸显。科技的发展不是随机的，在创造的所有科技的背后都隐藏着明确的目标，那个目标就是追求消费者的注意力。YouTube、Netflix增加了自动播放下一个视频的功能，Facebook在大众点击播放按键前自动播放新闻推送中的所有视频。同时精密的AI算法也在屏幕背后不断深入研究消费者的观看行为，了解其个人喜好从而不断推荐相似的内容，其目的都在于建构使用户上瘾的平台机制，以更多点击赚取更多的钱。如何缓解人工智能带来的对于人类精神上、欲望上的危机，可以从法律规定与企业自身改革两方面入手。在精神安全方面，现有法律规定企业仅在消费者人身、财产安全两方面承担质量保证的义务，因此还应当将人工智能产品符合精神安全的规定纳入企业产品生产的责任范围。企业可以创造新的模型和责任系统，在平台构建和设计时就避免加入易致人成瘾的内容和程序，让程序的黑箱更透明化。在引导理性消费方面，政府可以颁布与产品研发生产相关的消费引导法律规范，鼓励可持续性消费行为。企业也应从社会责任层面引导消费者进行合理消费，提高消费者对可持续产品的辨识能力，同时加强对自身可持续性研发生产的约束责任。

（三）自动驾驶的困境

自动驾驶技术的出现不仅能因其安全性而大幅减小交通事故的死亡率，还能有效提高物流运输以及交通通行的效率，对整个经济体系有很大的帮助。然而这项看似有利于人类社会的技术也可能会导致部分人群失业甚至失去生命，例如卡车、公交车驾驶员在自动驾驶普及后会失业，自动驾驶车辆也有可能因为自身故障而发生车祸。甚至有些情况还会让企业陷入两难的道德困境，当面临突如其来的意外时是选择避让行人使乘客有可能受伤还是为了乘客的利益而撞伤他人？是选择结果主义还是绝对主义的道德推理？这些伦理问题需要尽快得到解答，否则自动驾驶的发展就会举步维艰。当然，企业不会因此就停下研发自动驾驶技术的步伐，但企业应该在继续探索的过程中保持谷歌秉持的谨慎态度：打造出完美产品，在自动驾驶的安全性大大超过人类驾驶后，再直接跃入人工智能全自动化。这种完美主义的模式可能不现实，但企业为了追求安全性而牺牲商业化节奏的责任感值得企业借鉴。

四、人工智能危机下的企业社会责任

随着人工智能的快速发展，有人预测会出现就业危机及一系列的社会问题，学界关于人工智能对劳动力就业的影响主要有以下三种观点:第一种观点认为，人工智能将和人口结构形成互补关系而非替代关系（DavidH.Autor，2015；Alexopoulos&Cohen，2016；朱敏等，2018）。第二种观点认为，技术进步对劳动力就业同时存在“替代效应”和“补偿效应”，进而总效应存在不确定性（Kristina等，2017）。第三种认为技术进步在改变劳动力市场就业结构的同时，常规性岗位将逐渐被取代，原有岗位从业人员易被“极化”进入高端和低端劳动力市场（DavidAutor等，2006；Maarten&Alan，2007），导致就业总量下降。人工智能不会将高级任务分解成更多小任务，而是能完全接管可以利用数据优化并且不需要社会互动的任务。结合人工智能的性质，将职业按照结构化程度与认知或社交程度分为四大类，见图1。具有结构化、弱社交特征的工作在未来面临着被取代的高风险；结构化、强社交以及非结构化、弱社交这两类工作虽然目前不会被完全替代，但随着工作重组或技术进步，大量裁员的情况可能会出现。人工智能在未来不仅会造成结构性失业危机，也会将收入不平等这个裂缝变得更大，庞大的财富将会落入不断崛起的科技巨擘以及顶尖科技人员手中，进而引发社会的不稳定。为了应对人工智能危机时代，中国的企业和企业家们也需要开始对企业进行重新构思、重振企业的社会责任感、从新思维进行影响力投资。图1在技术和认知程度对职业的划分

（一）创造更多人机协作的新型服务型工作岗位

有调查发现，在消费市场上顾客倾向于获得一些由人亲自提供的服务，而不是由没有感情的机器人来提供。因此可以设想一种新的工作方式，即后台的数据收集与处理、一些重复性的工作可以交由人工智能来完成，而处理面对面交流或需要想象力、创造力的任务则交由人类负责，这种人与机器的协作机制可以被企业采用进而创造更多人机共存的就业机会或优化现有的工作减少被替代的风险。这种协作机制可以发挥人类的智慧与光芒，因为有关创意和关爱的工作人工智能几乎无法完成。如果对人机协作有大胆的猜想，AI算法与疾病诊断的融合可能是一个不错的想法。大多数患者可能不希望由一台机器来告诉自己患有重病以及死亡率是多少，他们希望得到更人性化的服务，而市场和充满想象力的企业家一定会创造出解决办法，一种新的职业“关怀护理医生”可能会诞生。他们需要了解诊断工具并学会操作，更需要具备心理学家的技能，在患者遭受心理创伤时以及在治疗的过程中给予精神、情感上的支持。他们与人工智能完美协作，不仅给患者提供更准确、更全面的诊断，同时也能让患者感受到他们急需的人性关怀。如今大部分医院存在医生数量短缺的限制，导致医疗成本增加的同时患者体验到的医疗质量却在下降，而“关怀护理医生”的产生不仅能大量增加就业机会，对患者来说也能得到更优质的服务。在其他领域企业与市场也能创造出大量人机协作的工作。如律师事务所的律师可以将法条整理以及一些常规研究任务交给算法，自己则可以专注于与客户的沟通来提供更专业的服务。人工智能超市的出现将不再需要收营员，转而需要雇佣更多具有高情商、能提供体贴服务的销售人员。健康护理和私人护理，如全职育儿、照顾老人等工作也可以结合人工智能机器将服务升级。

（二）进行新形式的“影响力投资”

如果想要创造更多新型的服务类工作，只靠企业的创造力是不够的，还需要风投企业的推动，将创新落实。影响力投资指义利并举的投资，旨在获得可观回报的同时，也能产生积极的社会或环境影响。新形式的“影响力投资”可以描述为：风险投资人认为创造“人性服务”工作是体现社会责任的一种途径，将大量的资金引入以人为本的服务项目中，如产后护理师、老人陪聊人员、顺产麻醉师、儿童看护等。传统风投信奉高风险、高回报，他们在投资多数企业前就早已明白只有极少数的创业公司会成功，但一旦成功回报就是呈几何级数增长的。但创造“人性服务”岗位导向的影响力投资则不同，其回报可能长期才能体现且可能是线性增长的，因为服务型的业务需要人员根据特定情况一项一项去完成，无法实现简单复制并快速扩张。因此大多数的传统投资人不会对这类收益小且缓慢的项目感兴趣，因此想创造更多新型的服务类工作需要风险投资人转变心态，认识到他们这种新生态体系的影响力投资不仅能创造更多岗位，更能促进人与人之间的联系、和谐社会的发展。想让传统风险投资人转变逐利心态并不是一件易事，这时就需要风投行业内资历老、志在引导创新和社会变革的风投高管们的引领，带动那些年轻的、有资本希望做公益事业的风险投资人参与进来。他们有发掘优秀初创企业的洞察力，他们有来自希望提高就业的政府以及想承担更大社会责任的企业资金，这些优势将创造出一种新影响力投资，在关注投入和回报的同时更专注于创造新就业，让人工智能集聚的资本进行二次输出作用于社会。

五、结语

人工智能范文篇10

一、人工智能会计的发展历程

（一）人工智能的发展。1941年，世界上第一台计算机的出现，为人工智能提供了必要的基础；1950年，图灵在《计算机器与智能》书中提出了人工智能机械化的可能性；1955年，Newell和Simon制作的“逻辑专家”程序，被公认为世界上第一个人工智能程序；1956年，“AI”一词首次在Dartmouth学会上提出，这一领域也被正式命名为“人工智能”。人工智能的基本方法是搜索法和逻辑法，初期搜索主要用于机器翻译、定理证明、跳棋程序等，1959年的跳棋程序已经能够击败人类最优秀的棋手，而机器翻译至今依然是人工智能主要要的应用领域之一；1966年，斯坦福研究所研发出了第一个能够根据环境来自我判断移动的机器人；20世纪70年代，知识专家等系统迅猛发展并被应用于各个领域，创造了很大的经济效益；20世纪80年代，人工智能进入了以知识为中心的发展阶段；20世纪90年代，随着互联网的飞速发展，人工智能也由主要针对单一个体的研究过渡到了基于网络发展的分布式人工智能研究，逐渐与数据库、多媒体等主流技术相融合，变得更加的实用化与生活化；1997年“深蓝”击败国际象棋冠军卡斯帕罗夫，2016年“AlphaGo”击败围棋世界冠军李世石均是人工智能发展的标志性事件。到目前为止，人工智能已经发展成为怎样表示知识、怎么获得并使用知识的学科，也是研究如何通过计算机去做只有人才能做的智能工作的学科。（二）新基建时代下人工智能会计教育的必要性。会计行业未来在人工智能背景下从会计核算角度来说，首先不能脱离会计专业性，也就是基于会计准则记账。基于会计核算具有通用性，比如一项费用，在两个公司记账的内容基本是一致的，反映到报表项目也是一致的，但针对每个公司业务的独特性是不可替代的。例如房地产开发公司，需要在成本上有更多的二级科目核算要求，就是更多的分类，比如建工成本、土地成本等，而广告公司需要按每一个客户核算毛利，首先就有增加按客户辅助核算的需求，不同特性的业务就要求进行事前的人为设置。所以在机器记账之前，需要专业人员能够去定义软件的科目使用，而不是一个模板或者几个模板可以通用在不同行业。原因是在实际使用场景下，每个公司的需求不同，有的没有那么高的管理要求，而有的公司需要通过会计核算实现管理数据需求。这就是专业人员在此发挥的作用。所以高校培养的新兴会计人才就是复合型会计人才，要具有多方面的业务能力，比如数据分析能力、交流谈判能力、跨领域信息处理能力等，确保他们在社会上的价值。

二、新基建时代下人工智能对会计行业及高校会计教育带来的影响

财务机器人在会计师事务所的使用，标志着人工智能技术已经开始渗透进了会计工作领域。由于会计事务里包含了大量的重复性、标准性的工作，所以会计行业受到人工智能的冲击也是十分强烈的，会计从业人员的出路在哪里，会计人才在未来需要具备怎样的素质与能力才不会被人工智能所取代，如何培养这样的会计人才，这也是全体会计职业教育者需要思考和探索，并亟需解决的问题。之所以说人工智能对会计行业冲击大，一个关键原因就是人工智能技术的出现改变了传统支付方式如现金结算、支票结算等，而被更快更安全的网络支付、网络转账所替代，现金出纳甚至会在未来的某天变为历史，这对会计岗位的构成是一项重大的变革。同时新基建时代下人工智能的快速发展也推动了财务云的进步，间接改变了会计核算工具，因此也需要对财务流程进行重塑；财务共享中心的建立也使得传统会计从企业核算中逐步脱离，也会导致会计组织形式随之改变。人工智能对会计行业的未来发展带来了巨大影响，也就意味着未来会计行业对会计人才的需求与之前不同：人工智能的准确、耐劳、高效能够极大提高会计工作效率与会计信息质量，基础的会计核算岗位必然被不断压缩，企业对会计人员的需求数量与质量也相应改变。高校作为会计人才培养的主要阵地，也要随之对教学模式、教学目标、教授课程等各方面进行改变，调整会计人才培养模式，以适应社会对会计人才的需求。

三、面向人工智能高校会计教育课程教学改革措施与实践

（一）新基建时代下人工智能会计高校教育理念的转变。人工智能目前已经可以自动处理简单的财务工作，随着新基建时代的到来，资源的大量投入，人工智能必将迅猛发展，这足以使一家公司的财务部门人员结构随之改变。基层财务的岗位很可能减少，标准化、重复化的工作将被人工智能所替代。比如企业食堂采购产生的费用支出，每天虽然有变化，但支出金额较小，变化区间不大，有大量重复内容，并计入同一会计科目，那么食堂采购相关的财务处理就可以用人工智能来代替，不需要人工处理；反之，财务工作中同样有很多非标准化的、非重复性的工作，依然需要由人来做出判断并处理。比如工资的发放，虽然看起来重复，但实际核算中需要考虑诸如员工的考勤、绩效、相关工作对未来收益的作用，需要跟本人、主管领导等核实确认，这就需要由人来处理。另外会计工作中人力资源使用最多的是核算环节，它包括了审核报销凭证、记账、编制财务报表等一系列工作，大多项目短短期内难以完成人工智能的自动化；而发票、会计凭证各式各样、各地不同、也很难制定标准化的审核程序。可以预见的是人工智能在未来一定可以自动完成会计行业的多部分工作，但却不可能全盘取代：会计业务里只需要熟练工操作的基础工作，也就是会计低端业务，一定会被人工智能所替代；而诸如财务分析、税务筹划、融资筹资、投资项目规划等会计业务需要灵活性和针对性，是人工智能所无法替代的。由于低端会计业务可以预见的未来，未来，决定了未来紧缺的必然是高素质会计从业人员。会计从业人员需要摆脱埋头做账的思维，不能仅仅把关注点放在财务监督、控制成本预算等方面。随着人工智能工作节省了大量的任理事兼，会计从业人员需要将关注点放在财务思维与业务思维的融合上，真正考虑会计在业务上所能起到的正面作用。所以高校在新时代背景下注重的是更深度的业务培养，在抓牢会计基础知识的背景下增加业务难度与复杂性，培养有综合素质的高等会计人才。（二）新基建时代下加强师资队伍的建设。在当前网络化数字化快速发展的背景下，应用型会计人才对社会的供给存在很大缺口，这也凸显了实践操作在会计教学人才培养中的重要性和迫切性，高校承担着高质量会计实践人才的主要培训和输送功能，教师质量则决定着人才质量。随着大数据、智能化在财务会计业务中的推进与普及，系统信息化也要与之相适应。急需系统学习大数据新系统信息化操作，后续信息化相关课程的开设势在必行。目前很多高校教师队伍对新系统掌握能力应用实践能力有限且不能胜任这些课程的授课工作。原因一是有些教师在本人研究生毕业后直接担任教师工作，没有实际数据信息化相关的工作经验；二是全国开设财务信息化处理课程的学校不多，每年的毕业生很少，走进高校的更少；三是网上会计实训实践操作课程资源极为稀缺，无从学习和借鉴；四是对应大数据及信息化系统繁杂琐碎，如果不具体学习操作很难掌握的得心应手。因此，急需培养相关授课教师，快速将相关课程承担下来，掌握系统也以便于讲授新课。鉴于上述情况，高校应考虑安排教师到高校、到企业挂职学习。一是教师通过进入相关培训学校课堂听课，将这些课程录音，掌握实际操作，掌握新兴会计信息化知识，并把课程PPT等资源带回学校供全系教师学习。二是教师深入校企合作单位或会计师事务所，以工作实践印证理论知识。补上会计理论知识授课缺少实践这个短板，解决各高校“双师”问题和理论实务脱节问题。（三）促进学生理论知识与实践经验深度融合，培养社企需求的复合型会计人才。会计理论长期就是引导会计实践方向的砝码。可有人认为会计是一门实务性学科，它是由实务、程序、方法和技术构成，并不需要形成理论来对其论述或论证。尽管持类似观点的人很多，但对会计理论的探索从20世纪初开始以来却并没有因此而停步不前。在中国，现代的、系统的会计理论研究虽然起步比国外较晚，但依赖于国内近些年经济的高速发展，进步却是迅猛而积极地。多年的发展历史告诉我们，会计理论需要在实践操作中总结归纳，最后又体现在实践之中。只知理论不做实践，自然是纸上谈兵；只知实践而枉顾总结理论，做起事来也是事倍功半，所以才需要我们理论与实践深度融合，二者不断相互印证又互相促进，让会计学科更好的传播与发展。学校要尽可能多的给予学生到企业单位实习的机会，同时与实习公司达成合作，在校内建设一个会计实训项目中心，让学生将所学的理论运用到实际操作中去，通过实践再反之印证会计理论，让二者融会贯通，全面提升学生素质。

引用出处

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