关键词： 人工智能   算法环境   智能算法   智能体   人类生存   自我娇宠  

摘要： 自然环境是以特定规律运动变化的既定存在,人类只能适应和有限改变;而人工智能的发展则不仅使人类环境算法化,而且是为越来越充分地满足人的需要不断创构的结果。人类生存环境的智能算法化将使人和环境的关系发生历史性逆转:从人适应自然环境,到智能算法环境迎合人。人的智能算法环境创构迎合自己,意味着迎合人类需要及其发展的智能算法生态演化,将会导致整个人类面临前所未有的可能风险,即不知不觉滑入生存的自我娇宠模式。随着人工智能发展的升级,人类生存滑入自我娇宠模式的风险预警越来越不是杞人忧天,其应对也越来越迫切需要提到议事日程。无论人类生存滑入自我娇宠模式的可能风险还是其应对,都可以从诱导性技术的智能算法发展中寻获诸多启示。

关键词： 人工智能   互联网信息安全   风险评估   防控策略  

摘要： 在互联网时代,信息安全已成为全球关注的热点问题。随着网络攻击手段的不断演进,传统安全防护措施已经难以满足日益增长的安全需求,人工智能技术的崛起为互联网信息安全带来了新的希望。人工智能技术的应用不仅能够提高风险评估的准确性,还能够加强防控策略的有效性。基于此,本文探讨了基于人工智能的互联网信息安全风险评估与防控策略,供相关人员参考。

关键词： 人工智能   生成式人工智能   国家安全治理   ChatGPT  

摘要： 生成式人工智能技术的快速迭代与现实应用喻示着人工智能技术在未来社会治理领域的地位愈发重要,治理工具的范畴及国家安全治理的架构出现了新的变化。在国家安全治理视角下,生成式人工智能技术会推动国家安全治理迈向治理过程数据驱动化、治理服务个性智能化、治理安全预测动态化。然而,生成式人工智能在国家安全治理领域的运用会带来三大安全风险,包括网络稳固性的威胁、意识形态安全的挑战及对政治秩序的潜在干扰,具体表现为网络攻击的转变、安全漏洞的扩散、信息操控、文化入侵、行业垄断和秩序干预。为应对上述风险,文章指出要构建网络安全规范体系以强化基础防御、制定意识形态安全策略以引导关键领域、加强政治秩序安全防线以保障社会稳定。采取综合性策略后,可以有效缓解当前生成式人工智能参与治理的安全挑战,预防潜在风险,强化国家安全治理体系的适应性和韧性。

关键词： 人工智能   ChatGPT   实验课程   教育模式  

摘要： 人工智能和自然语言处理技术的快速发展,对高校人才培养模式提出了新的要求。针对工科“信号与系统实验”课程教学编程中的难点问题,利用生成式人工智能ChatGPT实现实验程序的代码编写、代码评论和代码审查,使实验教学与人工智能技术深度融合。通过实验课程教学模式改革创新,将传统工科教育升级为“新工科”的教育模式,以期培养符合“新工科”标准的人工智能创新人才。

关键词： 智能制造   虚拟仿真   Unity 3D   智能产线   实训系统  

摘要： 针对智能生产线建设资金投入大、运行维护成本高、系统复杂,难以直观呈现产线集成原理、工作过程、设备结构,实训风险大且工位不足等痛点难点问题,以某实际智能生产线为原型,运用UG和3Ds Max对智能生产线全部设备进行模型构建及部分动作动画还原,利用Photoshop和Adobe Illustrator进行模型贴图处理和UI界面设计,利用Axure进行软件原型的设计,使用C#语言及Visual Studio完成代码编写,最终基于Unity 3D平台开发了一套沉浸感强、交互性好的虚拟仿真实训系统,使学习者能够直观、便捷地开展体验式学习,全面掌握智能制造的操作流程与运行原理,实现理论与实践、现实与虚拟的深度融合。

关键词： 翻译定义   译员培养   翻译教育   人工智能   ChatGPT  

摘要： 随着人工智能快速发展,语言领域迎来了崭新的智能时代,而ChatGPT等大语言模型的横空出世更加速了科技对传统翻译行业的冲击。面临科技带来的机遇与挑战,翻译行业更应回归翻译本质,从翻译本体出发,厘清翻译教育的理念与框架,培养顺应时代发展的翻译人才。语言智能时代的译者培养更应聚焦于翻译本身,从语言、文化、译者三个层面着手,丰富翻译定义的内涵,明确翻译教育的概念范围,推动翻译教学向翻译教育的理念转变,突出译者自我认知与职业荣誉感,强调对翻译技能与智能技术的习得与应用,培养终身发展的翻译人才。With the rapid development of artificial intelligence, its integration with language has opened a new era of linguistic intelligence, and the emergence of ChatGPT has accelerated the impact of technology on the traditional translation industry. Facing the opportunities and challenges brought by science and technology, the translation industry should refocus on the nature of translation, clarify the concept and framework of translation education from the perspective of translation ontology, and cultivate translation talents who are in step with the times. This paper holds that the cultivation of translators in the era of linguistic artificial intelligence should concentrate more intensively on the essence of translation itself, emphasizing three fundamental dimensions: language, culture and translators. This approach aims to enrich the definition of translation, clarify the scope of translation education, promote a conceptual shift from translation instruction to translation education, emphasize the importance of self-awareness and professional pride among translators, and highlight the acquisition and application of both translation skills and intelligent technologies, ultimately fostering translators equipped for lifelong development.

关键词： ChatGPT   人工智能   护理教育   教学效果评价  

摘要： 探讨类ChatGPT大语言模型在护理教育中的应用潜力。选用ChatGPT和文心一言(知识增强大语言模型)对护理学试卷进行量化测试,并通过与学生成绩的比较评估大语言模型的知识能力。测试结果显示,大语言模型在护理基础知识测试中表现优异,但在知识应用和独立思考方面存在限制。此外,ChatGPT和文心一言在内容生成速度、使用便捷性等方面都表现良好。类ChatGPT大语言模型在护理教育领域具有广阔的应用前景,可以提高教学效率,拓展教学效果评价。未来研究可关注如何将大语言模型的优势与传统教学方法相结合,全面提升护理教学的质量和效果。

关键词： 机器学习   毒理学大数据   毒性预测   毒理学数据库  

摘要： 随着高通量技术的发展和海量毒理学数据的涌现,毒理学研究步入大数据时代。如何高效整合现有的毒理学数据、阐明化学物质毒作用规律并利用规律提示新信息,实现新化学物质毒性高效预测,是毒理学研究的前沿问题之一。鉴于传统化学物质毒性测试方法高成本、低通量且难以揭示机制信息,迫切需求高通量预测模型。机器学习方法已应用于毒性测试,如监督学习模型、无监督学习模型、深度学习模型、强化学习模型和迁移学习模型,其常用的化学物质特征数据主要包括化学物质结构数据、文本数据、毒理基因组数据和图像数据。将机器学习应用于毒性测试的研究潜力巨大,且取得一定进展,但目前研究主要集中于数据处理和模型开发,尚未形成应用度广、共识性强的方法。此外,机器学习模型的预测精度不仅取决于算法,亦受到数据质量的影响,算法与数据质量的相互促进发展亦是一大挑战。总之,毒理学领域的数据处理和模型构建需要跨学科的合作和技术创新,随毒理学数据库的日趋完善,各种模型算法的不断优化,基于机器学习模型开展新化学物质毒性预测将日益高效、准确,对保障人类健康和环境安全起到重要作用。

关键词： 自然实验方法   教育回报率   教育外部效应   人工智能  

摘要： 自20世纪末以来,循证教育变革不断引领教育公共政策制定由依据经验判断向依据客观证据转变。基于自然实验的因果推断方法是评估教育政策效果的有效工具,其应用有助于促进教育研究科学化和增强教育决策的有效性。本文基于证据驱动教育改革基本行动和运行机制,总结随机对照实验及各种自然实验方法的教育因果推断工具箱,揭示其在教育私人回报率估计与不平等研究、同伴效应与社区效应等教育外部溢出效应研究,以及涉及学校、家庭、影子教育、在线教育、政府等多主体的教育投入产出效率研究中的最新进展。本文还分析了教育多源异构大数据搜集处理以及自然实验方法优化的发展方向,展望大数据和人工智能时代机器学习与教育经济实验方法渗透融合的途径和前景。

关键词： 大数据   人工智能   会计专业   教学改革  

摘要： 随着大数据、人工智能对各个学科专业的变革和影响,以及互联网、云计算等高技术的出现和发展,高校会计专业的人才培养战略也发生了变化,与此同时,社会对人才的要求也越来越高,这就需要高校的会计专业把实践教学作为其教育的主要内容。在高校会计专业中,实践是关键的一环,不再是和以往一样只注重专业知识,而应该培养综合型的会计专业人才。因此,本文重点探讨了在大数据、人工智能背景下高校会计专业教学改革中遇到的问题及其解决对策。